开放网络环境中信任管理框架

在开放网络环境中,运用用户行为及模糊理论对信任框架进行了建模。给出了信任的定义和信任的计算机制及相关算法。该算法具有很好的对恶意节点的屏蔽能力,引入亲疏系数的概念,可同时解决了恶意节点的定义方式以及信任网络刚建立时各节点信任度初始化的问题。扩展了云模型,使得信任度期望接近评价区间临界区域时,节点拥有与一般信任度期望远离临界区域时完全不同的信任程度。讨论了云模型各参数对信任度计算的影响。通过引入时间衰减系数及行为影响系数,较好地解决了信任的模糊性随时间及行为变化的动态性的特点。     

开放网络环境中的信任管理框架

在开放网络环境中,运用用户行为及模糊理论对信任框架进行了建模. 给出了信任的定义和信任的计算机制及算法. 该算法具有对恶意节点屏蔽能力. 引入亲疏系数的概念,可同时解决恶意节点的定义方式以及信任网络初建立时各节点信任度初始化的问题. 扩展了云模型,使得信任度期望接近信任评价区间临界区域时,节点拥有与一般信任度期望远离临界区域时完全不同的信任程度. 讨论了云模型各参数对信任度计算的影响. 通过引入时间衰减系数及行为影响系数,较好地解决了信任的模糊性随时间及行为变化的动态性特点.     

基于直接和推荐可信度的P2P综合信任模型

提出了一种新的P2P网络环境下的综合信任模型。明确区分了服务质量和反馈质量,不是简单地将节点的信任度作为推荐权重,而是通过节点推荐可信度来计算节点的推荐信任度,并且通过动态权重因子平衡自身交互历史经验和其他节点的推荐信任来计算节点的综合信任度,同时为每个节点引入信誉积分属性以鼓励节点提供服务和推荐信息,提高节点参与网络活动的主动性,给出了信任模型的实现算法和仿真实验。实验结果表明,信任模型能准确计算节点信任度,并且能抵抗恶意节点的夸大、诋毁、协同作弊等恶意行为,具有良好的性能。     

面向MANET路由的多属性动态信任模型

综合移动自组织网络(MANET)路由节点的状态和行为因素,提出了一种基于多属性决策的MANET路由动态信任模型(MDF-Trust).该信任模型采用多属性决策理论量化路由节点的状态和行为等信任决策因素并对MANET路由节点的信任进行评价,通过引入推荐信任度和推荐节点搜索算法遏制恶意节点的欺骗行为.仿真实验结果表明,该信任模型能准确地反映MANET路由节点的信任变化,具有更好的动态响应能力,并且在存在欺骗节点的情况下有更高的分组投递数和更低的网络时延.     

一种新型P2P网络信任模型研究

本文提出了一种新的P2P网络信任模型——层次化分布域信任模型HDRTM。该模型基于历史交互信息和信誉推荐,采用量化方法和合成规则方法得到的信任度对P2P网络中的节点信任进行评估,同时引入了惩罚调节因子、合成规则权重因子等加强了信任度的可靠性与真实性。对HDRTM的仿真证明能够有效抵制恶意节点,具有较好的安全性与信任性。     

无结构对等网络中基于信誉的激励模型研究

将社会网中的信任机制引入到无结构对等网络中,通过社会网相关理论在节点间构建信任关系.把网络中每个节点同时拥有的＂服务贡献者＂和＂服务消费者＂这两个不同角色,分别采用不同的信誉值进行衡量与评估,并以此构建激励模型.在推荐信誉值的评估中,进行了针对恶意节点虚假推荐值的去噪声处理,提高了信誉值评估的抗干扰性.实验结果表明,该模型能够有效抑制搭便车和恶意节点等不合作节点的行为,在保障系统公平性的同时,提高了系统的可靠性与服务质量.     

基于转移概率和信任模型的AOMDV协议研究

为提高无线MESH网中多路径路由协议AOMDV的安全性,在AOMDV中引入信任模型,通过该模型在每个节点上维护一个信任度表;源节点在路由建立前对节点信任度进行验证,当节点的信任度值低于限定值时,就孤立该转发节点,在数据转发过程中采用转移概率算法,将数据随机分散在若干个路径中传输,以此减小数据被截获的概率,提高AOMDV路由协议的安全性。仿真结果表明,在包含恶意节点的WMN中,改进后的路由协议有较好分组投递率和较低的数据截获率。     

面向网构软件的信任驱动及演化模型

网构软件是一种面向网络环境的新型软件形态,其构建依赖于对开放协同环境中各种异构的、自治的软件服务实体间的有效协同.由于网络环境不可控和不确定性,对网构软件运行时刻的可信保障提出了严峻要求,针对这一要求,提出了一种面向网构软件的信任驱动模型.该模型以软件实体为基本管理对象,以可信联盟的方式建立一种具有认知能力的柔性网构软件架构,在保证局部认知能力同时,具有全局预警和防御的能力.同时,为满足网构软件可扩展性和在线演化性需求,对模型功能单元及规则策略集合进行可扩展性设计,使模型具有较强的适应性,且随时间地推移具有良好的进化能力.实验证明,模型能够有效支持信任管理及信任关系的在线演化,有助于解决开放环境下网构软件的可信性问题.     

WSNs基于信誉机制的恶意节点识别模型

为了抵御无线传感器网络内部节点的拜占庭行为以及自私行为,针对现有恶意节点识别系统检测功能单一、不可抵御高信誉节点的恶意诽谤行为等问题.提出了一种无线传感器网络下的恶意节点识别模型,该模型采用Beta分布描述信誉分布,引入了第三方节点的间接可信度,并将多种攻击类型相对应的节点信任值进行整合.仿真实验表明,该模型能够更快更准确地识别出发起多种攻击的恶意节点,并在一定程度上抵御了高信誉节点的恶意诽谤行为.     

一种P2P分布式环境下的信任模型

针对现有的信任模型对节点行为改变的动态适应能力不足,在研究前人提出的信任模型基础上,提出了一种分布式环境下的信任模型.该模型通过综合节点之间的交易历史行为和交易评价信息,提出用局部声誉,评价信任度,全局声誉,信任度中用权重因子来概况模型,使该模型更真实化,有效化.仿真实验表明,与已有的信任模型相比,提出的模型具有更好的动态适应能力,能够有效处理动态恶意节点策略性的行为改变和不诚实反馈对系统的攻击.