异构无线网络中基于QoS业务感知的信任管理模型

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。     

基于网络拓扑关系和节点交互行为的动态信任模型

针对无线传感网络点对点安全系统对节点交互行为的动态适应能力和对节点信息反馈能力评估的不足,提出一种基于网络拓扑关系和节点交互行为的动态信任模型.通过网络拓扑结构来衡量节点之间的短期信任度.在此基础上,引入时间衰减因子计算节点之间的长期信任度,考虑到节点交互存在信任的可靠性问题,引入偏差因子衡量节点交互次数的差异并通过偏差因子之间差异性来衡量反馈信任.实验表明,模型具有更强的适应能力和更可信的评估能力,能够在一定程度上应对恶意节点对网络采取的策略性行为改变和不诚实反馈.     

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。     

无线自组网中多种节点状态的行为特征及关联分析

从节点行为对网络安全的影响角度看,恶意节点将直接导致路由破坏或者毁坏数据.因此,在节点行为检测和信任度评估时,必须首先重点关注其安全性行为特征,以便降低恶意行为节点的信任值.归纳了网络中九种常见的节点行为类型,分析了各行为状态的行为特征,建立了特征模型,提出了检测特征参数和关联检测模型.仿真结果表明,提出的节点行为检测特征参数和关联检测模型,在静态及网络变化时,对不合作节点、恶意节点的行为信任值评估定级均有较高的准确性,可以有效排除这些节点的网络活动.     

P2P网络环境下信任模型的研究

由于对等(P2P)网络的开放性和匿名性,各种恶意节点的恶意行为层出不穷,严重影响了网络的正常运行,加之传统的信任管理模型并不能很好地适应对等网络环境,提出了一种基于分级推荐的P2P网络信任模型(GRTM)。仿真实验表明,基于分级推荐的信任模型能有效评估节点的信任度,交易成功率优于传统的信任管理模型。     

一种基于群组的P2P网络信任管理模型*

针对 P2P 网络中存在的多种恶意行为,提出一种基于群组的信任管理模型。该模型采用分组策略,引入直接信任度、组内信任度、组间信任度及多种控制因子来计算节点总体信任度,提高了信任机制的可靠性。仿真实验表明,该模型能够有效抑制多种恶意行为,提高系统成功交易率,使节点之间更有效地建立信任关系。     

基于信任评估模型的IWSN安全路由研究

针对工业无线传感器网络对网络传输安全的要求,研究了一种基于改进的信任评估模型的节点可信安全路由协议。采用惩罚因子和直接信任值交互次数更新,防止恶意节点的暴力攻击以及伪装攻击;采用基于推荐节点的推荐信任可靠度,阻止恶意节点对其他节点的群体诽谤。仿真结果显示,与IASR中典型的信任评估模型相比,采用的模型在恶意行为防御性能上优于IASR信任评估模型;与实时可靠的THTR路由相比,采用的路由方法在丢包率、平均端到端时延、吞吐量以及路由开销上有着显著改善。     

对等网络环境下基于层次域的信任模型研究

信任模型是目前提高Peer-to-Peer网络系统安全性的一个重要方法.在分析各类信任模型[1]的特点和节点行为特征的基础上,提出了一种基于层次域的全局信任模型,采用邻近原则和信任度[2]划分节点域,并在此基础上加入了奖惩机制,具有较好的信任收敛度和对恶意行为的防范效果.     

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。     

物联网节点动态行为信任度评估方法仿真

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。