一种P2P网络安全动态信任模型

为了提高P2P网络对等节点的安全性,提出了一种基于信任机制的动态信任模型.对模型的算法和工作流程进行了详细的描述.利用该模型可以在2个对等实体间建立高效、可靠的信任关系,有效防止恶意攻击,提高P2P网络的安全性.     

基于P2P的制造资源网络

企业需要在网络中搜索制造资源信息，而通用搜索引擎无法很好地满足这种需求。而，P2P网络是一种有效的资源搜索方式。通过分析P2P网络的基本结构和资源共享方式，提出一种基于P2P的制造资源网络(PMRN)模型。PMRN是由制造单元“自组织”形成的分布式、虚拟、动态和松散的纯P2P模型网络。根据PMRN中对等体之间的平等关系和松耦合特性，提出了一种基于Dempster-Shafer证据理论的PMRN信任模型，并在此基础上建立了信任传递和信任聚合机制。基于P2P的制造资源网络模型可以充分利用位于网络边缘的各种规模的制造资源，形成可观的制造能力。PMRN的信任机制也为企业间的合作提供了重要的参考。     

D-Trust:双信任度量的非结构化P2P网络信任模型

针对传统的P2P网络信任模型用单一信任无法准确反映节点行为的问题,提出了基于双信任的非结构化P2P网络信任模型D-Trust。该模型将信任分为服务信任和反馈信任,提出了双信任的存储、计算和更新算法,以及信任传播机制。仿真结果表明,该模型能有效防御常见的安全攻击,和单一信任相比,更大程度地发挥了节点的服务能力,较已有的信任模型在性能上有很大提高。     

基于P2P的混合安全信任机制研究

提出了一种非集中管理认证的,结合局部信任机制以及全局信任机制的P2P安全信任机制.该信任机制结合以往信任模型的优点,既充分利用了P2P中节点自身的交互历史,又有效的考虑了整个网络的交互经历,不仅使安全机制更具有针对性,网络开销变小,还推出了合理的惩罚机制,有效预防冒名、诋毁等问题.     

P2P网络信誉评价体系研究与设计

介绍了P2P网络信誉机制的相关研究内容.考虑参与到P2P网络中的对等节点本身存在着匿名和动态的特性及该网络存在的安全隐患,通过采用信任机制来加强系统的可靠性,探讨了信誉模型机制的建立方法和关键技术,并在此基础上提出了一种新的设计思路和方法,为进一步研究提供了相应的方向.     

P2P电子商务中一种基于交易标的额 的信任评价模型

信任评价机制是P2P电子商务中一种能够识别恶意节点并确保系统正确性和可用性的有效机制。信任评价机制的准确性依赖于信任值的计算方法。目前大多数信任评价机制中没有考虑交易金额对信任值的影响,文章提出了一种基于交易标的额的信任评价模型,并给出了一种动态信任阈值设定机制,实验表明该信任模型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。     

一种新的P2P网络的信任管理模型

在点对点(P2P)网络中,由于不存在可信中心,实体间的信任关系无法使用传统方式建立.针对这一问题,在已有研究的基础上,提出了一种新的P2P网络信任管理模型. 该模型基于模糊理论构建服务行为评价,可以根据用户的需求进行定制. 该模型通过将历史行为分组,并赋予不同的权值,提供了一种简捷有效的时间相关性算法. 该模型使用分布式存储的方法来处理推荐信息,降低了搜集推荐信息的消耗.     

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。     

基于奖励因子的P2P博弈模型

通过分析现有的信任模型,以解决P2P网络信任问题为出发点,提出了基于奖励因子的P2P博弈模型,该模型对选择合作行为的节点进行奖励,并根据网络合作节点的占有率对奖励因子进行调整,以此激励单个节点的合作行为选择,促进网络更多节点进行合作,以获取更大的奖励,通过这一良性循环.仿真实验表明,奖励因子对于节点间的信任关系,以及整个网络的稳定性有明显的作用.     

P2P网络合作节点信任机制的探索与研究

网络技术的快速发展,带动了网络用户数量的海量增长,传统的CDN网络根本无法满足广大网络用户的网络需求。P2P网络的出现,为系统在低运营成本的基础上,实现高可扩展性带来了契机。虽然P2P网络有效地缓解了网络用户海量数据需求紧张问题,但是,由于P2P网络自身的系统设置问题,致使该网络中节点的可信度较低,"搭便车"现象严重,因此也严重地制约了P2P网络的快速发展。信任机制能够对系统中的节点可信度进行有效判断,降低交易风险。文章重点探索P2P网络合作节点信任机制。     

P2P网络环境下的推荐信任模型方案

P2P网络的匿名性和动态性带来了许多安全问题,传统的信任管理模型并不能很好的适应对等网络环境。提出了一种基于推荐的P2P网络信任模型,将节点提供服务和推荐的能力进行区分,用信誉值表示节点的推荐能力,根据节点的直接信任值、其它节点的推荐信任值和相应的惩罚值来计算节点的信任度,节点依据信任度选择交易对象。仿真实验表明,基于推荐的信任模型能有效的评估节点的信任度,在交易成功率上要优于传统的信任管理模型。     

基于零知识交互式证明和Bayesian信誉网的小世界P2P模型

针对当前P2P(Peer-to-Peer)系统在网络拓扑和信誉评估机制结合方面的不足,设计一种基于角色和信誉访问控制机制的可信小世界P2P(SW-R2P)模型.模型使用零知识交互式证明(ZKIP)算法,在不传输节点身份相关信息的前提下安全地验证对等节点的组信息,并以此作为构建小世界网络拓扑的基础.通过Bayesian信誉网对节点和组的多方面信誉进行评估,从而影响节点的各种操作和组之间连接的建立.仿真实验结果表明,SW-R2P模型在资源查找成功率、网络聚合度以及节点信誉偏差等方面的性能优于Chord和R2P模型.SW-R2P模型结合了ZKIP算法、Bayesian信誉网和小世界拓扑的优势,实现了一种可信、安全和高效的P2P网络架构.     

基于多层Bayesian信任网的P2P负载均衡模型

针对基于信誉机制的P2P(Peer-to-Peer)网络中的负载不均衡现象,提出一种基于多层Bayesian信任网的P2P负载均衡模型,介绍了如何在Bayesian信任网中引入多种负载指标以及它们之间的各种关联,并且使用该结构预测P2P网络中各服务节点的负载,使整个网络达到负载均衡.对包含负载指标的多层Bayesian信任模型和动态负载模型进行了实验比较.实验结果表明:基于Bayesian信任网的P2P网络负载均衡模型运用节点的历史交互信息,结合Bayesian预测理论,影响资源请求节点选择服务节点,实现P2P负载的有效均衡,确保整个P2P网络资源利用的高效性、节点服务的可靠性以及整个网络的稳定性.     

对等网络泛洪DDoS攻击的防御机制

研究Gnutella协议的P2P网络中DDoS攻击,提出一种分布式的基于节点标识识别和节点流量实时检测过滤的自适应性DDoS攻击防御机制。通过在节点本地构建的信任和信誉机制对恶意节点主动阻断及对消息包的DDoS攻击特征的实时检测策略,实现对DDoS攻击的防范。仿真实验结果表明,该机制能有效地隔断网络中75%恶意消息数,节点能阻断80%的恶意消息数的转发,提高了网络抵御DDoS攻击的效能。     

基于推荐的对等网络信任模型

提出了一种基于推荐的信任模型,并给出该模型的数学表述和分布式实现方法.它根据节点的交互经验和其他节点的推荐,做出对对方行为的评价和预测,此模型建立在完全分布的P2P体系结构上,能很好地激励用户提供反馈,遏制节点的不诚实行为.分析及仿真表明:该信任模型可以有效地防止恶意节点的串谋信任攻击,解决了新进入节点的信任这一信任问题,确保了P2P网络的安全.