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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。 相似文献
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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。 相似文献
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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。 相似文献
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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。 相似文献
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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。 相似文献
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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。 相似文献
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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。 相似文献
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P2P环境下的电子商务比传统电子商务更方便、更灵活,但用户也面临着更大的安全威胁和风险。为了解决P2P电子商务中的安全问题,提出了一种基于感知风险度的P2P电子商务信任模型APR。引入感知风险度的概念,综合多维的风险因素用以辅助计算网络中节点实体的信任度,并给出了完整的综合直接信任与推荐信任的方法。仿真实验证明,与其他的信任模型相比,APR可以保证信任评估的准确率,提高节点的抗风险能力。 相似文献
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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. 相似文献
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提出了一种P2P环境下的混合式动态信任模型来解决当前P2P网络的安全性差、难于管理等问题缺陷。该模型融合了本地信任、推荐信任和全局信任模型,通过有机的结合能充分发挥各自模型的优点。同时通过相应的反馈机制能够有效地判断节点信任度的变化和抵御诋毁、夸大等安全问题。仿真结果表明,该模型能有效地判断节点的信任度,同时具有良好的安全性。 相似文献