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信任评估模型对无线传感器网络的可靠运行和安全保障具有重要意义。针对无线传感器网络主观信任的模糊性,提出了一种基于模糊逻辑的信任评估模型(TEFL,trust evaluation model based on fuzzylogic)。模型使用模糊集理论给出节点信任值的形式化定义;利用模糊推理方法量化本地信任值,通过邻居节点获取推荐信任值;在此基础上,对推荐信任值的综合权重进行模糊推理,并将本地、推荐信任值予以合成,最终得到节点综合信任值。仿真结果表明,该模型具有较好的鲁棒性,能实时、准确地发现恶意节点,确保网络安全性。 相似文献
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针对现有物联网(IoT)信任度评估方法未考虑信任的时效性、非入侵因素对直接信任度评估的影响以及缺乏对推荐节点可靠度的评估,造成信任评估准确度低且不能有效应对节点恶意行为的不足,提出一种IoT节点动态信任度评估方法(IDTEM)。首先,设计节点服务质量持续因子评估节点行为,并采用动态信任衰减因子表达信任的时效性,改进基于贝叶斯的直接信任度评估方法;其次,从推荐节点价值、评价离散度与节点自身的信任度值三个方面评估推荐节点可靠度,并据此优化推荐信任度权重计算方法;同时,设计推荐信任反馈机制,通过服务提供节点完成服务后的实际信任度与推荐信任度的反馈误差实现对协同恶意推荐节点的惩罚;最后,基于熵计算节点自适应权重,得到节点综合信任度值。实验结果表明,同基于贝叶斯理论的面向无线传感器网络的信誉信任评估框架(RFSN)模型及基于节点行为的物联网信任度评估方法(BITEM)相比,IDTEM可较好地识别恶意服务和抑制恶意推荐行为,且具有较低的传输能耗。 相似文献
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为解决时延容忍网络中恶意或自私节点严重影响网络性能的问题,提出一种基于分布式信任管理的时延容忍网络数据转发方案。通过计算节点信任值先滤除网络中的恶意节点,再执行数据转发行为。根据节点的转发行为以及它们的能量消耗信息计算出直接信任;邻居节点推荐的信息融合间接信任和推荐信誉计算出推荐信任;融合直接信任和推荐信任得到节点总体信任,并利用信任记录窗口对节点信任值进行更新。仿真结果表明:所提方案能有效消除时延容忍网络路由的不正当行为,在数据包传递率、开销和时延等性能上均优于RBTM方案、CWS方案和SPRAY方案。 相似文献
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从网格的分布性、动态性和不确定性等特征出发,借鉴人类社会主观信任关系的概念,提出了一种新的信任评估模型与方法.该模型引入了采纳函数,区分了节点的反馈可信度和服务可信度,给出了反馈可信度与采纳强度的映射关系,动态调整了对具有不同推荐信任度的第三方实体所推荐信息的不同采信程度,提高了推荐信息的精确度.将采纳强度映射为等效的推荐信任的权重,给出了一个基于动态信任权重的综合信任度计算新方法.仿真实验结果表明,基于采纳函数的动态信任评估方法具有抑制恶意节点的策略性欺骗和不诚实推荐的能力,同时还体现出良好的动态适应性. 相似文献
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针对异构无线网络中的信任评估问题,提出了一种基于用户QoS感知的信任管理模型。该模型基于异构网络中业务交互及由此产生的用户QoS感知,刻画节点间的信任关系与信任度;并针对QoS感知的主观性和网络欺骗行为,给出了相应的信任策略。理论分析和仿真结果表明:该模型不仅能够有效地完成异构网络环境下的节点信任评估,并能抵御虚假欺骗、振荡服务等恶意行为。 相似文献
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在无线传感器网络中单独基于节点身份认证的静态安全控制不能满足动态的安全需要,必须结合节点动态的行为可信确认才能更好地提供安全保障,因此基于行为可信的研究已经成为业界研究无线传感器网络的热点。在节点行为信任评佑中,行为证据是行为评佑的根本依据,但由于节点的行为是随机的,不确定的,因此能否获得证据也是随机的,不确定的,这就造成了节点行为证据不全、每次交往的行为价值不相等的现象,但目前在无线传感器网络的行为信任评估中很少考虑这个非常重要的现象。分析了节点交往中行为证据不全对信任评估带来的重要影响,论述了节点交往中证据不全与节点行为价值的关系,给出了不足填充法和权重扩展法等针对不同价值交往的节点信任评估策略。最后通过两个定理和两个性质证明了方法对节点行为信任评估的作用和性质,这为提高节点行为信任的价
值可信度奠定了量化基础。 相似文献
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借助于社会人工学中信任的概念,把P2P网络中节点交互的历史信息作为样本信息,结合先验信息对节点的未来行为做出推断,并根据节点之间信任关系不同,区分了直接信任和推荐信任,并分别给出了两种信任关系基于贝叶斯理论的计算方法。最后与L.Mui等人的模型作了比较。 相似文献
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在物联网中节点恶意行为会促使节点的信任度大幅降低,如何确保高信任度并加强网络安全性已经成为首要问题,提出一种物联网节点动态行为信任度评估方法。首先依据多实体贝叶斯建立信任模型,可以控制恶意节点对物联网的攻击和入侵;采用贡献资源数值权重来抑制自私节点,并对其初始化处理;通过对信任的传递与合成计算出推荐信任值,能够减少运算复杂度;并利用综合信任度调高可信任的阈值,最后根据节点间直接的交互记录,来完成信任度的评估。仿真结果表明,所提方法可以较好地识别恶意节点和抑制恶意推荐行为,能够保证信任评估的有效性、可靠性以及安全性。 相似文献
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为提高社会化电子商务推荐服务的精确度和有效性,综合考虑交易评价得分、交易次数、交易金额、直接信任、推荐信任等影响社会化电子商务用户信任关系的因素,设计了一种信任感知协同过滤推荐方法.该方法利用置信因子计算用户间的信任关系,采用余弦相关度法计算用户间的相似度,引入调和因子综合用户信任关系和用户相似度对商品预测评分的影响,以平均绝对误差(MAE)、评分覆盖率和用户覆盖率作为评价指标.实验结果表明,与标准协同过滤推荐方法、基于规范矩阵因式分解的推荐方法相比,信任感知协同过滤推荐方法将MAE降低到0.162,并将评分覆盖率和用户覆盖率分别提高到77%和80%,能够解决交易评价较少商品的推荐问题. 相似文献
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随着大规模分布式系统研究的深入,开放网络环境下的动态信任管理成为一个突出问题,通过分析动态环境信任关系的特点,借助模糊逻辑知识,给出了一个分布环境的动态信任评估模型。该模型充分考虑了信任的模糊性与主观性,运用模糊逻辑的方法来得到结点的直接信任值,同时对动态环境下全局信誉的迭代计算,通过增加推荐结点信息表来控制其计算效率。 相似文献
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随着分布式网络的发展,网络的资源环境变得越来越复杂和难以预测,使得越来越多的应用需要建立信任,特别是在本来互不相识的实体之间建立信任。主要给出了较全面反映信任特性的信任计算方法,首次给出了证据更新的计算方法,在此基础上给出了基于客观证据的直接信任、推荐信任和推荐者自身信任更新的计算公式,并在计算中增加了可信度因子,使得通过计算得到的信任自包含可信度;提出了同构推荐者和非同构推荐者的概念和基于这两者的不同的信任计算方法,提高了信任评估的可信度;论述了信任推荐的4种拓扑结构及其计算方法。最后分析了计算方法体现出信任的主观性、动态性、非传递性和受历史影响等特性。方法具有实用、防欺骗和可扩展特点,可直接用来指导实际网络的信任计算。 相似文献
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多数P2P网络信任管理模型无法准确计算节点间的推荐信任值,且节点交易过程中不能有效防止恶意推荐.为此,提出一种基于信任迭代的信任管理模型,通过引入信任迭代、推荐可信度和迭代信任值的概念,根据节点间的直接交易经验计算节点间的推荐信任值,将推荐链划分为主链和副链,从而更全面地参考推荐信息,减小因推荐链的取舍对推荐信任值造成的影响,并给出一种新的推荐信任值迭代计算方法,使计算结果更合理.仿真实验结果表明,该模型能够准确地计算推荐信任值,抑制恶意推荐行为. 相似文献