一种基于反馈偏好的P2P信任模型

在P2P网络中,现有的信任模型中的反馈评价只是对服务质量简单评价,不能准确反映该节点的其他方面.不同的节点关注的反馈评价不同,信任模型不仅需要对服务可信度进行评价,还要对用户关心的其他问题进行评估.由于实验基于文件共享系统,我们将从文件可信度、带宽、服务过程、性能等方面计算出节点的信任值,在保证节点可信的情况下,根据用户的侧重点不同,其值有较大的不同.仿真实验表明,该模型不仅能够有效的抵御恶意攻击,而且能够满足用户的偏好需求,并且提供的评价更加客观、真实.     

面向P2P网络应用的基于声誉的trust管理模型

提出一种新的面向P2P网络应用的信任管理模型,该模型根据节点的历史交易情况和系统中其他节点的推荐计算节点的信任度,给出了普遍适用的、具体量化和更新推荐者可信度的数学表达形式,同时考虑到节点的自主性动态行为影响信任度计算的不确定性,引入风险因素,提出了采用信息熵理论来量化风险,将实体之间的信任程度和信任的不确定性统一起来.仿真实验及分析表明,该信任模型能够有效识别恶意节点,相比已有的一些信任模型在系统成功交易率、模型的安全性等问题上有较大改进,可以使节点之间更有效的建立信任关系.     

P2P网络中具有激励机制的信任管理研究

针对现有的信任模型不能很好地处理P2P网络环境中存在的不诚实推荐、协同作弊与复杂的策略性欺骗等问题,提出了一种具有激励效果的分布式P2P信任管理模型(IMTM),以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。信任模型利用相似度函数构建的推荐可信度模型作为节点推荐的准确性度量,并充分考虑节点行为的稳定性、可信服务持续强度、风险性及信任的时间相关性等因素。除此之外,为了有效激励节点积极提供高质量的服务,惩罚不良行为节点,还提出一种基于节点信任度的激励机制。分析及仿真实验表明,与已有的信任模型相比,IMTM在抑制更广泛的恶意节点攻击行为中,表现出更好的适应性、灵敏性与有效性。     

P2P网络中基于模糊推理的信任综合评?判

针对P2P网络环境下实体之间的信任关系存在模糊性的特点,以模糊推理理论为基础,给出了一种基于信任的模糊命题演算的演绎系统,建立了P2P网络环境下的一种基于三Ⅰ模糊推理算法的信任推荐和信任评价模型.模型中,对基于信任的多条推荐规则进行了模糊推理,达到对推荐信任的综合评价,从而建立起了一种新的P2P网络环境下信任模型.仿真实验结果表明,该信任模犁能够较大程度地提高交易的成功率,可以使得节点之间更加有效地建立信任关系.     

一种新的基于信誉的P2P网络信任管理模型

文中提出了一种非中心的P2P网络信任管理模型NewTrust。在P2P网络中,需要根据一个节点在网络中的信誉来判断其是否可信,通过在信任向量中引入评价方差,有效抑制了不稳定节点和策略类恶意节点;通过区分陌生节点和不可信节点,解决了陌生节点的融入问题;通过对不同信誉的节点提供不同质量的服务,解决了节点激励问题;通过引入分布式哈希表(DHT)资源发现模式解决推荐信息的管理问题,降低了搜索与管理推荐信息的代价,并使系统具有良好的可扩展性。模型能够有效地抵御多种恶意攻击。     

P2P网络中防止欺骗行为的一种信任度计算方法

P2P网络节点之间可信性问题处理常基于信誉,但对其中交易记录的时效性,节点其他行为和性能考虑很少.因此对信任评价中的欺骗行为进行分析,将推荐行为单独考虑,弥补计算节点可信度时的不足.其次,在信任评价中引入时间衰减因子,按行为区分恶意节点.仿真表明可以降低恶意串通和间谍攻击,提高下载中有效文件的比率.     

P2P网络层次化信任模型

大规模文件共享P2P网络中节点之间发生重复交易的可能性较小而难以建立信任关系,从而导致P2P网络容易受到恶意节点攻击。针对该问题本文提出了基于群组的P2P网络层次化信任模型。该信任模型将信任关系划分为群组之间的信任关系,群组与节点之间的信任关系和节点之间的信任关系3个层次。节点利用本地信任信息或所属群组的推荐信任确定给定节点的信任值。仿真分析表明,该信任模型能够有效识别恶意节点,使P2P网络中合作节点具有较高的成功请求率。     

基于上下文因素的P2P动态信任模型

构建一个基于上下文因素的多维度P2P信任模型,结合考虑时间衰减、交互重要性和交互次数度量实体交互信任,基于Dice相似度给出信任相似度算法,设计一种多链路反馈可信度融合算法,聚合直接交互、评价相似度和信任链传递计算实体的推荐信任,综合直接信任和推荐信任进行实体信任的评估,并提出一种新的信任更新和奖惩机制。实例分析表明,模型较好地体现了上下文因素对信任计算的影响,增强了模型在上下文因素的敏感性。     

一种移动P2P网络环境下的动态安全信任模型

信任是移动对等(MP2P)网络安全中首要解决的关键技术问题.由于MP2P网络环境与P2P网络环境有本质的区别,因此现有P2P网络信任模型并不适用于MP2P网络环境.本文提出一种适合MP2P网络环境的动态安全信任模型DSTM_MP2P.DSTM_MP2P包括两种方案,一种是针对节点的信任信息已知或部分已知的情况,提出基于节点行为的节点类型识别机制;另一种是针对节点的信任信息未知的情况,提出基于贝叶斯博弈的节点概率选择策略.通过理论分析和实验证明,无论MP2P网络环境如何,DSTM_MP2P模型使得请求节点总是优先连接安全可靠的节点,从而极大地提高了下载成功率.     

一种新的基于概率统计论的P2P网络信任模型

经典的P2P网络信任模型采用迭代方法由局部信任值推算出全局信任值,每次交易都要引起整个网络节点的迭代运算,导致计算复杂,通信流量大,并且面临交易数据过于稀疏,计算不够精确从而容易陷于恶意节点的共谋、诋毁和睡眠等攻击问题。为了保证数据的稠密性与计算结果的精确性,论文基于概率统计理论,提出了一种新的全局信任模型。该模型根据节点的历史交易情况,运用最大似然估计,假设检验等方法计算出节点的信任度,节点选择与可信度高的节点进行交易。数学分析与仿真实验表明该模型能有效地抵抗恶意节点的攻击,与经典信任模型Eigentrust相比,较大程度地提高了整个P2P网络的成功交易率。     

Traffic prediction-based routing algorithm over structured P2P networks

Routing has always been a great challenge for structured Peer-to-Peer (P2P) networks. There are a lot of representative structured routing algorithms for P2P networks, but these algorithms do not guarantee the quality of service (QoS) for real-time P2P applications. Addressing this challenge, a traffic prediction-based structured routing algorithm over P2P networks (TPSR) is proposed. Our contributions are described as below. We firstly analyze P2P traffic features and then build a wavelet neural-network predicting model. Secondly, we employ the traffic prediction model to predict the future state of each peer, such as normal or congestion, and let each peer update its routing table. In this way the requesting peers always get a resource list which contains the best resource peers. Simulation results demonstrate that TPSR has higher transmission success rate and lower end to end delay than other structured routing algorithms. Thus, TPSR can guarantee the QoS for real-time P2P applications.     

Reputation and trust management in heterogeneous peer-to-peer networks

In a heterogeneous ubiquitous peer-to-peer network, different peers may provide different qualities of service, and hence it is very important and helpful to identify those peers that can provide better services than others. In this paper, we use a reputation value to represent the quality of service offered by a peer. We design a novel reputation model which enables any peer to calculate the reputation value of any other peer, so as to differentiate peers that provide good quality of service from peers that provide poor or even faulty service. In order to speed up the convergence of reputation calculation, a peer collects recommendations from its neighbor peers. On the other hand, in order to overcome the problem of malicious recommendations, we propose an auxiliary trust mechanism which calculates a trust value for each peer. Our experimental results show that the reputation model achieves a fast convergence speed, and it is robust against a large portion of malicious peers that provide fraud recommendations.     

P2P文件共享系统中的一种双向并发信任机制

近似于人际关系网络,P2P文件共享交易存在着相互信任的问题.服务请求节点和服务提供节点是参与文件共享交易的两类实体,通过分析两者的信任关系,提出一种双向并发信任机制-BPTM.该信任机制研究交易双方的相互信任问题,并在此基础上建立服务选择信任模型和服务确认信任模型,实施信任关系评估的双向化.仿真与分析表明,BPTM相比传统的单向信任机制,在交易成功率上有较大的改进,可使节点之间更有效的建立互信关系.     

一种基于信誉和风险评价的分布式P2P信任模型

针对目前大规模P2P系统不能有效处理恶意节点攻击的问题,该文提出一种新的基于信誉与风险评价的P2P系统信任模型,该模型考虑到节点的动态行为影响信任度计算的不确定性,引入风险因素,并提出采用信息熵理论来量化风险,将实体之间的信任程度和信任的不确定性统一起来。仿真试验及分析表明,该信任模型能够有效识别恶意节点,相比已有的一些信任模型较大程度地提高了系统成功交易率,可以使节点之间更有效地建立信任关系。     

基于拓扑势的P2P社区推荐信任模型

对等网(P2P)系统因其开放性和匿名性等特点易受到恶意攻击和非法滥用,建立基于社区的信任模型是一个行之有效的解决途径。而现有的模型忽略了节点的动态性、活跃度及影响范围。该文在分析了P2P用户模型后,提出一种基于拓扑势的P2P社区推荐信任模型,综合评估了节点的影响力、交易量及信任度。在该模型中,分别建立了社区内部和跨社区信任度计算机制,给出了超级节点评选算法。最后的仿真实验结果验证了该信任模型的有效性和鲁棒性。     

基于P2P通用计算平台的安全模型设计与实现

文章通过研究一种P2P通用计算平台（TIPMAN）,发现该平台在安全信任方面的不足,提出了在TIPMAN平台的应用层和P2P网络层之间增加新的P2P服务安全层。通过该层的对等组成员资格认证使一个对等点经认证后加入到一个对等组,安全通信机制实现了对等点之间数据的安全传输,确保了P2P应用的安全性。     

分布式环境下信任路径选择性搜索及聚合研究

针对现有基于信誉的信任模型在刻画节点推荐可信度、推荐信任路径搜索及合成算法方面存在的问题,提出基于时间衰减因子、推荐吻合度因子及交互成功率因子的推荐可信度更新算法,进而给出一种新的分布式环境下推荐信任路径选择性搜索算法,该算法以邻居节点间推荐可信度、评分相似度、路径长度等作为控制条件,能直接在搜索过程中规避恶意节点,选择包含有效推荐信息的路径进行搜索并停止对冗余路径的搜索。最后采用一种改进的D-S证据理论合成算法对搜索得到的信任路径进行聚合。仿真实验表明,与已有模型相比,所提模型具有较强的抵制各种恶意节点攻击的能力。     

P2broadcast: a hierarchical clustering live video streaming system for P2P networks

This work describes a novel live video streaming system for P2P networks, referred to as P2broadcast. The video streaming service has bandwidth requirements to guarantee presentation quality. Therefore, a scalable strategy to quickly find a path from a media server to a client with abundant bandwidth is very important. A common approach in the literature is the bandwidth first (BF) scheme, which allows a newcomer to adopt a BF tree traversal scheme to find its parent peer on the P2P overlay tree to retrieve the media content. The BF scheme is likely to build a deep overlay tree, resulting in long start‐up latency as the number of peers on the overlay tree grows. P2broadcast reduces start‐up latency by organizing peers into hierarchical clusters and making the overlay tree become a ‘short‐and‐wide’ tree. The hierarchical clustering structure enables a newcomer to find its parent peer among the set of peers that are more likely to provide large available bandwidth only. Limiting the set of potential parent peers not only reduces start‐up latency but also improves the system availability. Additionally, unlike the BF scheme that only concerns available bandwidth, P2broadcast utilizes a cost function to evaluate the appropriateness of a potential parent peer. The cost function considers the depth of the newcomer on the overlay tree, making the overlay tree become a short‐and‐wide tree. In addition to start‐up latency reduction, the short‐and‐wide tree feature also alleviates the service interruption probability due to the leaving or failure of a peer. Our simulation results show that P2broadcast greatly outperforms the BF scheme in terms of system availability, and achieves around 66% savings in start‐up latency and 10% decrement in service interruption probability. Copyright © 2005 John Wiley & Sons, Ltd.