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.     

分布式环境下的信任管理模型研究

在大规模分布式系统环境下,传统安全授权机制已不能满足用户的需要,针对分布式环境的特点,采用信任管理的方法,提出了以域为单位的两层信任的管理模型,构建了基于信任度的访问控制流程,建立了信任量化及评估的数学模型,通过数学分析,根据Sekcuk模型算法计算出用户之间的信任度,以此来解决大规模分布式环境中的访问控制问题。     

开放环境下一种基于两层的高效信任管理模型

在开放分布环境中,节点间的信任关系主要是通过信任模型建立的,但现有的信任模型大部分是纯分散的,存在着信任管理复杂、网络开销较大等不足．针对分布系统纯分散信任管理存在的这些问题,给出了一种基于双层的高效信任管理模型,在该模型中通过自动推荐动态服务器来组成不同的信任域,信任评价以信任域为单位,减少了系统中的网络开销,提高了系统的可扩展性．     

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。     

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。     

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。     

P2P环境中的一种信任模型

为解决P2P环境的动态性和不确定性带来的安全问题,提出一种新的信任模型来处理P2P环境中实体之间的信任关系,该模型对域内信任和域间信任分别采取不同的方法进行处理.与以往的信任模型相比,该信任模型能更加精确地评估实体之间的信任关系,能更加有效的解决P2P环境中存在的安全问题.     

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.     

P2P系统的一种自治信任管理模型

信任管理是P2P系统保证信息安全的重要前提和基础.分布式信任机制被广泛应用于开放系统信任模型的设计,然而,缺乏有效的信任机制来保证参与分布式计算的节点本身的安全性.在仔细分析了P2P系统的信任问题后,为保证节点的安全性提出一种高度自治的P2P环境下的信任管理模型.该模型通过加强节点的自治能力,使每一个节点可以自主地建立一张与它交易的节点的信任表,并通过主观推理方法得到其他间接节点的信任值,提高了网络本身的自适应性,为信任管理研究提供了一种新思路.     

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．     

一种能快速收敛的对等网络信任值计算算法

对目前对等网络中常用的信任值计算方法进行了形式化分析,提出了一个分布式信任值迭代方法,根据其特点命名为阻尼方法,理论证明阻尼方法一定收敛.在对阻尼方法收敛速度和安全性的分析基础上,提出了一个结合了名誉管理、自适应调整的快速信任值计算算法(TVCA).模拟实验表明TVCA算法在提高计算效率、抵抗恶意攻击等方面都能取得良好的效果.     

新型对等网络信任控制模型分析

为了对网络中自私行为作出有效监督,形成有效的信任关系,同时解决传统client-server环境中的单点失效与瓶颈效应问题.通过对社会关系网络中人际关系的观察以及采用IT治理思想,对其中的直接信任度算法和推荐信任度算法进行改进,形成了一种新型的P2P信任算法P-Trust.实验结果表明,在网络访问成功率和在服务热点问题上,新型的P-Trust算法可以有效提高网络访问命中率和成功率,以及实现网络的负载均衡.因此,将直接信任和推荐信任两方面综合得到的新型P-Trust信任算法可以有效的解决P2P网络中的信任问题和服务器瓶颈问题.     

对等网络信任管理的函数分析

就对等网络的信任管理给出了基于函数的抽象描述,并以此为基础对其安全性进行了函数分析.分析的结果表明:信任管理的基本目标在于完成结点安全性分布的刻画,系统安全性最大化时该刻画所需满足的原则以及目前典型机制的工作机理和存在的问题.     

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。     

对等网络中声望管理模型的研究与设计

在对等网络中,通常使用声望机制来建立实体间的信任关系,以指导用户选择可信的协作实体.本文给出的声望模型同时使用可信和不可信来评估实体的正面和负面行为,并分别可以表示为多个级别,模型也引入了信心指数来表达对声望评估结果的确定程度.并给出了一个基于声望的实体选择方案.分析及仿真表明,该模型能够有效地抑制网络中典型的安全攻击,改善网络服务质量.     

一种基于信任度推荐的P2P-Grid模型

为解决P2P与Grid混合模式下,寻找可信任的服务Peer的问题,设计了一种P2P-Grid环境下基于信任度推荐的P2P-Grid模型。通过自适应的方式构建超级节点,完成对网络的逻辑划分以及推荐信任度的传递,避免了网络瓶颈的出现。网格服务的申请者通过超级节点获得全局信任度,然后计算其最终信任度。将计算任务交予最可信的节点去完成,保证了服务质量。分析及仿真实验说明,该P2P-Grid模型可以简单有效地解决P2P-Grid中的信任问题,具有良好的工程可行性。     

一种分布式自治信任计算模型

为了解决对等网络中节点信任值的计算问题,在综合利用直接经验和第三方推荐的基础之上,提出一种信任值的自治计算模型,其中的推荐信任合成权重取决于接收推荐者对推荐者的信任程度,推荐信任值和直接信任值都随着时间间隔的增加而递减．最后给出了所需数据结构和对应的信任值迭代更新计算方法．     

一种基于D-S理论的P2P网络信任模型

随着P2P网络在许多领域的广泛应用,有必要建立P2P网络的信任机制．根据P2P网络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P2P网络信任模型．该模型给出了信任辨别框、基本信任概率分配函数以及置信区间的定义,并在此基础上建立了P2P网络的信任传递机制和信任聚合机制．把该模型应用于基于P2P的制造资源网络中证明了其正确性和合理性．