一种用于P2P电子商务的信任模型

P2P电子商务比传统电子商务更方便、更灵活,但用户所涉及的风险和安全威胁也越大,各种网络诈骗层出不穷。降低用户的风险,帮助用户选择可信的交易对象,是电子商务发展的充分条件。文章提出了一种基于信任群的信任模型TGTM,经过模拟实验证明,该模型能够有效地孤立和识别恶意节点,帮助用户选择可靠的交易对象,降低其交易风险。     

一种改进的基于向量的P2P电子商务信任模型

在交易之前通过信任模型帮助交易对象之间建立信任关系,是P2P电子商务发展的必要条件,也是近年来的研究热点。本文针对现有模型的不足,在基于投票协议的P2P电子商务安全信任模型的基础上,引入了向量表示信任,并且在权限的确定、信任的表述和信任的评估等多方面做了改进。经过模拟实验和分析证明,改进后的模型不仅可以让用户根据各自的不同要求对交易对象做出更合理的信任评估,而且能快速识别和隔离恶意节点,从而降低了交易风险。     

P2P电子商务中的可信计算研究

针对P2P电子商务模式面临的信任问题,以拥有超级节点的P2P电子商务模型为研究对象,提出一种节点可信度计算方法,帮助交易双方在进行P2P电子商务时选择信誉度较高的节点进行交易,有效规避风险,提高交易成功率。并通过实验,验证了计算模型的有效性和计算准确性。     

一种P2P电子商务安全信任模型

由于P2P计算成本低、交流方式更人性化等优势，在多方面取得了迅速的发展，特别是近几年将P2P应用于电子商务，戍了研究热点。但是在完全分布式的P2P网络中进行电子商务存在很多问题，其中安全信任问题尤为突出。为了解决这个问题，本文提出了一种基于投票协议的P2P电子商务安全信任模型。经过仿真，显示本文提出的安全信任模型使交易的一方能通过直接信任和推荐信任的计算，准确有效地评估交易的另一方，从而在以行业为标准划分的社区中建立起电子商务安全信任关系，同时可以防止各种恶意行为造成的信任攻击，解决了无历史纪录节点的信任这一难题，确保了电子商务交易的网络安全和健壮性。     

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。     

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。     

P2P网络环境下基于推荐的信任模型

基于网络中节点之间不仅仅局限于直接交易建立起来的信任关系,还包括了第三方推荐信任的事实,提出了在P2P网络环境下基于推荐的信任模型。该模型用成功次数与失败次数在总交易数目中的比例作为直接信任度,将交易信誉与推荐信誉明确区分出来,引入了偏移因子计算推荐节点的可信性,通过惩罚因子和风险因素动态平衡节点直接信任度和其他节点的推荐信任度,得到目标节点的综合信任值,并给出仿真实验验证。实验结果证明,模型计算的综合信任值更趋近其真实值,并且能抵抗恶意节点的诋毁、协同作弊等威胁。     

一种基于模糊理论的P2P电子商务信任模型

为了提高P2P电子商务交易的安全性,根据P2P电子商务的特征,提出一种基于模糊理论的信任模型。将信任化分为直接信任和推荐信任。用模糊集来刻画直接信任值,对影响信任主体的多种因素给出了详细的模糊综合评判算法。利用交易金额和交易时间来确定推荐信任的权值。实验表明该信任模型与基于概率估计的信誉评价体系算法相比,该算法误差较小,能有效防止节点的恶意行为,可以很好地应用于P2P电子商务中。     

一种综合的P2P网络信任模型

安全有效的信任模型是保证P2P 系统高效、稳定的关键技术之一。介绍一种适用于P2P 网络的综合信任模型,它参考了社会网络中信任关系的建立方法,从两个角度来计算节点的综合可信度。该模型中引入了非对称加密等安全机制,通过分析与仿真证明该模型能有效地抑制冒名和诋毁等非法行为,具有较强的安全性。     

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。     

P2P网络中基于模糊理论的综合信任模型研究

在分析P2P网络传统信任模型的基础上,提出一种模糊理论和传统数学理论相结合的综合信任模型。该模型将模糊理论应用于网络节点间主观信任的计算,能够更好地处理复杂的网络因素对信任的影响;利用传统的数学模型来计算推荐信任不但可以得到准确的信任值,还可以将网络的负担降到最低。同时模型中引入了等级反馈机制和时间因子,使得模型的信任度评估更加准确和灵活。仿真结果表明,该模型较传统模型有一定的改进。     

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网络中基于贝叶斯理论的信任模型研究

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。     

P2P网络中基于随时间推移的风险值评估的信任管理模型

针对现有的对等(P2P)网络信任管理模型中存在的问题:忽视短期交易时间与长期交易时间对信任值的不同影响以及缺少对交易对象资源的具体风险分析,在现有信任管理模型的基础之上,以不同用户对同一种类资源所提供的资源品质和风险作为关注点,引入风险值评估的概念,建立了基于随时间推移的风险值评估的信任管理模型。仿真结果表明,该模型使得恶意节点的行为得到有效控制,对交易资源的分析量化更加深入,进一步有效地帮助用户筛选出最优的交易者。     

基于JXTA平台P2P节点甄别的信誉机制研究

在分析P2P网络节点安全问题和JXTA平台具有的安全机制的基础上,构建一个基于JXTA的以节点甄别为目标的安全网络环境,并提出了一种基于信任和推荐的新型信誉模型.分析证明,该信誉模型通过采用信任和推荐两种机制来确定节点的信任度,成功地避免了单点失效问题并有效地遏制了P2P系统中虚假节点的欺骗行为.     

P2P环境下基于声誉的信任管理模型

在分析以往面向节点与面向资源的信任管理模型的优点与不足的基础上,提出一个新的基于声誉的信任管理模型。该模型首先根据价值量对节点所拥有的资源进行分类,在此基础上进而综合考虑资源与节点的声誉问题。模型通过节点以往交互行为的评价信息来对将要发生的行为进行预测与判断。此外,讨论了关于声誉值初始化的问题,使得模型更加具有实际意义。