P2P网络中基于激励机制的信任模型

针对P2P网络提出一种信任模型。通过区分直接信任和间接信任,使推荐信任度主要依赖节点以往的成功推荐次数而非直接信任度,以抵御拥有较高直接信任度的节点对正常节点进行诋毁或欺骗。为避免非恶意节点因为网络延时等原因导致服务失败而被孤立出网络,引入激励机制和信任重建机制,定期提高非恶意节点的信任值,使其能重新加入网络,从而加强网络的容错性。实验结果表明,该模型能有效保护非恶意节点,孤立恶意节点,使网络具有更好的健壮性。     

基于反馈相关性的P2P网络信任模型

用户对P2P网络安全性的需求刺激了信任模型的发展。在分析现有信任模型的基础上,提出了基于反馈相关性的动态信任模型—CoDyTrust。其在时间帧的基础上,采用虚假信任过滤机制和信任聚合机制,并在信任值计算中引入信任相关系数、信任遗忘因子、滥用信任值和推荐信任度等,通过反馈控制机制动态调节这些模型因子,在准确评价节点对不同资源信任的同时,实现网络中恶意行为检测。比较分析结果表明,CoDyTrust能够更好地反映网络中节点行为,准确检测恶意节点,有效抵御振荡、撒谎和合谋等攻击。     

一种基于文件附加信息的P2P信任模型

在P2P文件共享系统中,存在不少节点不主动提供资源甚至提供虚假、恶意的资源.为了孤立这些恶意节点和鼓励节点多共享自己的文件,在分析一些现有信任模型的基础上,提出了基于文件附加信息的信任模型,该模型从文件的信任度出发导出用户的信任度,并在计算过程中考虑了相关因素,激励用户多为整个P2P网络做贡献,从而提高了整个网络的活力.通过实验仿真和分析表明:该模型能有效地隔离恶意节点,提高交易成功率,可使节点之间更有效地建立互信关系,进而提高系统的稳定性和可靠性.     

一种移动环境中的P2P网络信任模型

针对移动P2P网络大规模分布式和高度动态性的特点,提出一种基于动态反馈机制的信任模型.该模型引入了距离因子和推荐因子两个参数来控制推荐信任链的规模,提高推荐信任度的准确性.模型将反馈机制和惩罚机制集成到节点间的近期信任度和长期信任度的更新计算之中,提高了模型随时间和历史变化的动态适应性.模拟实验表明,该模型具有很好的动态适应能力,能够有效隔离恶意节点.     

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。     

P2P环境下的扩展主观逻辑信任模型

为了缓解P2P环境下信任缺失、抑制恶意节点攻击,降低不可靠服务风险,通过扩展J?sang主观逻辑思想,提出了一种新的P2P信任模型—ESLTrust。为更精确地描述信任关系的复杂性,采用肯定信任值和否定信任值取代J?sang主观逻辑中肯定事件数和否定事件数,并引入时间衰减因子和风险值,计算得到节点信任度。仿真实验与分析表明,该模型使节点的信任度受恶意行为的影响更灵敏,可有效增强对恶意节点的抵御能力,提高系统交互成功比例。     

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。     

GBTM：一种P2P系统中基于群组的信任模型

目前在P2P网络中,缺乏有效的机制来提高系统的安全性,存在许多恶意行为,信任模型已经成为P2P应用研究的一个重要课题。文中对基于信任机制的P2P网络进行研究,根据节点的兴趣、爱好建立不同群组,节点总体信任度由节点之间直接信任度、组与节点之间信任度、组间信任度以及多重参数合成,并通过针对诋毁恶意节点攻击、协同作弊攻击两种不同的攻击模式下的仿真实验表明,该模型具有较高的下载成功,并且能使节点负载处于可控范围内。     

P2P网络中恶意节点控制算法的研究

对目前P2P网络中的信任模型进行研究,发现信任模型在考虑恶意节点方面存在欠缺。为此,分析恶意节点的恶意行为,综合已有模型的优点,根据信任值的“慢升快降”与直接信任度影响更大的原则,针对控制恶意节点提出一种新的信任度计算模型,该模型中信任度的改变值与每次交易的资源大小有关。仿真实验结果证明,该模型能提升交易成功率。     

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。     

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．     

P2P电子商务信任模型研究

为解决P2P电子商务中恶意节点的欺诈问题,提出一种电子商务信任模型。模型采用带超级节点的混合P2P网络拓扑结构,将P2P网络划分为不同的域,对域内和域间节点分别进行信任度的计算。模型考虑到交易金额和时间等因素,提高了对信任度计算的准确性。实验结果表明,模型可有效减少恶意交易行为的发生。     

METrust: A mutual evaluation-based trust model for P2P networks

It is necessary to construct an effective trust model to build trust relationship between peers in peer-to-peer (P2P) network and enhance the security and reliability of P2P systems. The current trust models only focus on the consumers evaluation to a transaction, which may be abused by malicious peers to exaggerate or slander the provider deliberately. In this paper, we propose a novel trust model based on mutual evaluation, called METrust, to suppress the peers malicious behavior, such as dishonest evaluation and strategic attack. METrust considers the factors including mutual evaluation, similarity risk, time window, incentive, and punishment mechanism. The trust value is composed of the direct trust value and the recommendation trust value. In order to inhibit dishonest evaluation, both participants should give evaluation information based on peers own experiences about the transaction while computing the direct trust value. In view of this, the mutual evaluation consistency factor and its time decay function are proposed. Besides, to reduce the risk of computing the recommendation trust based on the recommendations of friend peers, the similarity risk is introduced to measure the uncertainty of the similarity computing, while similarity is used to measure credibility. The experimental results show that METrust is effective, and it has advantages in the inhibition of the various malicious behaviors.     

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。     

一种对等网中基于相互信任的两层信任模型

在P2P 系统中,声誉模型是建立节点间信任关系的重要方法之一,但现有的P2P 声誉模型几乎都是纯分散式的,具有信任收敛慢、信任管理复杂和网络开销大等缺点.在TLT(two-level trust)中,节点自发组织为信任簇,信任评价以簇为单位.每个簇由簇首和成员节点组成,簇首和成员节点之间是一种相互信任的关系:簇首为了提高自身的簇间服务信任,利用簇内服务信任观察成员节点的服务性能,过滤恶意的成员节点;成员节点为了提高服务声誉和接受更好的服务,利用代理信任考察簇首的管理能力.分析和仿真结果表明:在TLT 中,节点的信任值收敛快,恶意行为能够被快速识别;TLT 可扩展性好,如信任管理简单和网络开销小.     

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。