一种基于节点推荐可信度的P2P信任模型

提出了一种基于节点推荐可信度的信任模型,通过对推荐节点的服务质量和推荐质量进行区分,实现节点推荐行为的量化评估,最大程度地降低虚假反馈对提供服务节点的诋毁或吹捧,有效保证服务节点全局信任值的真实可靠性。仿真分析表明,该模型可以有效抑制信任模型中不诚实反馈行为的危害性。     

一种基于模糊理论的P2P系统动态可信模型*

针对现有的P2P系统信任模型在信任度的计算上过于复杂的问题,提出了一种基于模糊理论的动态可信度等级模型DTD(dynamic trust degree model)。该模型在通过对信任度的传递进行细粒度的分析,设计了一种计算对信任值传递的计算方法,并结合对直接信任度和推荐信任的多级别综合评价而获得最终的信任度。模型将P2P系统中信任的计算转换为了一种可计算的表达式,简化了信任的计算过程,使信任的计算变得更加灵活。     

P2P网络下基于推荐的信任模型

基于推荐信任机制,引入正态概率密度函数的概念,对信任度进行描述。提出一种对信任度进行概率分析的评估方法,可动态地适应用户的安全需求,减弱在多路径推荐中由于恶意实体推荐所带来的负面影响,提高信任计算结果的稳定性。分析和模拟试验表明该模型的必要性和有效性,可以更好地解决P2P网络带来的安全问题。     

基于P2P网络的动态模糊综合信任模型

针对现有的P2P网络信任模型在聚合节点信任值时对节点行为的差异性与动态性考虑不足,提出了一种动态的模糊综合信任模型——DFCTrust,即在静态模糊综合评价的基础上加入时间衰减因子及波动惩罚因子。首先,该模型通过静态模糊综合评价的方法来计算每次交易的满意度得分,由于在计算过程中加入了交易上下文的评价因素,所以可以很好地避免恶意节点在小交易上诚信在大交易上欺骗的恶意行为;其次,在综合计算节点信任度时,引入了时间衰减因子和波动惩罚因子,这样不仅可以避免与不活跃节点交易所造成的失败,而且还可以有效地抵御节点采用周期性振荡欺骗的恶意行为。仿真实验表明,DFCTrust具有更好的动态适应能力,能够有效地处理动态恶意节点策略性的行为改变,从而提高交易的成功率。     

一种考虑节点角色的P2P信任模型

在对等网络中,如何对节点行为进行准确的评估是信任模型研究的重点.经过学习和分析,发现现有的模型几乎都是基于节点作为被推荐者这一角色,而忽略了自身的推荐角色.对此本文提出两重推荐信任模型,从节点的两重角色考虑,为每个节点设计两重评估标准.若干次交易后,该模型能够使正常节点形成紧密的交易关系,有效地遏制了恶意节点的交易行为.实验表明该模型在面对夸大、合谋、伪装和单一行为威胁时较其他一些模型更具有效性.     

P2P网络中基于模糊理论的信任管理模型

针对大规模P2P系统不能有效处理恶意同伙合谋和间谍行为的问题,提出一种基于模糊理论的P2P信任模型,采用相似度和贝叶斯估计加权的方式计算节点推荐可信度,结合Chord协议来放置推荐值,减少了系统通信开销。仿真实验结果表明,该模型能有效识别恶意节点,提高成功交易率。     

一种基于组群的P2P网络信任模型*

由于P2P网络的开放、匿名等特点,使得P2P网络对节点缺乏约束机制,节点间缺乏信任。提出了一种应用于非结构化P2P网络的信任模型——BGTrust。该模型对组群内信任采用局部推荐信任和组群间信任采取全局信任的方法进行处理,充分结合了全局信任和局部信任的优点。仿真表明,该信任模型在对交互的信任度评价可信度和抑制恶意节点方面较已有模型有一定改进。     

一种基于推荐的P2P网络信任管理模型

研究网络管理,提高网络质量,鉴于现有的P2P网络推荐信任机制缺少完整的系统解决方案,结合局部信任机制的特点,依据在P2P网络中对相关的节点的评价能力及历史信息的搜集、分析,并加强安全性管理,提出一种基于推荐的P2P网络信任管理模型.在信息的收集过程中,仅限于与某节点有过交易历史并有较高成功经验的节点或与节点有关的信息,并且有机融合节点特征,建立了综合评判机制,分析了网络中存在的恶意行为及对恶意行为的抑制方法.仿真实验表明模型的可信性和实用性,可以有效地减少恶意节点的破坏,提高P2P网络的整体安全性能.     

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。     

基于兴趣群组的P2P信任模型*

参考人类社会网络的结构,提出一种基于兴趣群组的P2P信任模型。该模型建立在混合式拓扑结构上,采用组内信任度与组间信任度合成的方法来计算总体信任度,并给出了模型的实现协议与仿真实验。实验结果表明,兴趣群组内、组间的信任度计算量小,信任度评价客观,保证了在开放环境下P2P节点信任度的可靠性和安全性,经验证本模型具备工程可行性。     

DyTrust:一种P2P系统中基于时间帧的动态信任模型

针对现有的信任模型对节点行为改变的动态适应能力和对反馈信息的有效聚合能力支持不足，提出一个基于时间帧的动态信任模型DyTrust，使用时间帧标示出经验和推荐的时间特性，引入近期信任、长期信任、累积滥用信任和反馈可信度4个参数来计算节点信任度，并通过反馈控制机制动态调节上述参数，提高了信任模型的动态适应能力．仿真实验表明，与已有的信任模型相比，DyTrust具有更好的动态适应能力和反馈信息有效聚合能力，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．     

一种具有检测机制的P2P网络动态信任模型

P2P网络目前存在诋毁、夸大、协同作弊、策略性欺骗等恶意交易问题,而且恶意节点比例增加导致系统交易成功率下降速度过快。提出了一种具有检测机制的动态信任模型,该模型具有良好的收敛性。在模型中引入了服务广泛度评价机制、周期性策略相似度检测机制和评价相似度检测机制,较好地抑制了恶意节点的不良服务。通过与目前几个典型的全局信任模型的对比仿真实验,表明该模型在交易成功率方面有较大提高。     

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。     

P2P信任模型中基于模糊逻辑的共谋团体识别方法

共谋团体已成为P2P信任模型所面临的首要威胁,但是现有信任模型普遍缺乏针对共谋团体的有效识别和防范机制,使信任模型的安全性受到严重威胁.在充分考虑节点评分模糊性和共谋行为特征的基础上提出了一种基于模糊逻辑的共谋团体识别方法,该方法通过对信任模型中节点的评分行为进行分析,将语言变量、模糊逻辑引入到共谋团体识别过程中,能够更加有效地识别节点之间的共谋行为.实验表明,FDC模型在增强信任模型可靠性方面效果显著.     

一种Peer-to-Peer环境下的综合信任模型

提供一种高效的信任模型是保证P2P系统高效、稳定的关键．列举目前已有的信任模型，并以节点自身兴趣为基础，综合P2P网络中节点的推荐给出了一种P2P环境下的综合信任模型．在JXTA架构上予以实现，给出实验结果及分析．     

P2P网络中基于动态推荐的信任模型

针对P2P网络中节点交易风险较大的问题,模拟社会网络的人际交互过程,提出一种基于动态推荐的信任管理模型。采用模糊聚类方法,结合交互的上下文动态地选择推荐节点,在推荐因子的计算上融入聚类分析结果,提高了推荐的可靠性。分析和模拟实验表明,该模型能有效提高推荐的准确性,增强P2P网络的可用性。     

一种基于反馈可信度的分布式P2P信任模型

开放、共享与匿名的Peer-to-Peer(简称P2P)网络已经取得了越来越多的应用,无中心对等的特性也吸引了越来越多的用户.但由于其网络中的节点不受约束,资源的共享是用户自愿的行为,因此节点间的信任很难通过传统的信任机制建立.一种可行的解决方案是借鉴人际网络中的信任关系,建立一种基于信誉的全局信任模型.已有的工作基本建立在信任度高的节点其反馈也更可信这个假设的基础上,将节点的反馈质量简单地等同于服务质量.针对这一问题,提出了一种基于节点反馈可信度的分布式P2P全局信任模型(简称FCTrust),用于量化和评估节点的可信程度,并给出了模型的数学表述和分布式实现方法.分析及仿真实验结果表明,FCTrust较已有的全局信任模型在遏制更广泛类型的恶意节点攻击的有效性、迭代计算的收敛性及消息成本上有较大提高.     

一种基于概率统计方法的P2P系统信任评价模型

现有的P2P系统信任评价模型正面临着两种恶意节点的攻击行为--策略性欺骗和不诚实推荐,严重影响了模型计算节点信任评价的准确性和有效性.针对现有模型存在的不足,提出了一种基于概率统计方法的信任评价模型.该模型借鉴人类社会中主观信任关系的概念,依据直接经验和反馈信息,利用概率统计方法分别计算节点的直接信任和推荐信任,并通过区分直接经验的重要程度,区分反馈信息及其推荐者的可信度,提高信任评价模型的有效性.仿真实验分析说明,与已有的信任评价模型相比,该模型能够更有效地抑制策略性欺骗和不诚实推荐的威胁,特别是复杂的协同作弊方式对系统的攻击.     

GBTM：一种P2P系统中基于群组的信任模型

目前在P2P网络中,缺乏有效的机制来提高系统的安全性,存在许多恶意行为,信任模型已经成为P2P应用研究的一个重要课题。文中对基于信任机制的P2P网络进行研究,根据节点的兴趣、爱好建立不同群组,节点总体信任度由节点之间直接信任度、组与节点之间信任度、组间信任度以及多重参数合成,并通过针对诋毁恶意节点攻击、协同作弊攻击两种不同的攻击模式下的仿真实验表明,该模型具有较高的下载成功,并且能使节点负载处于可控范围内。     

一种角色分离的信任评估模型

针对实体恶意推荐问题,提出了一种角色分离的信任评估模型(RSTrust).模型将实体在信任评估中承担的角色分为交易角色和推荐角色两类,分别用交易信任度和推荐信任度来描述其可信性,区分不同角色对实体不同信任度的影响;在计算实体全局信任度时,RSTrust将推荐者的全局推荐信任度作为其推荐证据的可信权重,消除恶意推荐对全局信任度计算的干扰.分析和仿真结果表明,模型具有良好的抗恶意推荐能力和收敛性.