分簇无线传感器网络安全多路径路由协议

针对多路径路由难以有效抵御恶意节点对无线传感器网络网络层的安全攻击,将多路径路由与节点可信度评价进行有效结合,以节点的转发数据包成功率和包重传率作为直接信任指标,邻居节点对评价节点的信任作为间接信任指标,提出一种基于可信节点的安全多路径路由协议.为降低网络开销,只对簇头节点进行可信度评价,并利用节点信任值衡量下一跳节点的可靠性,计算能达到期望安全性要求的多路径数目,进行信任多路径路由的建立.仿真结果表明:该协议能够有效地均衡路由能耗,延长网络生存周期,保障无线传感器网络的路由安全.     

一种P2P分布式环境下的信任模型

针对现有的信任模型对节点行为改变的动态适应能力不足,在研究前人提出的信任模型基础上,提出了一种分布式环境下的信任模型.该模型通过综合节点之间的交易历史行为和交易评价信息,提出用局部声誉,评价信任度,全局声誉,信任度中用权重因子来概况模型,使该模型更真实化,有效化.仿真实验表明,与已有的信任模型相比,提出的模型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.     

基于偏差因子的P2P网络信任模型

针对现有对等(P2P)网络信任模型大多假设在一种理想的环境中,很少考虑节点内部和外部环境影响的问题,提出一种新的基于偏差因子的信任模型（TMDF）. TMDF通过引入内部能力和外部能力的概念,构造多维评价向量,参考了社会网络中信任关系的建立方法,分别从2个方面计算节点的可信度,通过引入偏差因子计算推荐节点的推荐可信度,最终根据直接信任和推荐信任计算综合可信度. 分析和仿真结果表明,该模型可提供更为真实的信任服务,并对抵制诋毁、共谋等恶意行为具有良好的抗攻击性能.     

WSNs中基于簇结构的云信任模型研究

在无线传感器网络环境下,由于信任关系的随机性、模糊性和不可预测性等不确定性因素给网络交易带来了诸多安全问题。本文以无线传感器网络环境为研究背景,引入云模型理论,提出了一种基于簇结构无线传感器网络的云信任评价模型,实现了信任属性的定性概念与定量数值之间的转换。该模型模拟LEACH路由协议,根据传感器自身特性评价节点的信任值,准确识别自私节点。通过仿真实验证明了该模型能对节点准确而客观的评价,为无线传感器网络环境下信任评价的研究提供了一个新的思路。     

对等系统中信任管理模型的设计

在对等系统中,由于其开放和动态的特征,通常使用模拟人际网络的信任机制来指导节点的协作决策,信任管理技术已经成为当前研究的热点．文中提出的模型分别使用可信度和不可信度对节点的正面行为和负面行为进行信任评估．在模型中,针对不熟悉的节点,通过综合在信任查询时所获得的信任反馈获知其声望．给出了一个基于节点的信任和声望的文件提供者选择方案．在使用该模型的文件共享网络仿真实验中,恶意实体被有效地隔离,网络性能也得到了提高,证明了模型的有效性。     

面向MANET路由的多属性动态信任模型

综合移动自组织网络(MANET)路由节点的状态和行为因素,提出了一种基于多属性决策的MANET路由动态信任模型(MDF-Trust).该信任模型采用多属性决策理论量化路由节点的状态和行为等信任决策因素并对MANET路由节点的信任进行评价,通过引入推荐信任度和推荐节点搜索算法遏制恶意节点的欺骗行为.仿真实验结果表明,该信任模型能准确地反映MANET路由节点的信任变化,具有更好的动态响应能力,并且在存在欺骗节点的情况下有更高的分组投递数和更低的网络时延.     

WSNs基于信誉机制的恶意节点识别模型

为了抵御无线传感器网络内部节点的拜占庭行为以及自私行为,针对现有恶意节点识别系统检测功能单一、不可抵御高信誉节点的恶意诽谤行为等问题.提出了一种无线传感器网络下的恶意节点识别模型,该模型采用Beta分布描述信誉分布,引入了第三方节点的间接可信度,并将多种攻击类型相对应的节点信任值进行整合.仿真实验表明,该模型能够更快更准确地识别出发起多种攻击的恶意节点,并在一定程度上抵御了高信誉节点的恶意诽谤行为.     

融合多指标的WSN动态信任评估预测模型

针对无线传感器网络中恶意节点引发的安全问题,在贝叶斯信任模型基础上,引入信誉维护函数自适应降低前期节点交互行为次数的影响,引入异常弱化因子,降低由网络自身故障所带来的节点异常行为的误检,结合模糊评判方法进行直接信任计算,为提高推荐信任评估的可靠性,采用贴近度理论对不同的推荐节点赋予权重再分配获取间接信任,为提高信任模型的检测精度,采用加权因子,由直接信任值以及间接信任中的变量共同确定综合信任值的大小,借助自适应权值动态更新综合信任值,有效避免短时间内信任的迅速提升,并利用滑动时间窗对综合信任值进行预测,搭建了融合多指标的WSN动态信任评估预测模型FSEPM,将预测信任值与实际信任值的差值与信任阈值相比较,以判定节点性质。仿真结果表明：该信任评估模型可精确可靠评估节点之间的信任关系,能够有效检测出网络中的恶意节点,提高网络的安全性。     

一种基于节点信誉度的无线传感器网络信任模型

针对无线传感器网络节点存在不信任因素的问题,利用无线传感器网络节点的数据、带宽和能量建立信任模型,并将信任模型引入到无线传感器网络管理体系中,此时网络组建和节点各种行为都以信任度为依据.从模拟实验结果可以看出,该模型可以减少网络的丢包率,网络具有更高不信任行为检测率.     

基于回归分析和节点互助的MRA SMAN信任模型

针对现有动态信任模型在不同网络环境下适应能力不足、信任信息利用不充分和健壮性不足的问题,文章提出了基于回归分析和节点互助的MRA-SMAN信任模型.通过建立回归分析子模型,使得模型能够满足各种网络环境下信任评估的需求,而模型中满意度的多因子表示方法的引入解决了已有模型中信任信息无法充分利用的问题.最后,通过建立SMAN节点互助集合,增加了所提模型对抗虚假信息的能力.仿真实验表明,模型在抵御策略型攻击和协同作弊攻击的过程中,体现了良好的收敛性、准确性以及适应性.     

一种新颖的基于信誉的动态访问控制模型

现有的基于信誉访问控制模型普遍存在由经验推荐所引起的信誉度推导和综合计算不够准确、信任阈值动态衍生的问题.为了让访问控制权限分配实时反映真实情况,提出了一种新的基于信誉的动态访问控制模型.新的访问控制模型考虑时间和销售额因素,实现了信誉值实时动态调整.在电子商务领域应用新模型,实验结果表明,相比之前的研究,本文提出的模型可以更客观地计算出电商的动态信誉值,对电商的访问控制权限分配更为合理.     

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。     

构造分布式P2P环境下抗攻击信任管理模型

提出了一种基于推荐机制的抗攻击的P2P信任管理模型,该模型采用可信度加权各个推荐信息,并给出了普遍适用的、具体量化可信度的数学方法。考虑到节点的自主行为及恶意节点的存在,节点的信任度计算被分为两部分,即信誉值和惩罚值。本文还提出了抑制诸如诋毁、合谋欺诈等恶意节点攻击的措施。后续实验证明了本模型较已有的一些信任机制在系统成功交易率、模型的安全性等问题上有较大改进     

层次化分布域信任模型系统的节点研究

层次化分布域信任模型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,通过以往交互对该节点能力的认识不断加深和完善,从而形成对节点能否完成后续任务所做出的一种推断,然后利用这种推断来指导节点后续的行为,使得节点能够面临较小的风险而获得较好的服务。本文对层次化分布域信任模型系统的超级节点的形成过程、独立节点加入过程、节点离开过程三方面进行了详细阐述。     

评价离散度敏感的P2P交易系统信任模型

提出了一种评价离散度敏感的P2P电子交易系统信任模型,该模型引入了基于推荐节点数量和推荐信息离散程度 的全局声誉信度概念,以及直接声誉的相对信度概念,并给出了基于信度的信任度计算方法。通过仿真实验和分析,验证了 该信任模型的有效性和抗恶意节点能力。与EigenRep进行比较,表明该文模型在抗恶意节点攻击能力上有了显著提高。     

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。     

基于JXTA的P2P网络时域上信任模型的设计与实现

提出了一种时域上的P2P网络信任模型,在进行节点信任值计算时,考虑了时间因子对信任值的影响,距离当前时间越远的交易行为在信任值计算时的参考价值越小。当交易失败或发生欺骗时,目标节点会受到惩罚,激励节点提供好的服务。最后,使用JXTA技术实现了该模型,并将它与LiXiong提出的信任模型进行了比较。理论分析和仿真实验表明,该模型能很好的反映节点的当前状态,并能抵御虚假推荐进行的欺骗。     

一种面向物联网节点的综合信任度评估模型

针对现有物联网的信任评估模型信任评估准确度较低且不能有效应对节点恶意行为的不足,提出一种面向物联网节点的综合信任度评估模型。首先,设计节点相同质量服务强度评估指标以降低非入侵因素对信任评估的影响; 其次,从节点相似度、评价差异度与节点自身的信任度值方面评估推荐节点的可靠度,并作为推荐信任度的权重; 最后,基于熵计算直接信任度和推荐信任度的自适应权重,计算节点的综合信任度值。实验结果表明,模型在处理恶意服务和恶意推荐行为方面具有一定的优势,且在保证信任度评估有效性的同时可以降低传输能耗。