非结构化对等网络中的信誉管理机制

针对因特网上网络资源共享中存在的恶意节点行为,提出并描述了一种非结构化对等网络中的信誉管理机制.该机制使用非集中式的策略,根据节点与应用的需求计算节点的信誉度,具有独立性,不需要其它节点的参入与辅助.把加入对等网络的节点行为划分为恶意行为与友好行为,既可以统计节点对系统的贡献,也可以根据恶意行为而减少节点的信誉度.描述了信誉管理机制的设计与实现,各种节点行为下的仿真实验结果表明,该信誉管理机制是对等网络中一种真实的,高效的、信誉机制良好的资源共享策略.     

GRep：一个改良的对等网络信誉模型*

近年来对等网络获得了广泛应用,但由于对等网络开放、分布和匿名的特性,使得节点之间的服务交流面临较大的安全问题。为此,信誉系统被引入对等网络以建设一个更加有序的交流环境。目前提出的很多信誉模型还远远不能让人满意。分析了信誉系统的常见的三大难题,在传统信誉系统的基础上建立了一个改良的信誉模型GRep。对该模型的分析表明,GRep在三大难题上取得的进展能对现有信誉系统进行有效改善。     

安全结构化对等网络的节点信誉管理机制

提出一种安全结构化对等网络的节点信誉管理机制。使用全局储存方式保存信誉度信息,将文件信誉与节点信誉相结合,避免恶意节点通过修改标识符伪装友好节点的行为。对文件共享系统中的基本操作过程进行分析。在各种节点行为下进行模拟实验,结果证明了该信誉管理机制的有效性。     

对等网络中基于节点交互和推荐的信誉管理

提出与描述了对等网络中基于节点交互和推荐的信誉管理模型。该模型中的节点在进行文件下载时,可以直接参考推荐节点,而不是去参考其他大量数目的普通节点,节省大量的时间和减少通信代价。该模型认为节点的信誉能力是多方面的, 参考了概率论中的贝叶斯网络,把节点的性能指标按照贝叶斯网络组织起来,在节点交互和文件共享过程中对信誉分数进行更新。构建了信誉管理模型的测试环境,性能分析表明在进行大量的节点和文件上传与下载时,系统可以通过推荐节点使交互数目稳定增加;与普通的对等网络相比,成功的交互数目也稳定增加。     

对等网中基于种群进化的信誉模型

信誉系统是应对对等网信任危机的关键途径。提出了一种新的基于种群进化的信誉模型。该模型将对等网视为社会生态系统,将节点的信誉评佑过程模型化为一种进化过程,通过引入交又和变异,节点能快速有效地评估潜在交易对象的信任度,从而最终提高其网络适应能力。通过仿真对模型进行了验证。     

在P2P网络中基于簇的全局信誉模型的仿真

P2P网络中存在着大量自私行为和欺诈行为,而现有的信任模型无法真实有效地衡量节点的可信度.针对上述问题,提供了一种快速、安全、优质的信任模型.将簇引入信誉模型制定了一系列管理规则,并将多维度引入信誉算法.各节点遵循管理规则自发形成三种不同的簇域,簇域等级越高,簇内节点服务和被服务的机会和优先权就越高.使用信任度、网络贡献度、累计滥用信任3个参数来计算节点的全局信誉.通过进行仿真和实验分析,验证了信誉模型的合理性和对恶意行为的防御能力.     

P2P网络行为学研究

对等网络结构不断发展,网络中节点的行为逐渐成为影响网络效率的重要因素.激励、信誉和公平性已经成为对等网络中的三大难题,然而这三者都属于网络行为学的范畴.针对P2P网络行为学中的难题,提出了解决方法即在设计P2P系统的同时要兼顾激励.信誉和公平性.并对这三者分别进行了分析比较,针对当今不同P2P结构中的节点行为进行了评价.最后进一步展望了P2P网络行为学的研究方向.     

无线传感器网络中基于效用的节点合作机制

在无线传感器网络中,由于能量和资源有限,不是每个节点都愿意为邻节点提供转发服务。讨论了无线传感器网络中自私节点的问题,提出了一个博弈模型,设计了一个基于节点信誉和能量的效用函数来监测恶意节点和自私节点,并鼓励节点中有更多的合作。在所提算法中,每个节点维护有邻节点的信誉表,参与转发的节点可以获得信誉作为奖励,而表现自私的节点则会丢失信誉作为惩罚。同时,转发会消耗节点能量,节点的信誉值和剩余能量必须都大于阈值才能在网络中共存。这样,恶意节点最终会被排除网络,自私节点则可以在激励下通过调整转发概率来避免被孤立。     

结构化对等网络中面向信誉机制的资源共享平台

针对目前因特网上提高空闲网络资源利用率的需求,提出并描述了结构化对等网络中一种面向信誉机制的资源共享平台NRSP。NRSP系统可以把因特网上用户提交的各种作业高效地映射到平台中合适的网络资源上运行,充分共享空闲处理器的周期。该系统具有非集中性、可移植性、统计性与公平性的优点,使用分布式哈希表的Pastry网络来组织节点。同时提出一种新型的分布式信誉机制,支持资源的消费者与提供者之间交换信誉信息,完成信誉信息的统计。最后实现了NRSP的原型系统,通过对各种作业场景下的应用进行测试,性能分析表明NRSP采用公平的信誉机制可以更快、更多地共享其他节点的处理器周期。     

一种分簇无线传感器网络多维节点信誉管理方案

目前分簇无线传感器网络的节点信誉管理方案存在信誉值计算、更新及维护代价高,节点抗恶意哄抬及恶意抵毁能力弱等问题。将无线传感器节点分为簇头节点和普通传感器节点,将两类节点在事件感知、报文传输以及数据融合等方面的正常及异常行为作为评价基础,提出一种多维节点信誉管理方案。最后,将该方案和AOMDV反应式路由相结合,设计了一种基于节点可信的路由协议STA。仿真结果表明,该协议能够在不可信环境下实现分簇无线传感器网络中较高的数据传输率和传输成功率。     

一种半全局化的P2P信誉度模型

提出了一种新颖的信誉管理机制,首先给出了一套客观的信誉跟踪评价标准,然后根据各个节点的能力与行为表现将它们划分成两类：信誉值和能力均很出众的精英节点,一般的或新加入系统的普通节点。精英节点享有一定特权并组成结构化的网络,普通节点组成无结构的网络。接着用一种半全局化的方法来计算和存储各节点的信誉值。最后,通过实验证明此机制的有效性和健壮性。     

P2P开放网络资源共享信誉系统的研究与实现

网络信誉系统是一个用于综合运算、记录并发布各个客户端以往行为表现的系统。在P2P开放网络资源共享系统中,网络信誉系统起到了两个重要的作用：向用户提供信息以决定对方是否可信,激励交易双方在交易中保持良好的表现以提高自身的信誉度。该文介绍了P2P开放网络与信誉管理系统的概念,分析了现有的信誉系统、模型及其算法。在此基础上设计了新的模型,该模型以信任链方式查询节点信誉度,提出把信誉度分层的方法,通过Java实现了该系统,展望了网络信誉系统的发展方向。     

一种基于共享时长的P2P用户评价机制

在P2P文件共享网络现有声誉系统中,评价信息不足和恶意评价导致声誉不可靠。为此,提出一种基于下载节点共享时长的客观评价方法。该方法使系统自动获得每个下载节点的评级信息,根据该信息建立节点之间的信任关系。仿真结果表明,共享时长方法可提高信任的可靠性,有效隔离恶意节点,并能为不同行为的节点提供分化服务,保证网络资源分配的公平性。     

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.     

一种新的P2P系统中基于双ratings的声誉管理机制

声誉系统的效率取决于回馈的质量,现有P2P系统中的声誉模型不能处理合谋、不递交ratings等攻击,并且对无过失节点还存在不公平性,针对这些问题,提出了一个新的基于双ratings的声誉管理机制,采用两个度量来评价节点:服务信任和回馈信任,服务信任反映server提供服务的可靠性;回馈信任反映consumer汇报ratings的可信度.一次交易后,要求服务双方都递交ratings,依据这两个ratings对server的服务信任和consumer的回馈信任进行更新,并且server的服务信任更新与consumer的回馈信任紧密相关.为了防止恶意节点反复实施恶意行为或不递交rating,还提出了一个惩罚机制,作为对声誉模型的补充,仿真表明,提出的声誉管理机制能够抵制上述恶意攻击,减少不公平性.     

采用排名反馈的P2P名誉评价模型

P2P网络中的节点很可能从另外的节点那里收到质量很差的服务和信息,名誉评价是解决该问题的常见方法.基于评分反馈的P2P名誉计算机制存在下述缺点:无法区分恶意评价和诚实节点给出错误评价间的差别;需要对评分可信度进行二次评价,使名誉计算速度减慢;用数字来表示节点名誉的方式不够自然.实际上,名誉评价的用途是确定节点可信度的相...     

抵御P2P网络中团体欺骗的信誉机制

虽然传统的信誉机制可以有效激励P2P网络中的节点共享资源,但却带来女巫攻击和共谋攻击等安全问题,而现有的抵御这两种团体欺骗的方法往往没有考虑P2P网络的开放性,即鼓励节点的加入.本文从分析P2P信任网络(基于信任网络的P2P系统)的社团结构出发,根据节点之间的信任关系将网络划分成不同的信任团体,提出一种基于团体信任度的节点信誉机制.模拟实验结果表明:在不限制团体大小以及新节点加入的情况下,该机制可以有效地抵御开放P2P网络中的团体欺骗.     

P2P文件共享系统中的分组信誉驱动机制

在P2P文件共享系统中,常会出现许多有策略的欺骗行为,而现有的信任模型并不能完全消除交易的风险。综合局部信任机制和全局信任机制,根据节点间相关的共享记录数据提出一种新的信誉计算方法,并进一步提出受信誉驱动的分组组织管理和节点搜索算法。仿真结果证明该信誉驱动机制能搜索到信誉值高的节点作为交易对象,并能有效降低系统面对合谋恶意节点和具有交易策略的恶意节点攻击时的交易风险。     

Cooperativeness prediction in P2P networks

Peer-to-peer systems are open communities, in which not only is there no overarching control, but neither is there any hierarchy of control among the system components. In such open communities where peers can join and leave freely and behave autonomously, selecting appropriate peers to cooperate with is a challenging problem, since the candidate peers may be unreliable or dishonest. Reputation systems have been proposed to boost trust and enhance collaboration among peers. However, conventional computational reputation systems tend to generate trust based on ad hoc aggregation techniques thus produce reputation values with ambiguous meanings. In this paper we propose a probabilistic computational approach to model and generate reputation. By explicitly separating the reputation between providing services and giving recommendations, our solution represents the estimate of service quality for a specific transaction as a probability conditioned upon each retrieved recommendation, thus taking the innate behaviours of reporters into account. A Kalman filter is applied to learn further the service reputation from the estimate. The proposed approach works well even when there is sparse feedback from the reporting peers giving output with well-defined semantics and useful meanings.     

一种双重度量的分布式P2P信任模型

现有的P2P信任模型通常面向节点行为计算其信誉值,不能处理高信誉节点非法上传的特殊情况。提出一种双重度量信任模型,引入聚类方法分派节点的推荐权重,通过迭代得到节点的全局信誉值,然后结合资源自身的信誉信息,给出节点选择下载源的方法。仿真分析表明,相比类似模型,该模型可以进一步缓解节点恶意行为带来的负面影响。