DrTrust: 一种非结构化P2P网络信任模型

P2P网络的动态性、匿名性和自治性带来许多安全问题,传统的结构化的P2P信任模型并不能很好的适应对等网络环境。提出了一种应用于非结构化P2P网络中的信任模型——DrTrust。该模型充分利用直接信任值和推荐信任值相结合方式的优点,实现了精确计算信任值,并采用分布式存储方式和激励、惩罚机制分别存储和更新信任值。仿真结果表明,DrTrust在准确计算节点信任值和抑制恶意节点行为等问题上较已有的信任模型有一定的改进。     

非结构化P2P中的一种信任机制

为了消除非结构化对等网络中恶意节点的恶意行为对网络系统造成的危害,提出了一个基于社会规则的声望模型,给出了该声望模型的参数及其计算方法,在基于社会规则的声望模型的基础上,提出一个用于非结构化对等网络的信任管理方案;给出了评价信息的分布式存储方案以及信任管理中声望和满意率的计算方法,提出了一个声望搜索算法;给出一个基于信任的拓扑进化算法,该算法改善了网络拓扑结构,增加了网络性能的稳定性.实验仿真表明该信任机制能够有效抵制非结构化对等网络应用中恶意节点的恶意攻击.     

基于主题相关的P2P网络研究

P2P网络架构是影响P2P网络的可扩展性、安全性、资源定位效率、网络利用率的重要因素之一.P2P网络架构根据是否有中央服务器可分为集中式和非集中式两种,根据节点是否是结构化的组织分为结构化网络和非结构化网络两种, 现有的P2P网络架构各有优缺点.为了克服现有P2P网络架构的缺点,文章提出了一种主题相关的P2P网络架构,研讨了主题相关的P2P网络架构相关技术问题,对网络的构建、发现算法做了分析.最后举例说明了该网络的应用实例.     

非结构化P2P系统的Gnutella模型研究

对等(P2P)计算是未来网络是P2P网络实现的最为关键的问题.以Gnutella为例,研究了非结构化P2P系统近年来的搜索优化技术.根据现代Gnutella网络的特点,提出了一种有助于改进非结构化P2P系统扩展性的搜索机制.     

一种基于兴趣协助的P2P网络共享文件搜索方法

分析了传统的结构化P2P网络和非结构化P2P网络搜索方法的优点和缺点,提出了一种基于兴趣协助的搜索方法,通过在结构化P2P网络节点上发布兴趣来加速非结构化P2P网络上的查询。实验结果表明,此方法在查询成功率和搜索延迟等方面都有着较好的性能。     

SSON：一种基于结构化P2P网络路由的语义覆盖网络结构

本文基于结构化P2P网络路由机制,采用基于主题划分的方法,提出了基于结构化P2P网络路由的语义覆盖网络SSON。SSON通过结构化P2P网络的标识符映射机制,根据资源类别将结点组织成层次化的覆盖网络,该覆盖网络结构确保搜索限制在与查询主题相关的局部结点子集中。该结构充分利用了结构化P2P网络的优点,解决了基于非结构化P2P网络建立的语义覆盖网络的对主题群的搜索低效问题,同时克服了结构化P2P网络仅支持精确匹配查找的缺点,为结构化P2P网络提供了可靠、高效的语义查询机制,极大地提高了查全率。     

P2P数据共享系统的二级混合型检索机制

结构化P2P网络架构因不支持关键字查询而无法适用于应用最普遍的P2P文件共享系统,而在当前的文件共享系统中得到广泛应用的非结构化P2P网络架构也有着难以大规模化、网络负荷重等缺点.提出了一种并用两者的二级混合型检索机制,首先利用结构化方式定位目标所在的群集(上层),然后在该群集中通过非结构化方式进行检索(下层),利用了结构化方式快速定位特性的同时保留了非结构化方式的关键字查询能力.     

一种基于组群的P2P网络信任模型*

由于P2P网络的开放、匿名等特点,使得P2P网络对节点缺乏约束机制,节点间缺乏信任。提出了一种应用于非结构化P2P网络的信任模型——BGTrust。该模型对组群内信任采用局部推荐信任和组群间信任采取全局信任的方法进行处理,充分结合了全局信任和局部信任的优点。仿真表明,该信任模型在对交互的信任度评价可信度和抑制恶意节点方面较已有模型有一定改进。     

非结构化P2P网络拓扑结构的改进机制

非结构化的P2P网络由于方便的全局部署和支持模糊匹配,而越来越受到欢迎,但是非结构化的P2P网络采用了洪泛的广播方式,因而导致网络的缩放性比较差,该文则在研究非结构化P2P网络拓扑结构存在问题的基础之上,提出采用平衡二叉树作为非结构化P2P网络的拓扑结构,设计相应的网络节点加入,节点退出,资源搜索等算法,并通过相应的仿真来展示改进的效果。     

一个非结构化P2P网络中基于信誉的激励机制

在P2P网络中,freerider节点和恶意节点的不合作行为严重影响了P2P服务的可用性。为此,本文提出了一个应用于非结构化P2P环境下基于信誉的激励机制。该机制通过有限的信任信息的共享,实现信任评估和推荐信任度评估;并以此为基础,通过有效的拓扑构造和服务选择策略及服务请求冲突解析策略的选择,实现对合作节点的激励和对freerider和恶意节点的遏制及惩罚。分析及仿真实验表明,本文提出的基于信誉的激励机制是简单有效的。     

对等网络中一种基于概率的信任机制研究

P2P网络由于其开放性和自治性,充斥着大量的不确定性因素。为了提高网络的整体可用性和服务质量,提出了一种基于P2P技术的信任机制,该机制使用beta概率分布来估价结点的信任,同时使用Gossip算法来传递聚集信誉。模拟实验表明,时间关联因子以及Gossip搜索机制的引入,能更有效地估价结点间的信任关系,减少网络拥塞,提高查询效率。     

P2P网络中一种分布式信任机制的研究

随着P2P(Peer-to-Peer)网络规模的不断壮大以及用户种类的不断增加,网络中节点的自私行为可能导致网络产生严重的问题。因此,提出一种有效的信任机制来鼓励节点的合作行为成为一个关键问题。本文提出一种分布式信任机制以提高系统的整体性能,并通过仿真实验测试了该机制对于搭便车者的影响,最后对文章进行了总结及对下一步研究的讨论。     

P2P网络中基于用户行为的分布式信任模型研究

通过对P2P网络中基于信息反馈的信任模型的研究，提出了基于用户行为的分布式信任模型。该模型通过对用户行为的量化和计算用户信任度来评估用户间的信任关系。此模型通过引进修正因子和准确度反馈系统，有效地提高了模型的准确性和抗欺骗性。     

一种P2P信任管理安全性协议

通常是通过建立相应的信任管理机制来遏制P2P网络中的节点的自私与欺作行为,但对信任管理机制本身存在的安全性问题关注则很少,使信任管理系统无法有效应付针对信任信息管理机制的安全攻击。针对这一问题,提出了确保信任管理安全性的安全协议(简称为SPRI)。分析及仿真实验表明,SPRI可以有效地遏制针对信任管理中的身份伪造及信息篡改的攻击,并且效率高,普适性强。     

基于信任的对等网络拓扑构造

在对等网络中．通常使用信任和声望机制来建立节点间的信任关系，以指导用户选择可信的协作节点．本文给出了一个基于信任的对等网络拓扑构造机制，使节点可以通过交互经验和其他节点的反馈采建立对目标节点的信任，并相应地更新同目标节点的链接关系，以便利之后的交互，并提高整个网络的交互性能．仿真实验测试了本文给出的方案．并证明了其效率．     

P2P网络信任模型研究

相对于传统的C／S模式,P2P网络具有非中心化、扩展性好、性价比高、健壮性强及负载均衡等优点。但是,由于P2P是一个“瞬态网络”,其动态性与不确定性也使P2P网络系统面临巨大的网络安全挑战。信任模型是目前提高P2P系统安全性的一个重要方面。分析各类信任模型的特点和网络节点的行为特征,提出一种按全局信任值分层（域）管理的信任模型,根据交易、动态调节节点信任域,并在此基础上加入奖惩机制。此模型对P2P网络中的假冒、联合欺诈、诋毁等恶意行为具有较好的抑制作用,同时能加速节点全局信任值的收敛。实验结果表明,本模型较现有模型在恶意提高节点信任值的防范方面和全局信任值收敛速度方面具有更好的效果,具有较好的工程实施性。     

P2P网络中基于评价相似度的信任模型研究

由于P2P网络的开放性、匿名性等特点,节点间的信任关系很难通过传统的信任机制来建立,为了解决该问题,对已有研究进行了详细分析,并提出了一种基于评价相似度的P2P网络信任模型。该模型引入了时间衰减函数和事务影响因子,提高了信任度计算的准确性,引入了评价相似度的概念,用于量化和评价推荐的可信程度。分析及仿真实验结果表明,该模型可以有效地识别恶意节点,提高P2P网络的服务质量。     

基于Hebbian法则的P2P学习网络构建算法

针对远程教育环境中信息量过大,学习者分散、难于组织的问题,提出了一种E-Learning学习网络构建算法.该算法采用P2P的网络结构组织节点之间的通信,利用Hebbian学习法则来修改网络节点之间的信任权值,通过不断调整节点的联系人来实现学习网络的构建.学习网络能够对学习者关于学习资源的查询做出符合学习者学习兴趣的反馈,从而最大限度地满足学习者的需求,提高学习者的学习满意度.实验结果表明,算法相比于传统算法,具有较快的网络建设速度、较高的网络建设质量以及较高的鲁棒性,因而能够更好地适用于大规模的E-Learning学习这种开放的分布式环境.     

P2P网络环境中节点信息交换的信任机制研究

P2P网络的匿名性和动态性带来了许多安全问题,传统的信任管理模型并不能很好地适应P2P网络环境,动态信任模型是新的研究热点。本文在对现有P2P环境中的信任机制进行分析的基础上,通过研究消费节点对服务节点的信任,针对节点间的信息交换活动提出了一种改进的信用评估模型,评估服务提供者在信息交换过程中的信用度变化过程;并引入风险机制,分析了P2P网络中节点间进行信息交换的风险。实验证明,该模型能有效地抗信用炒作和抗周期性欺骗。     

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。