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在电力系统中,终端设备的信任度评估是实现访问权限分级、数据安全采集的关键技术,对于保证电网安全稳定运行具有重要意义。传统的信任度评估模型通常基于终端设备身份识别、运行状态和交互记录等直接计算信任度评分,在面临间接攻击和节点共谋时,性能较差。针对上述问题,提出一种基于自适应交互反馈的信任度评估(Adaptive Interaction Feedback based Trust evaluation, AIFTrust)机制。所提机制通过直接信任评估模块、信任推荐模块和信任聚合模块全面地度量设备的信任等级,针对电力信息系统中海量协作终端精准地评估信任度。首先,直接信任评估模块引入交互成本,并基于信任衰减策略计算恶意目标终端的直接信任评分;其次,信任推荐模块引入经验相似性,并通过二次聚类推荐相似终端以提高推荐信任度评分的可靠性;然后,信任聚合模块基于信任评分准确性自适应地聚合直接信任度评分和推荐信任度评分。在真实数据集和生成数据集上的仿真实验结果均表明,在攻击概率为30%、信任衰减率为0.05时,AIFTrust相较于基于相似度的信任评估方法 SFM(Similarity FraMework... 相似文献
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针对现有WSN信任模型没有考虑节点交互距离影响推荐信任和节点物理距离影响能量消耗的问题,提出了基于节点交互距离的推荐信任度和基于物理距离的能量信任度计算方法,及与行为信任度、能量信任度进行信任融合的方法。引入簇头结点更新算法保证了每个时间片最高信任度节点是簇头节点。实验表明:基于节点交互距离与物理距离的WSN信任模型及算法提高了节点间的交互成功率和交互稳定性,降低了交互时延波动率,模型稳定性有明显提高。 相似文献
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针对可信网络不能有效处理恶意节点攻击的问题,综合考虑信任度评估的动态性和风险性,提出一种新的基于信誉和风险评估的动态信任模型。该模型引入惩罚机制、风险机制和推荐实体信任度更新机制,以评估信任关系的复杂性,通过构建直接信任树以存储节点的交互关系,并采用改进的回溯法寻找最佳推荐路径。仿真结果表明,该模型在有效抑制恶意节点上较已有模型有一定的改进。 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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基于信任网络的C2C电子商务信任算法 总被引:2,自引:0,他引:2
C2C电子商务交易具有匿名性、随机性、动态性的特点,交易双方仅通过虚拟网络交换信息,缺乏基本的信任基础,交易存在较大的风险.构造科学的信任计算模型、客观度量卖家的可信度、辅助买家(消费者)做出正确的购买决策,是降低交易风险的有效手段之一.为此,从买家的角度出发,详细讨论了信任网络的基本概念及其相关属性,并以信任的时间敏感性、不对称性、可传递性和可选择性为基础,建立了C2C电子商务环境下的动态信任算法(C2C dynamic trust algorithm,简称CDTA).该算法首先通过买家自身的交易经验计算买家对卖家的直接信任度,然后计算来自信任网络中买家的朋友对卖家的推荐信任度,最后通过信任调节因子集成直接信任度和推荐信任度来获得买家对卖家的信任度.仿真实验分析结果表明:一方面,该算法考虑了交易的多属性及其相关性,信任评价的粒度更加细化,使得信任计算的结果更加客观;另一方面,评价相似度可以很好地筛选出符合买家“个性”的推荐节点,使推荐信任度更准确,可以进一步抑制恶意节点对信任算法的影响. 相似文献
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信任度计算一直是社交网络中备受人们关注的问题,而对陌生节点的信任度计算更是其中的研究热点。目前多数的信任模型由于推荐证据的不完整使得对陌生节点信任度计算准确性不高。随着社区数量的不断增多,基于社区的社交网络成为当今社交网络发展的一种趋势,引入社区推荐模型替代原有的节点推荐模型来提高推荐证据的完整性和可靠性,进而提高陌生节点信任度计算的准确性;同时考虑友群信任度对社区信任度的影响,并给出社区关联度因子来解决社区推荐可能存在的合谋攻击。最后,通过仿真实验验证了该模型的合理性和有效性。 相似文献
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分布式动态信任模型作为适用于云计算环境下的访问管理机制已经得到广泛研究,然而现有的许多信任模型忽视了对信任数据可靠性的评估,导致推荐信任不可靠时出现模型失效.针对这一问题,本文提出了一种新的考虑信任可靠度的分布式动态信任管理模型DDTM-TR.DDTM-TR模型首先使用可靠度对信任进行评估,降低不可靠数据对直接信任、推荐信任、综合信任计算的影响.然后,选择多个待选节点计算它们的综合信任,并以计算出的综合信任为概率,随机选择待选节点进行交互.最后,在交互结束后,根据交互满意度反馈修正节点的可靠度.仿真实验表明,DDTM-TR模型在处理恶意服务、恶意推荐都优于对比模型并且能通过反馈算法进一步降低判断的失败率. 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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针对网络信息推荐中缺乏信任评估机制的问题,提出一种基于信任评估的信息形式化推荐方法。建立信息推荐的形式化模型,根据信息推荐中推荐源、推荐者和接收者等不同身份的节点,给出节点置信度、节点信任关系等信任评估方法,综合计算得到信息推荐路径的可信任度,在此基础上给出基于信任的信息推荐算法。实验结果证明了该方法的有效性。 相似文献
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访问控制是网络资源共享领域的重要研究内容。为了提高访问控制中对未知节点的预测能力,提出了一种基于动态线性相关的访问控制模型。首先,提出了一种包含服务请求者、服务推荐节点和服务提供者的访问控制结构。其次,提出了一种动态的信任值线性计算方法,该方法将节点的全局信任值表示为直接信任值和推荐信任值的线性组合,并根据节点间的历史记录动态地调整直接信任值和推荐信任值的权重。最后通过仿真实验表明, 提出的访问控制模型与其他相关的访问控制模型相比,不仅具有更高的预测成功率,而且能更好地抵御节点的恶意攻击。 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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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
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针对现有对等网络系统中的声誉模型不能很好地处理虚假反馈和合谋的问题,结合公平思想,提出了一种新的基于双ratings的声誉模型.采用两个度量来评价节点:服务信任和回馈信任.服务信任表示服务节点提供服务的可靠性;回馈信任表示评价节点评价的可靠性.该模型根据节点历史交易情况,通过比较评价节点的评价值以及比较评价节点的回馈信任,识别虚假反馈和合谋,并给出了具体量化的服务信任和回馈信任数学表达形式.实验结果表明了模型的可行性和算法的有效性. 相似文献