一种基于主观逻辑理论的P2P网络信任模型

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基于主观逻辑理论的P2P网络信任模型,并在信任的计算中引入风险的机制,有效防止协同作弊和诋毁的安全隐患。实验和分析结果表明,这种信任模型能更加精确地评估节点的信任度,从而能更加有效地解决P2P网络环境中存在的安全问题。     

面向半分布式P2P系统的可靠节点交换机制

P2P系统中广泛使用的来源交换(PEX)技术为系统用户提供了丰富的节点资源,加快了节点交换速度,同时也带来了不可避免的安全隐患,恶意节点可以通过来源交换对正常节点的邻居列表进行污染。首先分析了现有来源交换技术存在的安全隐患,讨论了导致这些安全隐患的核心因素;其次,以来源交换的安全性分析为基础,提出了一种面向半分布式P2P系统的安全节点交换机制。该机制借鉴基于信任评估的激励技术,通过给出超级节点的信任评估方案,引入节点来源信任的概念,以节点的来源交换信任值为支撑,控制节点间的来源交换。最后,对提出机制进行了实验性能分析。实验结果表明,由于网络异构性所存在的信任值错误计算问题,所提出的交换机制虽然会导致约2.5%比例正常的节点交换失效,但可大幅度降低正常节点参与恶意节点传播和污染的情况,从而在总体上提升了P2P系统的可靠性。     

应用于P2P电子商务的信任评估模型

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。     

P2P网络中基于信任的风险计算方法

由于P2P网络的开放性和动态性,对等点信息交换不可避免地会给系统带来安全问题。提出了运用信任评价与传统的风险计算相结合的方法来评估对等点信息交换中的风险。风险度的计算来源于信任风险和后果风险。信任风险是对节点长期累积行为表现的评价,反映了信任和风险之间的关系;后果风险是对节点短期行为所导致后果的评价。仿真实验表明,运用基于信任的风险计算方法可以有效地评估对等点间信息交换的风险。     

P2 P网络中基于改进DyTrust的信任模型

为了动态提升P2P网络的适应性、可靠性和可信度,在DyTrust信任模型的基础上,考虑到风险因素和时间因素对P2 P网络节点信任的影响,引入一个基于服务质量的风险函数和时间衰减因子棕,提出一种适合P2 P复杂环境的信任模型。实验结果表明,相比现有信任模型,文中研究的P2 P网络信任模型具有更好的动态自适应能力、更强的恶意节点检测能力,以及更优越的反馈信息聚合能力,对P2 P网络的安全提供有力保障。     

基于Bayesian信任网络的P2P访问控制

目前多数访问控制模型都针对集中式的和相对静态的系统,不适宜主客体动态变化的协同环境,如P2P系统.文章针对P2P网络提出一种新的访问控制模型,利用Bayesian网络技术构造P2P网络中的信任机制,从网络节点间信任的角度建立访问控制模型,根据主客体的Bayesian信任网络对实体访问权限进行动态管理.     

基于信任模糊评价的P2P访问控制模型

应用社会信任网络构建的基本原理,给出一种新的P2 P访问控制模型。将P2 P节点间的信任关系分为直接信任、信任知识和推荐信任3个方面,利用模糊理论对P2 P节点进行信任评价,通过扩展多级安全机制实现访问控制,在P2 P中的节点间进行交互时,主体节点根据目标节点的信任等级授予其不同的访问权限,以达到保护P2 P网络安全的目标,引入加密与数字签名等安全机制,有效地抑制冒名、窃听和女巫攻击等一系列安全性攻击。在P2 P网络中恶意节点比重变化的情况下,对引入该访问控制模型前后的情况进行对比实验,结果表明,引入模型后P2 P网络中的节点交互成功率有较大提高。     

论P2P网络信任机制的影响因素

P2P网络具有开放性、匿名性和自治性等特点。信任的缺乏导致节点之间的交易存在风险,阻碍了P2P网络的进一步发展。针对P2P网络所建立的信任机制能确保节点间正常交易,但由于P2P网络的特点和网络的复杂性,使P2P信任机制的部署不易实施。为此,分析了P2P网络中信任机制面临的网络攻击,详细研究了相关的影响因素,发现信誉值的计算不仅应关注上传节点,还应该关注下载节点。从上传节点和下载节点两个角度给出了影响因素的分布。这些影响因素的研究有助于对P2P信任机制的进一步研究。     

基于信任介绍的P2P安全研究

本文在分析研究传统信任模型的基础上,结合近两年最热门的网络架构方式,建立了一种新的基于P2P网络的信任介绍机制.这个机制利用了节点过去在网络中的历史经验,建立了节点之间的信任关系,更加有效的去解决网络中信任关系,而其算法比较简洁,比一些具有复杂算法的信任模型更适合在现实网络中的应用.该机制能够增强网络可用性,具有结构简单、可靠性强的优点.     

DrTrust: 一种非结构化P2P网络信任模型

P2P网络的动态性、匿名性和自治性带来许多安全问题,传统的结构化的P2P信任模型并不能很好的适应对等网络环境。提出了一种应用于非结构化P2P网络中的信任模型——DrTrust。该模型充分利用直接信任值和推荐信任值相结合方式的优点,实现了精确计算信任值,并采用分布式存储方式和激励、惩罚机制分别存储和更新信任值。仿真结果表明,DrTrust在准确计算节点信任值和抑制恶意节点行为等问题上较已有的信任模型有一定的改进。     

基于时空相关性的P2P网络信任模型*

P2P网络的匿名性、自组织性及高度动态性,使得基于P2P网络的病毒、木马大量流行,威胁网络安全,而信任机制能够有效缓解多种安全问题。针对现有信任模型的不足,提出在具有时间特性的DyTrust信任模型基础上,将空间特性纳入考虑,建立基于时空相关性的信任模型。理论分析及仿真实验结果显示：本模型具有较好的动态适应能力,能够有效防止各种恶意行为。     

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系统中基于声誉的信任评估机制

P2P系统能够使陌生节点之间进行在线交易,但安全问题越来越受到人们的关注。因此,如何在P2P系统中构建一个有效的信任机制来帮助在节点之间建立信任是目前P2P技术研究的一个热点。提出了一种新的P2P系统中基于声誉的信任评估机制,该机制较全面地考虑了影响信任度的因素,改进了局部声誉与全局声誉的计算方法,降低了信任度的计算负载,并且引入了黑名单机制。实验结果表明,该机制能有效地评估节点的信任度,识别和隔离恶意节点,提高系统交易成功率,并能有效地应用于P2P系统中。     

基于可信计算的P2P信任模型

P2P网络的安全需求中,信任关系的建立是重点也是难点。传统的信任评估模型,采用适当的信任评估手段,能够在一定程度上削弱单纯欺骗、不作为、诽谤和联合作弊的安全威胁,但却不能有效地抵御Pseudospoofing和Pseudostheft攻击。在本文中,我们将可信计算组织推出的可信计算技术引入P2P网络,提出了一种有效的P2P网络实体数字身份的创建和管理策略。新的信任模型在信任评估过程中贯穿着平台认证,很好地解决了P2P网络的安全问题。     

权限层次划分的P2P信任模型

在已有信任模型的基础上,提出一种新的P2P网络信任模型。模型不仅计算节点信任值,还量化节点的资源付出值。在计算过程中,节点服务活跃频度和评分行为相似度被用来计算节点的全局信任值。依据节点的信任值和付出值划分权限。位于不同层次的节点,所拥有的权限和服务范围也是不同的。仿真实验结果表明,模型能较好地评估节点的信任度,继而明确节点的权限层次,资源请求者据此可以做出正确的选择。模型在一定程度上能缓解网络拥塞,进而提升网络的整体服务质量。     

一个基于信任的P2P访问控制模型

多数访问控制模型都针对集中式的和相对静态的系统,不适宜主客体动态变化的协同环境。文章分析了P2P系统的信任机制,介绍了考虑事务上下文因素的信任度计算方法,提出一种基于信任的动态访问控制模型dTBAC,以解决P2P环境的安全问题。该模型从网络个体信任的角度建立访问控制体制,根据主客体的信任值对访问权限进行动态管理。文章还就P2P应用中不同的访问服务类型给出了具体的访问授权策略。     

一种完全匿名的P2P网络信任模型

目前的P2P网络信任机制大多是通过牺牲匿名性来实现的,这给P2P网络安全引入了一系列新的问题。本文提出了一种完全匿名的P2P网络信任模型--TAM。该模型通过多个公／私钥的组合使用来保证安全和匿名。     

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。     

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。