一种P2P电子商务系统中基于声誉的信任机制

P2P电子商务系统中恶意节点的存在会破坏系统的正确性和可用性.基于声誉的信任机制通过计算节点的信任度可以识别出恶意节点.这种机制的可用性依赖于信任度的计算方法、信任机制的准确性及其抗攻击能力.然而,P2P环境下已有的信任机制在上述3个方面都存在着一些问题.这些问题的解决取决于影响信任度的信任因素的选取.因此,提出了一种新的P2P电子商务系统中基于声誉的信任机制.在该机制中,一个节点具有两种类型的声誉.一个节点相对于另一个节点的局部声誉是根据另一个节点对其交易行为的评价来计算的.一个节点的全局声誉是根据所有与其交易过的节点对它的评价来计算的.通过较全面地引入影响信任度的信任因素,既解决了局部声誉和全局声誉的精确计算问题,又提高了信任机制抗攻击的能力.为了确定节点所给评价的真实性,提出了一个节点评价的质量模型,并给出了节点评价的可信度计算方法.在计算信任度的过程中,利用置信因子来综合局部声誉和全局声誉,并给出置信因子的确定方法.最后,对信任机制的有效性和抗攻击能力进行了理论分析和实验验证.结果表明,提出的信任机制优于其他现有的方法,能够有效地应用于P2P电子商务系统中.     

RepTrust : P2P环境下基于声誉的信任模型

声誉是一种新型的信任建立机制,在P2P网络中,利用基于声誉的信任机制可以孤立劣质节点,选择更为可信的节点进行交互,以规避和减少风险。针对目前研究中存在的与网络结构藕合过紧、防止联合欺作和声誉时效性处理不佳等问题,提出了一种新的基于声誉的信任模型RepTrust。模型采用与获取路径甚至评价者rater无关的声誉信息计算信任度,利用基于大多数原则的算法过滤不实声誉,利用衰减因子处理声誉的动态性。仿真实验表明模型在信任度计算、对付欺作和动态声誉处理等方面效果明显。     

P2P系统中基于声誉的信任评估机制

P2P系统能够使陌生节点之间进行在线交易,但安全问题越来越受到人们的关注。因此,如何在P2P系统中构建一个有效的信任机制来帮助在节点之间建立信任是目前P2P技术研究的一个热点。提出了一种新的P2P系统中基于声誉的信任评估机制,该机制较全面地考虑了影响信任度的因素,改进了局部声誉与全局声誉的计算方法,降低了信任度的计算负载,并且引入了黑名单机制。实验结果表明,该机制能有效地评估节点的信任度,识别和隔离恶意节点,提高系统交易成功率,并能有效地应用于P2P系统中。     

P2P网络中考虑交易时间间隔的信任管理模型

针对P2P网络中交易的信任度量和推荐链问题,提出一个考虑交易时间间隔的信任管理模型。模型在基于声誉的信任管理模型的基础上对信任度的度量给出了一种以时间间隔为主要因子的计算方法,同时在推荐链的筛选方面采用变进制数作为权重值。理论分析表明,该模型能够对P2P网络中不良行为起到很好的遏制作用,也体现了交易的时效性,可以用来提高信任度量的准确性和动态适应能力。     

一种基于模糊理论的P2P系统动态可信模型*

针对现有的P2P系统信任模型在信任度的计算上过于复杂的问题,提出了一种基于模糊理论的动态可信度等级模型DTD(dynamic trust degree model)。该模型在通过对信任度的传递进行细粒度的分析,设计了一种计算对信任值传递的计算方法,并结合对直接信任度和推荐信任的多级别综合评价而获得最终的信任度。模型将P2P系统中信任的计算转换为了一种可计算的表达式,简化了信任的计算过程,使信任的计算变得更加灵活。     

基于上下文感知的动态信任计算模型

上下文环境对于信任的计算是非常重要的,但在现有模型中常常被忽略,根据P2P网络的特点,提出了一个基于上下文感知的动态自适应信任计算模型,在模型中,直接信任度是采用基于贝叶斯评估方法,推荐信任度是基于直接信任度,结合自身信任经验进行计算的,给出了信任度的综合评估计算模型.仿真结果表明,在交互决策时显示出模型的优越性和健壮性.     

P2P系统信任模型研究

由于P2P系统的开放、匿名等特征,使其成为一些恶意节点发布虚假信息的温床。因此,在P2P环境中建立一个完善的信任机制显得尤为重要。本文提出了一种新的基于确定性理论的P2P系统信任模型,系统根据该模型计算出每个相关节点的信任度,节点依据计算结果与信任度高的节点进行交易。分析及仿真表明,该模型能有效地隔离恶意节点,防止恶意信息的散播。     

基于多维历史向量的P2P分布式信任评价模型

P2P网络的开放性、匿名性和对等性使P2P网络得到了广泛的应用,同时也滋生了大量的恶意节点.传统的中心化认证的信任模式无法满足P2P网络的分布式要求,分布式信任机制是P2P网络得以进一步发展的关键技术.文中基于社会网络的一些基本理论,提出了一种新的P2P分布式信任模型MDHTrust.设计了多维交易历史向量模型及其分布式存储结构,并由此定义了局部和全局的多维因子计算方法,包括非线性时间因子、交易额度、交易频率以及成功率;构建了局部信任度、全局信任度的计算方法,最终通过计算节点间交易历史的相关性,形成了具有相关性因子的全局信任度,即相关性信任度.仿真结果表明,MDHTrust具有较快的信任收敛速度,是一种有效的信任模型.     

构造P2P环境下混合式信任模型

针对P2P网络中存在的安全性和可管理性较差、现有信任模型中信任度计算复杂等问题,提出了一种P2P环境下混合式信任模型。该模型采用混合式P2P网络结构,利用时间段机制计算节点信任度,有效地预防节点间的“夸大”、“诋毁”等行为;提出了模型的构建方法以及交互评价反馈方式。仿真结果表明该模型运算量小,并能够有效地孤立和识别恶意节点,具有较强的安全性能。     

基于时间序列的P2P网络综合信任模型研究

P2P网络具有动态性,自组织和匿名性等特点,从而导致网络中某些节点存在恶意行为,为了保证节点能提供可靠资源和良好服务,提出一种基于时间序列的P2P综合信任模型,使对等节点之间建立信任关系。该模型在计算直接信任度和间接信任度时引入时间衰减函数,近期的信任值衰减小,对整体信任度的影响大。通过反馈控制机制动态更新簇内节点和簇头节点的信任度,使整体信任值具有时效性,对节点信任度的评价更精确和更可靠。实验证明,该信任模型较DyTrust模型降低了节点之间的交互时延,稳定性和动态自适应性更好,检测恶意节点的能力更强,提高P2P网络的可信度,对P2P网络的安全提供有力保障。     

一种基于可信计算的P2P信誉管理模型

针对P2P信誉模型中的信任值管理问题,提出了一种基于可信计算的P2P信誉管理模型,通过采用分布式存储方式将所有信任值分布存储到整个网络中,并在信任值存储和传输协议中引入了DAA证明协议,从而使模型在实现高效的信任值管理的同时,具有身份认证性、状态可信性、数据安全性和可扩展性等特点.     

一种基于信任衰减向量的P2P网络信誉模型

为了解决P2P网络的信誉问题,以电子商务为研究背景,设计了一种基于信任衰减向量的P2P网络信誉模型（P2P-Rep）。本模型采用混合结构式P2P网络的架构,对电子商务中各交易指标的评价向量进行衰减计算,基于交易评价因子推理计算直接信任度、间接信誉度和综合信誉度。仿真实验验证了该模型较低的资源开销和较高的交易成功率。     

基于信任和推荐的P2P信誉模型

分析现有信誉模型,提出一种使用信任机制和推荐机制的P2P信誉模型,利用决策树思想优化该模型。给出一种在分布式P2P系统中存取全局信任值的方法,解决了单点失效问题。实验结果表明,该模型对信任值的估算准确度以及判别虚假节点的能力高于现有模型。     

对抗共谋及节点行为动态性的P2P信任模型

针对现有P2P信任模型存在的网络开销大、不能很好地处理节点行为的动态性改变及共谋攻击等问题,提出了一种新的信任模型。通过直接交互节点的局部评价加权其评价可信度计算节点的全局信誉值;采用基于局部评价标准差、局部评价集中度的方法识别和抑制共谋攻击;根据节点行为的改变动态更新其信誉值和评价可信度。仿真实验表明,提出的模型较现有模型在网络开销、抑制共谋攻击和节点行为的动态性等方面有较大改进。     

P2P环境下基于信誉的信任模型研究

随着P2P(peer to peer)系统得到日益广泛的使用,其面临的服务欺骗和节点资源滥用等可信问题也越来越严重.传统的安全方案已经不能适应这种需求,基于信誉的信任模型为解决这类问题提供了一种新的思路.分析了信任与信誉的关系,给出了一种基于信誉的信任模型的基本运行框架,对当前典型的基于信誉的信任模型进行了综述与评论,并对这些模型进行了比较分析.最后讨论了当前研究存在的问题,并对未来的研究方向作了展望.     

基于模糊处理的P2P信任和声望模型研究

本文提出了一个基于模糊处理的信任和声望评估算法,并建立了基于模糊处理的信任和声望评估模型。该模型使用模糊理论来表达信任评估中的模糊语义,可以综合考察信任评估中节点不同方面的性能,并用模糊隶属度函数来表达推荐的准确度,动态地调整推荐节点的推荐权值,以综合来自不同节点的信任推荐评估目标节点的声望。     

基于交易特征和反馈评价的P2P信任模型

提出了一种新的在P2P系统中基于交易特征和反馈评价的信任评估机制。为确定反馈评价的真实性,模型引入了时间衰减函数和事务影响参数,给出了反馈评价的可信度计算方法。实验仿真结果表明,该评估机制能够提高局部声誉和全局声誉的计算准确性,有效地抑制恶意节点。与信任模型PeerTrust和EigenTrust相比,该模型的性能优于其他两者,能够更好地应用于P2P电子商务系统中。     

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。     

P2P环境下改进的基于信誉的信任模型

现有的基于信誉的信任模型对于节点在进行信誉反馈时的行为突然改变不能做出迅速反应,针对该问题,在保留TBRM(mast-bascd reputatlion model)优势的基础上,提出了一种改进的基于信誉的信任模型.该模型引入了惩罚因子加大对节点在进行信誉反馈时的动态摇摆行为的惩罚力度,并且细化了模型的分布式存储策略.仿真实验结果表明,在P2P文件共享网络中,该模型能有效遏制恶意节点的动态摇摆行为,提高真实文件的下载成功率.