基于角色的信任证覆盖网络中高效信任链搜索

现有的信任链发现均假设信任证为集中式存放,针对该局限性,设计一个基于角色的信任证覆盖网络(RBCON),并提出RBCON生成、维护等算法,在此基础上给出信任链搜索方案.信任凭证存储在RBCON各个结点上,基于角色的分布式哈希表以实现信任凭证的双向定位.基于角色的信任证覆盖网络结点频繁加入或者离开时能高效的完成多种信任链查询.大量仿真实验表明：该方案能够满足分布式信任链发现的各种查询的需要,并能在尽可能少的证书定位和查找的前提下完成信任链的搜索;该网络在持续的网络结点加入和离开/失败的情况下依然能保证较高的信任链查找率,因此,能够较好的抵抗各种恶意网络攻击.     

一种基于信任和信誉的安全网格信任模型

为兼顾对多级别人员的静态和动态信任管理,根据异常的危险程度对信任值进行定义和划分,并根据用户的信任值动态变化情况定义信誉值,由此给出一种基于信任和信誉的全局网格信任模型。针对不同级别人员和不同异常情况的仿真结果显示,利用基于全局信任模型,可以对网格进行客观评价和动态监测,为网格的主动防御提供决策依据。     

基于可信计算的网络信任管理系统

对可信计算平台的应用和实施作了初步探讨,指出可信计算平台应用的基本目标就是要把信任链延伸到网络上,并构建网络信任管理系统.基于网络信任管理系统结合信息保密网的应用给出可信计算平台的应用方案.在研究整体信任解决方案后,使用信任延伸模型计算信任值.此方案在广东工业大学研究生管理系统中得到了应用. 更多还原     

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.     

开放网络中基于担保的主观信任模型

针对目前存在的主观信任模型不能很好地解决信任初始值的设定和实体匿名问题,利用主观逻辑理论对实体的信任关系进行建模,提出了一种开放网络中的新型主观信任模型,定义了担保信任和全局信誉,依靠实体之间的担保关系设定信任初始值,给出了推荐信任和担保信任的搜索算法。模型有效地描述了实体间主观信任关系,保证了实体的匿名性和信任消息的完整性,从而防止了针对欺骗和联合欺骗。通过仿真实验证明了模型的有效性。     

对等网络中基于模糊集的信任和声望模型

在对等网络中,信任可以用于指导实体的协作决策,当前信任建模已成为一个研究焦点．该文提出了一个基于模糊集的信任和声望模型,模型根据实体的经验和其他实体的推荐信息构建对目标实体的信任．模型使用了语义标签来刻画不同的信任级,并能够综合评判不同方面的信任值．实体在采纳信任推荐时,模型利用模糊贴近度来表达推荐的正确度,并据此调整推荐者的影响．使用该模型的文件共享网络仿真实验可以正确地表达对实体的信任,促进具有相同偏好的实体群组的形成,提高交易质量．     

传感器网络中一种信任管理机制

传感器网络的正常运行依赖于传感器节点的相互协作,对于易俘获、可靠性差的传感器节点组成的传感器网络来说,及时有效地识别网络中的恶意节点有着极其重要的意义.一种基于本地信息的评估节点信任值的信任管理机制,与以往的信任管理系统相比,能够有效解决以往系统存在的正常节点误判为恶意节点等问题.算法分析和仿真实验证明了该系统与RFSN系统相比,具有较为明显的优越性.     

大学生网络人际信任问题思考

依据有关调查数据,认为大学生在网络中的人际信任结构较为合理,总体上是一种理性的信任。分析了大学生网络人际信任趋于理性的原因。认为禁止大学生接触网络是一种愚蠢的做法。进一步提升大学生网络人际信任质量,除了强调大学生的修善自律以及教育工作者的支持引导之外,还有赖于网络社会自身的优化、家庭教育的民主开放、和谐社会的建设发展。     

基于混合高斯分布的传感器网络主观信任模型

在传感器网络中,节点可信度常受到节点性能和环境的影响而呈现周期性变化,针对现有信任模型对这种情况的动态适应性不足,提出了一种基于混合高斯分布的传感器网络主观信任模型(MGSRM).该模型通过建立多个高斯分布函数对应被评价节点的多个可信度"状态",提高了信任值计算的动态适应能力.使用当前信任值和综合信任值分别评测被评价节点的短期行为和长期行为,具有针对性和实用性.仿真分析表明,与已有信任模型相比,MGSRM模型在准确性、动态适应能力和学习记忆能力等方面具有优势.     

基于信任域的分布式动态信任管理模型

针对现有动态信任模型在适应性、健壮性和激励机制方面存在的不足,提出一种分布式信任评估模型。引入时间调整函数和稳定度函数,分别解决了模型的动态适应问题和总体信任计算过程中的权重分配问题。综合考虑交互历史和信任分布情况制定相应评估策略,节约了计算资源。此外,通过给出一种直接推荐考察表,有效地识别和限制了故意夸大、恶意诋毁等虚假推荐行为,保证了模型的健壮性。仿真实验表明,该模型在抵御更加复杂的恶意攻击和恶意欺骗等行为方面,体现了良好的准确性、收敛性和适应性。     

信任对服务网络性能的影响

为了利用信任增强服务网络中的个体合作,量化分析信任对网络性能和网络结构演化的影响,在现有服务网络模型基础上,为网络agent设计了2种伙伴选择策略——基于信任的策略和随机策略,进而比较不同策略引起的不同网络性能和网络结构.仿真实验结果表明,信任能有效地提高交互成功概率,从而提高网络服务完成概率.同时,信任关系能加速网络结构的演化,使其达到稳定.     

基于直接和推荐可信度的P2P综合信任模型

提出了一种新的P2P网络环境下的综合信任模型。明确区分了服务质量和反馈质量,不是简单地将节点的信任度作为推荐权重,而是通过节点推荐可信度来计算节点的推荐信任度,并且通过动态权重因子平衡自身交互历史经验和其他节点的推荐信任来计算节点的综合信任度,同时为每个节点引入信誉积分属性以鼓励节点提供服务和推荐信息,提高节点参与网络活动的主动性,给出了信任模型的实现算法和仿真实验。实验结果表明,信任模型能准确计算节点信任度,并且能抵抗恶意节点的夸大、诋毁、协同作弊等恶意行为,具有良好的性能。     

Model of Trust Management in Open Network Environment

To keep open network more efficacious and secure, it is necessary that a nice trust model and method of trust management must be developed. The reason why traditional trust models are incomplete in their function to manage trust is explained, and a general model based on hybrid trust model and introducer protocol is provided.The hybrid model is more flexible and efficacious to manage trust compared with hierarchy model and Web model.The introducer protocol is a better solution to build, maintain and refresh the trust relationship in open network environment.     

一种基于用户信任网络的推荐方法

为了解决推荐中存在的数据稀疏、准确度不高等问题,提出了一种基于用户信任网络的推荐方法. 首先利用基本的社会网络,融合用户的基本信任关系、角色影响力、属性相似关系、偏好相似关系构造带权重的社会网络,然后基于此网络提出关键路径发现算法以发现满足约束条件的用户信任网络,最后基于用户信任网络进行推荐. 在Filmtipset数据集上对影响推荐质量的各个因素进行了对比分析,结果表明,基于用户信任网络的方法能得到更好的推荐效果.     

多Agent系统中信任预测的SRL模型

针对多Agent系统(MAS)中信任关系管理的需求,将Sarsa 强化学习(SRL)理论应用于构建MAS中基于Agent行为的信任关系预测模型. 首先根据Agent之间交互的时间顺序,构建了基于时间戳的行为状态空间结构,然后应用SRL理论,建立了基于直接可信度和反馈可信度相融合的总体信任关系预测模型. 新模型充分利用SRL理论较强的动态适应能力,解决了传统预测模型对环境的动态变化适应能力不足的问题. 累计误差方面的实验结果表明,与已有模型相比,新模型能显著提高信任决策的准确性.     

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。     

利用网络服务关联性评估网络漏洞风险

针对网络漏洞风险评估应用中,只考虑网络节点连通性和节点关联性,而忽略不同节点服务之间存在支撑关系的问题,提出基于网络服务关联性的网络漏洞风险评估方法.给出了网络服务关联性(NSC)的相关定义,讨论了NSC的分类和量化,分析了NSC安全影响权值的判定方法,并通过一个网络应用实例证明利用NSC有利于提高网络漏洞风险评估的准确性.     

基于CNN算法的网络信任等级模型研究

提出一种基于CNN算法的网络信任等级模型,解决用户节点信任值的高低对整个网络信任度造成影响问题。使用设定好的卷积神经网络对用户节点数据进行训练,完成用户信任等级分类工作,在提高执行效率的基础上,对数据完成有效分类,确定用户特征属性的具体维度范围,并通过噪声、运行时间、准确率和分类精度等不同方面对不同算法进行对比验证模型,实验结果表明,改进后的算法在集群环境下执行的效率得到很大提升,能够高效处理实验数据。     

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。