P2P系统信任模型研究

由于P2P系统的开放、匿名等特征,使其成为一些恶意节点发布虚假信息的温床。因此,在P2P环境中建立一个完善的信任机制显得尤为重要。本文提出了一种新的基于确定性理论的P2P系统信任模型,系统根据该模型计算出每个相关节点的信任度,节点依据计算结果与信任度高的节点进行交易。分析及仿真表明,该模型能有效地隔离恶意节点,防止恶意信息的散播。     

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。     

移动P2P分布式信任模型设计

移动P2P网络的开放性和松耦合特性使得节点恶意攻击行为普遍存在,而现有基于声誉的信任模型大都基于“信誉值高的节点评价推荐越可信”的假设,无法识别恶意节点动态策略性攻击行为。针对这一问题,将社会网络相关理论引入信任系统,提出一种基于社会距离的信任模型（SD2Trust）。该模型区分了服务可信度和推荐评价可信度,用多维结构同型性描述向量刻画节点网络地位和行为特征,根据社会距离确定推荐节点集和推荐信誉计算权重,综合信任考虑了诋毁风险。理论分析和实验结果表明,该模型能有效对抗恶意节点动态策略攻击行为。     

基于超级节点的P2P信任模型

提出基于超级节点的P2P网络信任模型SuperTrust,其中,超级节点的信任度由群组内所有节点对其进行评价,普通节点利用本地的局部信任信息与所属群组的推荐信任信息确定目标节点的信任度,同时利用反馈信息过滤算法来过滤恶意节点提供的不公正评价。仿真结果表明,该信任模型能有效识别恶意节点,使P2P网络中的合作节点在不同的恶意节点攻击模式下具有较高的成功交易率。     

P2P系统的信任研究

由于P2P系统的开放、匿名等特点,使得P2P系统对节点缺乏约束机制,节点间缺乏信任。针对以上问题,本文提出了一种新的P2P系统信任模型,该模型根据系统中节点的历史交易情况和系统中其它节点的推荐计算节点的信任度,节点根据计算的结果决定是否进行交易。仿真试验及分析表明,该模型能有效地评估节点的信任度,隔离恶意节点,提高下载成功率。     

P2P匿名通信系统的匿名度量

分析了P2P匿名通信系统模型及攻击模型,基于信息熵,针对共谋攻击,度量了几种典型的P2P匿名系统的接收者匿名度,分析了系统匿名性与系统规模N、恶意节点比例、路径长度及转发概率的关系。计算数据表明,嵌套加密使系统获得强匿名,接收者的匿名度随系统规模等的增大而增大,随恶意节点比例的增大而减小,受恶意节点比例及系统规模影响较大,受路径长度影响较小。     

基于双重属性值的分组P2 P信任模型

为提高P2 P信任模型对恶意节点的抑制能力,提出一种改进的分组P2 P信任模型。利用模糊推理规则结合信任值和贡献值,将网络中节点划分为若干不同等级的小组,通过小组等级限制节点的资源访问权限。在直接信任度的计算中引入时间衰减函数反映节点的实时情况,并设置惩罚因子对节点的恶意行为进行惩罚。在推荐信任度的计算中结合小组等级计算推荐节点可信度,以降低算法的复杂度。数据分析结果表明,该模型能有效抑制恶意节点的攻击,随着共谋节点、自私节点及震荡节点的增加,其文件下载成功率高于PeerTrust模型和EigenTrust模型。     

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。     

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.     

基于生态网络的P2P环境信任博弈进化模型

P2P网络中信任机制能够很好地检测和惩罚恶意节点,激励节点之间合作。提出了一种基于生态网络协同进化机理的信任博弈模型,应用复制动态机制分析了节点之间信任关系的长期演化趋势,从理论与实践上说明了在P2P网络中应用此信任模型具有良好的演化稳定性及性能的整体最优性。     

基于信任迭代的P2P网络信任管理模型

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.     

基于关系集合的P2P网络信任模型

随着P2P网络技术的迅速发展及网民数量的飞速增长,P2P网络中所面临的安全问题也越来越严峻。在研究了以往比较流行的P2P网络安全模型的情况下,提出了一种基于关系集合的P2P网络信任模型（RST）。该模型利用关系集合随机抽取节点。可有效的阻止恶意节点集体欺骗等行为,并在减小了网络搜索范围的情况下,不失全面性的对节点进行评估,提高了网络的可靠性、可用性及可扩展性。     

P2P网络的信任评估安全模型研究

5C中针对当前P2P网络安全的需要,提出了一种信任评估网络安全模型,给出了新的信任评估计算方法和仿真实验。文中提出的信任评估模型是属于对等信任模型,该模型适合P2P网络的分布式结构,也适应于P2P网络对节点保持对等、独立、自由和异构的要求。实验结果表明,在P2P网络中建立起对等的信任评估模型,其效果是明显的。P2P网络中的节点能通过模型算法来判断来访节点的情况,通过对来访者真实情况的甄别和判断,能拒绝恶意节点的入侵,有效地抑制了网络中恶意节点的攻击成功次数。     

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。     

P2P环境中基于粒子群算法的信任模型

P2P系统的开放和匿名等特征,使其成为一些恶意节点发布虚假信息的温床,因此在P2P环境中构建一个完善的信任机制显得尤为重要。针对现有信任模型对于寻找信任路径速度慢且难以防止联合欺诈等缺点,提出了一种适合P2P环境的基于粒子群算法的信任模型。在BBK信任模型的基础上引入粒子群算法,将信任路径转化为每个粒子,通过对粒子速度和位置的更新来寻找信任度高的路径,最终再根据BBK模型得出全局信任度。通过数学分析和证明,该模型具有较好的防止联合欺诈的性质。实验表明,算法效率较高,较其他算法具有明显优势。     

基于无限重复博弈的P2P网络信任模型研究

为解决P2P电子商务环境中存在的安全问题,针对现有一些信任模型的局限性,提出一种基于无限重复博弈理论的信任模型。通过建立奖惩策略,对节点的不合作行为,依据博弈策略对节点进行惩罚,同时对选择合作策略的节点进行奖励,并根据欺诈行为次数设定不同的惩罚周期。理论分析和仿真实验表明,合作策略会成为节点博弈的帕累托最优策略,该策略模型能有效遏制和惩罚恶意行为,提高节点诚实交易的积极性,从而有效提高网络环境的安全性和稳定性。     

基于惩罚机制的P2P电子商务模型

在电子商务中,现有信任模型的惩罚机制只是对交易失败次数进行惩罚,忽略了交易金额的重要性。针对该问题,提出一种惩罚模型,同时考虑交易的失败次数和失败金额,从而达到过滤恶意节点欺骗惩罚机制的目的。对信任机制的有效性和抗攻击性进行实验验证。结果表明,所提出的信任机制优于其他现有的方法,能够有效地应用于P2P电子商务系统中。     

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。