基于超级节点的P2P信任模型

提出基于超级节点的P2P网络信任模型SuperTrust,其中,超级节点的信任度由群组内所有节点对其进行评价,普通节点利用本地的局部信任信息与所属群组的推荐信任信息确定目标节点的信任度,同时利用反馈信息过滤算法来过滤恶意节点提供的不公正评价。仿真结果表明,该信任模型能有效识别恶意节点,使P2P网络中的合作节点在不同的恶意节点攻击模式下具有较高的成功交易率。     

面向选择推荐节点的P2P网络信任模型

对等网（P2P）具有开放性、匿名性等特点,节点之间的交互类型复杂多样并且具有较小的重复交互性,导致其节点之间的信任关系难以确定。提出一种基于选择节点的P2P网络信任模型,通过直接信任和推荐信任得到节点综合信任值。选择推荐节点时,使用推荐节点与交互节点信任值相似度作为标准,以其信任差值最小的推荐节点作为被选择节点;同时,针对共谋团体的团伙欺骗,提出连带惩罚机制以及对提供可靠消息节点的奖励机制。仿真实验结果表明,该模型不但具有抗恶意节点攻击的能力,同时还具有较高的自适应能力。     

P2P文件共享系统信任模型研究与仿真

P2P文件共享系统中信任机制通过评价节点的行为建立节点之间的信任关系解决资源较少及虚假、恶意资源大量出现的问题.现有的信任机制大都由于缺乏有效的激励策略而不能有效的吸引节点参与,进而无法建立有效的信任关系.提出了一种名为M＆R的信任模型,采用包括交易、文件、节点的三级信誉评价机制,并结合了积分制度.仿真结果表明该模型可根据不同审点的行为提供区分服务,有效的吸引节点参与,并在鼓励上传的同时保证资源质量,具有较好的性能.同时,也分析了该模型在其他P2P资源共享系统的应用.     

一种基于概率统计方法的P2P系统信任评价模型

现有的P2P系统信任评价模型正面临着两种恶意节点的攻击行为--策略性欺骗和不诚实推荐,严重影响了模型计算节点信任评价的准确性和有效性.针对现有模型存在的不足,提出了一种基于概率统计方法的信任评价模型.该模型借鉴人类社会中主观信任关系的概念,依据直接经验和反馈信息,利用概率统计方法分别计算节点的直接信任和推荐信任,并通过区分直接经验的重要程度,区分反馈信息及其推荐者的可信度,提高信任评价模型的有效性.仿真实验分析说明,与已有的信任评价模型相比,该模型能够更有效地抑制策略性欺骗和不诚实推荐的威胁,特别是复杂的协同作弊方式对系统的攻击.     

一种基于推荐证据的有效抗攻击P2P网络信任模型

提出一种基于推荐证据的对等网络(Peer-to-Peer,P2P)信任模型RETM(Recommendation Evidence based Trust Model for P2P networks),解决了基于推荐的信任模型中普遍存在的在汇聚推荐信息时无法处理不确定性信息以及强行组合矛盾推荐信息引起的性能下降问题,同时,RETM采取推荐证据预处理措施,在合成之前有效过滤了无用的以及误导性的推荐信息,使得该模型具有一定的抗攻击性能.在推荐信息的查找问题上,RETM提出了基于反馈信息的概率查找算法,该算法在降低了网络带宽开销的情况下,提高了信息查询的准确率.实验证明RETM较已有的信任机制在系统成功交易率、模型的安全性等问题上有较大改进.     

P2P网络中基于Gossip算法的信任模型

为了解决P2P网络开放性和自治性带来的信任问题,提出一种基于Gossip算法的信任模型。该模型在估计节点的信任关系时引入时间退化因子,使用基于网络拓扑结构的Gossip算法传递消息、聚集信誉。模拟实验结果表明,该模型能更有效地评估节点间的信任关系,提高查询效率,减少网络拥塞。     

P2 P网络中基于改进DyTrust的信任模型

为了动态提升P2P网络的适应性、可靠性和可信度,在DyTrust信任模型的基础上,考虑到风险因素和时间因素对P2 P网络节点信任的影响,引入一个基于服务质量的风险函数和时间衰减因子棕,提出一种适合P2 P复杂环境的信任模型。实验结果表明,相比现有信任模型,文中研究的P2 P网络信任模型具有更好的动态自适应能力、更强的恶意节点检测能力,以及更优越的反馈信息聚合能力,对P2 P网络的安全提供有力保障。     

基于反馈的P2P资源定位策略*

提出了一种非结构化P2P网络资源定位的新方法,包括基于反馈的查询转发策略和扩散控制算法。基于反馈的查询转发策略利用已执行查询的反馈进行信息搜索,同时通过在高转发成功率的节点上复制副本来提高搜索命中率;扩散控制算法对消息数量进行控制,使得网络带宽不被过度消耗,减轻网络拥塞。实验采用Java语言模拟整个策略。结果表明该方法具有高效性、可靠性,值得在目前的P2P网络中推广。     

基于信任介绍的P2P安全研究

本文在分析研究传统信任模型的基础上,结合近两年最热门的网络架构方式,建立了一种新的基于P2P网络的信任介绍机制.这个机制利用了节点过去在网络中的历史经验,建立了节点之间的信任关系,更加有效的去解决网络中信任关系,而其算法比较简洁,比一些具有复杂算法的信任模型更适合在现实网络中的应用.该机制能够增强网络可用性,具有结构简单、可靠性强的优点.     

P2P网络环境下的基于Vague集的抗攻击信任模型

由于P2P网络的信任机制经常受到恶意节点的欺骗和攻击,提出一种基于Vague集的抗攻击信任模型,用隶属度度量具有不确定信息的信任度,引入时间敏感系数和惩罚系数,处理资源提供者的直接反馈信息,用Vague集相似度量评价推荐节点的回馈信息,并给出该信任模型的实现方案和仿真实验.实验结果表明该信任模型能够抵御各类欺骗和攻击行为.     

基于激励机制的P2P节点安全性研究

P2P网络中的节点信任问题是阻碍P2P发展的难题之一,在分析现有信任模型的基础上,提出一种引入不确定性因素的信任模型,用BGTR判定树进行连接,同时在此基础上给出了一种基于纳什均衡的激励模型,通过贡献值的计算来抵御恶意节点的攻击.实验结果表明,此模型在抵御虚假节点以及提高交易次数及交易质量方面都有一定的成效.     

P2P中一种改进的可信模型

对基于贝叶斯网络的可信模型中的资源搜索算法和可信度计算方法进行重新设计,本文提出一种改进的P2P可信模型。改进后的资源搜索算法使节点接收到的冗余包数量减少 ,并提高了系统的可靠性。在此基础上,针对P2P网络的匿名性,提出了一种新的运用服务次数和对评价值取对数方式进行可信度计算和更新的方法。此方法可以有效地阻止 恶意节点对正常节点和可信节点的攻击,同时还可防止恶意节点间通过小集团合作方式来提高各自节点的可信度。实验结果表明,本模型较现有模型在抑制P2P网络中恶意节点的活动方面具有更好的效果,且增加了系统服务可靠性．     

一种基于信任机制的混合式P2P模型

以改善P2P网络的安全性能为目标，介绍了基于关键节点的混合式P2P结构和基于信誉的信任机制，提出了一种基于该信任机制的混合式P2P模型，描述了该模型的工作机制。利用该模型可以在两个对等实体之间建立高效、可靠的信任关系，有效防止恶意攻击，提高P2P网络的效率和安全。     

P2P网络下基于推荐的信任模型

基于推荐信任机制,引入正态概率密度函数的概念,对信任度进行描述。提出一种对信任度进行概率分析的评估方法,可动态地适应用户的安全需求,减弱在多路径推荐中由于恶意实体推荐所带来的负面影响,提高信任计算结果的稳定性。分析和模拟试验表明该模型的必要性和有效性,可以更好地解决P2P网络带来的安全问题。     

一种基于群组的P2P网络信任管理模型*

针对 P2P 网络中存在的多种恶意行为,提出一种基于群组的信任管理模型。该模型采用分组策略,引入直接信任度、组内信任度、组间信任度及多种控制因子来计算节点总体信任度,提高了信任机制的可靠性。仿真实验表明,该模型能够有效抑制多种恶意行为,提高系统成功交易率,使节点之间更有效地建立信任关系。     

基于信任向量的P2P信任机制

针对现有P2P信任机制不能有效地检测和惩罚短期内反复建立信任然后进行恶意攻击的摇摆节点,本文提出了基于信任向量和时间窗口的信任机制,用信任向量记录节点的交易信息,用时间窗口收集最近一段时间内交易的记录,提高了信任评估的准确性和动态性。仿真实验表明,与已有的信任机制相比,该机制能够有效处理动态恶意节点行为。     

一种时域上的P2P信任模型

传统的P2P信任是根据节点间交易成功和失败的次数来合成的,该值是个累积量,而实际的信任值是时变量。提出了一种新的P2P时域信任模型,对于局部信任,通过对每个时间段合成一个信任,然后根据时间段的新近赋予不同的加权合成局部信任;对于全局信任来说,随着时间的推移,发起节点会越来越重视自身对目标节点的信任评价,而其它节点的推荐值会得以削弱。该模型刻画了信任的动态性,能够有效地防止不良节点的信任短期积聚以及依靠其它节点共谋等恶意行为。     

一种P2P网络安全信任模型的设计与实现

首先分析P2P应用的安全需求,然后基于JXTA设计了一种P2P安全信任模型,并实现了模型中的信任机制和对等点间通信的功能,确保了P2P应用的安全性。