P2P负面口碑特征属性挖掘与风险知识识别模型

P2P负面口碑呈现了投资者抱怨的意见,隐含P2P网贷行业风险,挖掘P2P负面口碑特征能够识别风险知识。文章利用文本挖掘方法,设计了基于负面口碑的网络借贷平台风险知识识别模型。研究发现:负面口碑是识别P2P平台风险的有效路径,能够识别P2P的风险知识。研究结论不仅对深化网络借贷的研究具有理论与方法意义,同时对平台治理、政府监管和投资者风险控制具有实践价值。     

P2P网络贷款的风险与防范

P2P网络贷款作为一种新兴的金融模式,存在着操作风险、信用风险和声誉风险、运营模式风险等。为了能使P2P网络贷款继续服务于人们,应该加强行业监管,合理度量平台风险,加强事前防范工作,降低风险,促使P2P网络贷款模式的良性发展。为此提出了进行风险防范的措施。     

P2P供应链金融风险预警与防控策略研究

中小型企业由于实力弱、规模小、信用和风险识别成本较高,因此较难从传统金融机构获取授信和融资。P2P 供应链金融为中小型企业开辟了一条新的融资渠道,解决了中小企业发展资金短缺的困境。然而由于P2P供应链金融涉及多方当事人,信用监管难度大,操作环节多,风险影响因素复杂,使得P2P供应链金融蕴含着巨大的系统性风险。基于对P2P供应链金融的主要模式和对应风险的深入分析,提出可行的风险预警与防控策略具有重要意义。     

P2P网络借贷平台运营模式及风险防范策略

P2P网络借贷平台很好地解决了中小企业尤其是小微企业和个体户的融资难问题,拥有巨大的市场,却接连倒闭。在探讨行业现状和运营模式的基础上,分析了P2P借贷平台存在的风险,并提出了针对这些风险可采取的应对措施。     

基于层次分析法的我国P2P平台风险评价研究

P2P网络借贷的发展对于互联网金融行业的影响巨大,其在我国迅速发展的过程中始终面临着一系列风险问题。本文根据我国P2P平台的发展现状以及平台面临的主要风险,基于层次分析法构建了P2P平台风险评价指标体系,在此基础上对511家P2P平台进行风险评估,并以15家P2P平台为例进行分析。研究结果表明,本文构建的P2P平台风险评价体系效果较好,可以为投资者和监管部门提供决策参考。     

我国P2P行业发展的现状、问题及政策建议

P2P借贷中介服务行业,是指协助投资者与借款人实现直接借贷行为的中介服务行业.发展P2P行业对我国解决小微企业及个人融资难问题具有重要的意义,目前虽然仍处于起步阶段,发展条件也不完备,但未来具有广阔的发展前景.P2P行业发展良莠不齐,尚未建立可持续的商业发展模式,存在一定的风险隐患,但系统性风险不大.我国应尽快明确P2P法律地位,推动行业合作,加强行业自律,并加强对第三方支付的管理,创造有利于P2P行业发展的商业环境,允许其使用征信体系,给予一定的税收优惠等.     

中美P2P网络借贷平台模式比较分析

运用比较分析和案例分析的方法,以中美两国P2P网络借贷平台以及各自具有代表性的公司为基础,从发展模式、运营模式和监管模式等方面进行系统比较,梳理目前中国P2P网络借贷行业发展中出现的问题,总结美国P2P行业发展中的优秀经验供中国借鉴,包括加快征信系统建设、提高行业准入门槛、加强各监管部门的作用。     

P2P流量识别技术的研究

本文首先介绍了P2P的定义及特征,并从对等的角度分析了它的特点,然后分析了当前各种P2P流量识别技术及研究进展,最后对P2P流量识别技术的发展提出了看法。     

基于多特征的P2P直播流识别方法

基于P2P的直播应用是当前发展最为迅速的因特网应用之一,实时识别P2P直播流是管理网络P2P流媒体流量和理解网络行为的关键一步.针对当前P2P流媒体直播流的识别方法较少,识别效果一般,文章分析了P2P直播流的行为特征,提出了基于节点连接度的识别方法和基于BM信息比的识别方法,并结合两个流量特征采用联合特征进行P2P直播识别.实验表明该方法识别整体准确率较高,可以实现P2P直播的在线识别.     

P2P信任管理模型的公平性研究

在众多相关文献中,P2P信任管理模型设计更多考虑效率,抵抗恶意攻击性等方面,而"公平性"作为影响网络整体性能提高的重要因素却没有得到重视.将影响公平性的行为分类,着重考虑"非恶意行为"所造成的"隐性不公平",最后通过仿真验证了信任管理模型可以在实现负载均衡的同时达到降低无效下栽次数的目的.     

利用半监督近邻传播聚类算法实现P2P流量识别

为了解决利用少量标记样本实现准确的P2P流量识别,提出了一种基于半监督近邻传播(AP)聚类算法的P2P流量识别方法.首先对少量样本进行标记,然后在聚类过程中为标记样本和非标记样本设置不同的参考度,使标记样本能够优先成为类代表点,进而通过样本间的消息加权更新完成聚类,最后按照相应的"标记-类别映射"规则实现对P2P流量的识别.研究了参考度与消息加权更新对识别性能的影响,实验结果显示:当标记样本的比例为5%时,对P2P流量的识别准确率高于90%,误识别率低于3%;当标记样本的比例达到15%后,识别准确率高于95%,最高可达98%,而误识别率则低于1%;识别性能随标记样本比例的提高而提高.     

校园网中P2P应用的管理策略及流量监控初探

在分析了多种针对P2P应用的管理策略的基础上,提出了使用"构建校内资源共享的平台 部署网络杀毒软件 流量监控"的综合策略来应对校园网的流量问题.并对校园网中P2P流量不易监控的原因,进行了分析.通过部署Panabit系统,以低成本的方式,有效监控了校园网中P2P应用数据流量.     

基于行为特征的P2P流识别研究

在网络中,P2P节点与非P2P节点比较,具有不同的行为特征。P2P网络中的主机可以同时上传和下载文件,因此P2P节点兼具服务器（server）和客户机（client）的双重角色。同时P2P应用具有持续时间长的特点。基于这一特征,结合P2P应用的行为特点,提出一种基于行为特征的P2P流识别模型,为可重构路由交换设备的研究和设计提供技术支持。仿真实验结果表明,该方法能够有效识别P2P业务流。     

基于图神经网络的P2P僵尸网络检测方法

P2P僵尸网络因具有较高的隐蔽性和健壮性,已经成为新型的网络攻击平台,对网络空间安全造成的威胁越来越大,但现有基于规则分析或流量分析的检测方法不能有效检测.为了解决P2P僵尸网络隐蔽性强、难以识别等问题,提出了一种基于图神经网络(graph neural network,GNN)的P2P僵尸网络检测方法.该方法不依赖流...     

基于跨层特征的P2P流量识别技术

P2P技术飞速发展,应用形式不断多元化,很大程度上满足了人们信息共享和直接交流的需要;但是同时也对其他网络应用产生了很大的影响.因此,对高效可靠的P2P流量识别技术的研究刻不容缓.分析常见P2P流量识别技术的基础上提出一种基于跨层特征的P2P流量识别技术;试验结果表明该技术的可行性和可靠性.     

我国P2P网贷的刑法规制问题研究

P2P网贷平台运营模式包含传统运营模式和各种新型运营模式.新型的运营模式下,部分平台可能涉及非法吸收公众存款罪或集资诈骗罪等,需要刑法对其进行必要的规制.同时,刑法规制范围应以平台是否恪守信息中介这一职能为限,并通过对"集资款项用途"进行限缩解释以及适当提高入罪门槛进一步明确.     

基于互信息与随机森林的P2P流量识别

针对当前基于流特征的流量识别方法准确率较低的问题,提出一种基于互信息的P2P流量特征选择方法和基于该方法的随机森林技术在流量识别中的应用模型,将网络流数据流分为P2P流和非P2P流。实验证明,该方法具有较高的识别率,说明了采用随机森林技术进行P2P流量识别的有效性。     

利用JXTA平台实现P2P服务的研究

P2P是一项目前十分热门的网络技术,它在分布式计算和资源共享等方面有着广阔的发展前景。JX TA是一套开放的协议,是对P2P的协议的总结概括。首先介绍了P2P网络的概念及其特性、JXTA平台的层次结构;阐述了JXTA主要功能的实现方法,并以餐馆拍卖系统为示例说明如何在JXTA平台上实现P2P服务。     

基于信任抽样的P2P流量识别

提出了一种基于信任抽样的P2P流量识别策略.在整个抽样识别的过程中,抽样比依据历史周期的P2P流量比例的估计量自动调整并动态变化.实验结果表明,基于对数变化的信任策略,能够在不增加抽样误差比率的同时有效降低系统的时间复杂度和资源消耗.     

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。