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。     

一种P2P电子商务系统中基于声誉的信任机制

P2P电子商务系统中恶意节点的存在会破坏系统的正确性和可用性.基于声誉的信任机制通过计算节点的信任度可以识别出恶意节点.这种机制的可用性依赖于信任度的计算方法、信任机制的准确性及其抗攻击能力.然而,P2P环境下已有的信任机制在上述3个方面都存在着一些问题.这些问题的解决取决于影响信任度的信任因素的选取.因此,提出了一种新的P2P电子商务系统中基于声誉的信任机制.在该机制中,一个节点具有两种类型的声誉.一个节点相对于另一个节点的局部声誉是根据另一个节点对其交易行为的评价来计算的.一个节点的全局声誉是根据所有与其交易过的节点对它的评价来计算的.通过较全面地引入影响信任度的信任因素,既解决了局部声誉和全局声誉的精确计算问题,又提高了信任机制抗攻击的能力.为了确定节点所给评价的真实性,提出了一个节点评价的质量模型,并给出了节点评价的可信度计算方法.在计算信任度的过程中,利用置信因子来综合局部声誉和全局声誉,并给出置信因子的确定方法.最后,对信任机制的有效性和抗攻击能力进行了理论分析和实验验证.结果表明,提出的信任机制优于其他现有的方法,能够有效地应用于P2P电子商务系统中.     

P2P系统中一种基于声誉的混合抗污染机制

提出一种新的基于节点声誉和目标声誉的混合抗污染机制。该机制由投票节点的声誉决定选定的目标文件的声誉。节点声誉通过引入严厉的惩罚策略及投票激励机制,有效孤立了污染者,刺激了用户对文件污染的警觉度,阻止污染的进一步扩散。仿真结果表明,与目标声誉系统相比,该机制收敛更快,抗污染性能更好。     

P2P声誉系统中GoodRep攻击及其防御机制

声誉系统由于其聚集评价的特点,为恶意节点提供了可乘之机.一些恶意节点合谋形成GoodRep攻击组,相互虚假夸大,进而在高声誉值的掩饰下危及P2P网络安全.提出了GoodRep的攻击模型及其防御机制——RatingGuard,并给出了该机制的数学描述和模块化实现过程.RatingGuard通过分析推荐节点之间的评价行为相似度,对推荐节点进行聚类划分和异常检测,识别出存在的GoodRep攻击组节点,从而帮助声誉系统排除GoodRep攻击组的干扰.仿真结果表明,RatingGuard在GoodRep攻击组的抵制方面效果显著,有效提高了声誉系统在面对GoodRep攻击时的恶意节点检测率.     

P2P环境下基于声誉的信任管理模型

在分析以往面向节点与面向资源的信任管理模型的优点与不足的基础上,提出一个新的基于声誉的信任管理模型。该模型首先根据价值量对节点所拥有的资源进行分类,在此基础上进而综合考虑资源与节点的声誉问题。模型通过节点以往交互行为的评价信息来对将要发生的行为进行预测与判断。此外,讨论了关于声誉值初始化的问题,使得模型更加具有实际意义。     

基于声誉的P2P信任系统

针对增强型声誉系统中资源访问的“热点”问题,提出一种实现资源均衡访问机制的P2P声誉系统,并加入自动信任协商来改善该系统的信任推理机制,提高该系统的协商效率。仿真结果表明使用P2P声誉系统解决了节点间提供服务的瓶颈问题,资源请求节点和资源提供节点间交互成功率显著提高。     

双ratings的声誉模型

针对现有对等网络系统中的声誉模型不能很好地处理虚假反馈和合谋的问题,结合公平思想,提出了一种新的基于双ratings的声誉模型.采用两个度量来评价节点:服务信任和回馈信任.服务信任表示服务节点提供服务的可靠性;回馈信任表示评价节点评价的可靠性.该模型根据节点历史交易情况,通过比较评价节点的评价值以及比较评价节点的回馈信任,识别虚假反馈和合谋,并给出了具体量化的服务信任和回馈信任数学表达形式.实验结果表明了模型的可行性和算法的有效性.     

RepTrust : P2P环境下基于声誉的信任模型

声誉是一种新型的信任建立机制,在P2P网络中,利用基于声誉的信任机制可以孤立劣质节点,选择更为可信的节点进行交互,以规避和减少风险。针对目前研究中存在的与网络结构藕合过紧、防止联合欺作和声誉时效性处理不佳等问题,提出了一种新的基于声誉的信任模型RepTrust。模型采用与获取路径甚至评价者rater无关的声誉信息计算信任度,利用基于大多数原则的算法过滤不实声誉,利用衰减因子处理声誉的动态性。仿真实验表明模型在信任度计算、对付欺作和动态声誉处理等方面效果明显。     

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。     

一种基于文件附加信息的P2P信任模型

在P2P文件共享系统中,存在不少节点不主动提供资源甚至提供虚假、恶意的资源.为了孤立这些恶意节点和鼓励节点多共享自己的文件,在分析一些现有信任模型的基础上,提出了基于文件附加信息的信任模型,该模型从文件的信任度出发导出用户的信任度,并在计算过程中考虑了相关因素,激励用户多为整个P2P网络做贡献,从而提高了整个网络的活力.通过实验仿真和分析表明:该模型能有效地隔离恶意节点,提高交易成功率,可使节点之间更有效地建立互信关系,进而提高系统的稳定性和可靠性.     

对等网中基于声誉的信任关键问题综述

声誉是一种新型的信任建立机制.在对等网中,利用基于声誉的信任机制,可以隔离和孤立恶意的peers,选择信任状况好的peers提供服务.P2P系统中的声誉研究包括两个关键问题：信任建模和信任数据管理.分别对这两个关键问题进行了综述.信任建模涉及到信任描述、计算本地信任以及综合信任计算;根据ratings的存储位置不同,信任数据有三种管理方式.总结全文,并给出了未来的研究方向.     

对等网络信誉机制研究综述

随着电子商务、网格、对等网络的流行，信誉机制被作为一种新颖的安全问题解决方案，在国际上得到广泛研究，并取得许多重要成果,本文主要介绍面向对等网络的信誉机制的发展情况，提出一个基本框架模型，对信誉系统设计做了初步探讨，并分析了当前一些重要研究成果，比较了他们的优点和不足,最后，概述性归纳了目前对等网络的信誉机制研究中遇到的问题，并提出一些可能的解决思路和看法．     

基于组群的P2P系统中的信誉机制

随着P2P网络的迅速发展,基于P2P的协作得到了大量的应用,对于P2P的安全性也越来越受到重视.文中主要为开发P2P协作应用提供一个安全信任基础.该应用以信誉机制为基础,通过计算一个双层信誉,促进最后决定的形成,从而提高应用的质量和安全性.     

超级节点对等网中的声誉管理

对现有P2P文件搜索协议进行扩展,提出了一个适用于超级节点对等网的声誉管理协议——SP2PRep。它将叶子节点的声誉投票集中在超级节点上,声誉查询仅在超级节点间进行,搜索空间小。给出了协议执行步骤和实现的消息格式。分析和仿真表明,与现有对等网中的声誉管理协议相比,SP2PRep减少了带宽消耗,加快了声誉查找速度,提高了平均的服务成功率,达到了同等的投票安全性。     

一种对等网中基于相互信任的两层信任模型

在P2P 系统中,声誉模型是建立节点间信任关系的重要方法之一,但现有的P2P 声誉模型几乎都是纯分散式的,具有信任收敛慢、信任管理复杂和网络开销大等缺点.在TLT(two-level trust)中,节点自发组织为信任簇,信任评价以簇为单位.每个簇由簇首和成员节点组成,簇首和成员节点之间是一种相互信任的关系:簇首为了提高自身的簇间服务信任,利用簇内服务信任观察成员节点的服务性能,过滤恶意的成员节点;成员节点为了提高服务声誉和接受更好的服务,利用代理信任考察簇首的管理能力.分析和仿真结果表明:在TLT 中,节点的信任值收敛快,恶意行为能够被快速识别;TLT 可扩展性好,如信任管理简单和网络开销小.     

P2P网络环境下基于信誉的分布式抗攻击信任管理模型

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,提出了一种基于信誉的分布式P2P信任管理模型(RATrust),以量化和评估节点的可信程度.在信任模型中使用时间区间标示出经验和推荐的时间特性,使用节点信任度、近期信任与长期信任来精细描述节点的最终信任水平,通过引入信任偏差值与信任滥用值来更精确地刻画节点的各种信任度量.仿真实验表明,与已有的信任模型相比,RATrust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.     

一种支持网格的信誉管理机制

本文首先对机制的信任关系给出数学描述.然后给出相关信誉计算的具体算法,最后在此基础上提出了一个GSRM的整体框架.     

基于交易审计的对等网络信用评估算法

free-riding现象以及各种恶意节点行为是制约对等网络应用发展的重要因素。以节点的交易审计为基础,结合信任评估模型,提出一种针对节点交易记录的信用评估算法。利用激励机制抑制网络中的free-riding现象,采用签名和审计方式防止各种安全性攻击。仿真实验结果表明,该算法具有较好的性能和实用性。     

P2P网络中声誉信息分发算法

基于声誉的信任模型中,节点如何获取所需要的声誉信息是个关键问题。提出了一种基于蚂蚁的声誉信息分发算法。该算法通过模拟蚁群觅食的行为,实现了声誉信息在无集中式控制的P2P环境下的分发,解决了节点为建立信任关系获取声誉信息问题。仿真实验表明,该算法能使节点选择最佳路径获取声誉信息,降低了系统的负载,保证了节点获取声誉信息的可靠性和安全性。     

对等网络信任机制研究

对等网络环境下的信任机制是作为一种新颖的安全问题解决方案被引入的,基本思想是让交易参与方在交易完成后相互评价,根据对某个参与方(主体)的所有评价信息,计算该主体的信任度,为对等网络中其他主体以后选择交易对象时提供参考.文中介绍了对等网络环境下信任的基本定义.深入剖析了信任机制与网络安全的关系,并讨论了信任机制的体系结构.根据信任机制研究的内容分别归纳总结了信任模型和信任推理方法的最新研究成果,并选取典型的信任模型进行了评述.最后探讨了目前研究中存在的问题,并展望了需要进一步研究的方向.