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针对结构化P2P网络对基于查询消息的洪泛攻击不能进行有效抵抗的问题,提出一种依靠节点间相互协作来抵抗洪泛DDoS攻击的节点模型及其方法.该方法通过回溯算法从节点0开始依次逐层检测以本节点为目的节点的消息数量是否超过阈值,识别排查并定位恶意节点,阻断对恶意消息的转发传播,从而增强抵御DDoS攻击的效能.仿真实验结果表明,基于节点协助的防御方法能有效地隔离恶意节点的消息数,能提高基于DHT结构的P2P网络抵御洪泛DDoS攻击的能力. 相似文献
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P2P文件共享系统中的分组信誉驱动机制 总被引:1,自引:0,他引:1
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。 相似文献
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移动P2P网络的开放性和松耦合特性使得节点恶意攻击行为普遍存在,而现有基于声誉的信任模型大都基于“信誉值高的节点评价推荐越可信”的假设,无法识别恶意节点动态策略性攻击行为。针对这一问题,将社会网络相关理论引入信任系统,提出一种基于社会距离的信任模型(SD2Trust)。该模型区分了服务可信度和推荐评价可信度,用多维结构同型性描述向量刻画节点网络地位和行为特征,根据社会距离确定推荐节点集和推荐信誉计算权重,综合信任考虑了诋毁风险。理论分析和实验结果表明,该模型能有效对抗恶意节点动态策略攻击行为。 相似文献
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P2P网络中的节点信任问题是阻碍P2P发展的难题之一,在分析现有信任模型的基础上,提出一种引入不确定性因素的信任模型,用BGTR判定树进行连接,同时在此基础上给出了一种基于纳什均衡的激励模型,通过贡献值的计算来抵御恶意节点的攻击.实验结果表明,此模型在抵御虚假节点以及提高交易次数及交易质量方面都有一定的成效. 相似文献
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用户对P2P网络安全性的需求刺激了信任模型的发展。在分析现有信任模型的基础上,提出了基于反馈相关性的动态信任模型—CoDyTrust。其在时间帧的基础上,采用虚假信任过滤机制和信任聚合机制,并在信任值计算中引入信任相关系数、信任遗忘因子、滥用信任值和推荐信任度等,通过反馈控制机制动态调节这些模型因子,在准确评价节点对不同资源信任的同时,实现网络中恶意行为检测。比较分析结果表明,CoDyTrust能够更好地反映网络中节点行为,准确检测恶意节点,有效抵御振荡、撒谎和合谋等攻击。 相似文献
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通过将网络节点推荐行为分析和网络恶意节点密度的自适应机制纳入信誉度评价过程,提出了基于蚁群算法的加强型可抵御攻击信任管理模型--EAraTRM,以解决传统信任模型因较少考虑节点的推荐欺骗行为而导致容易在恶意节点的合谋攻击影响下失准的问题。在对比研究中发现,EAraTRM可以在网络中恶意节点密度达到90%,其他传统信任模型已经失效的情况下,仍保持较高的正确性。实验结果表明,EAraTRM能提高节点评价其他节点信誉度时的精度,并降低整个网络中恶意节点间进行合谋攻击的成功率。 相似文献
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P2P网络环境下的基于Vague集的抗攻击信任模型 总被引:1,自引:0,他引:1
由于P2P网络的信任机制经常受到恶意节点的欺骗和攻击,提出一种基于Vague集的抗攻击信任模型,用隶属度度量具有不确定信息的信任度,引入时间敏感系数和惩罚系数,处理资源提供者的直接反馈信息,用Vague集相似度量评价推荐节点的回馈信息,并给出该信任模型的实现方案和仿真实验.实验结果表明该信任模型能够抵御各类欺骗和攻击行为. 相似文献
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针对目前在线信誉系统面临的自我提升攻击、恶意诋毁攻击和漂白攻击三类常见的攻击,提出了一种基于推荐的集中式信任模型。该模型综合了用户间购买行为的相似度以及评价的时效性确定对某件商品的推荐信任值,同时结合基于自身交易经验的直接信任值,来获取对该商品的综合信任度。通过在真实交易数据中注入三类攻击进行仿真,实验结果证明,相对于现有的信誉管理模型,该模型能更好地抵御攻击,为消费者提供更准确的卖家和商品信誉值。 相似文献
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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. 相似文献
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对基于贝叶斯网络的可信模型中的资源搜索算法和可信度计算方法进行重新设计,本文提出一种改进的P2P可信模型。改进后的资源搜索算法使节点接收到的冗余包数量减少 ,并提高了系统的可靠性。在此基础上,针对P2P网络的匿名性,提出了一种新的运用服务次数和对评价值取对数方式进行可信度计算和更新的方法。此方法可以有效地阻止 恶意节点对正常节点和可信节点的攻击,同时还可防止恶意节点间通过小集团合作方式来提高各自节点的可信度。实验结果表明,本模型较现有模型在抑制P2P网络中恶意节点的活动方面具有更好的效果,且增加了系统服务可靠性. 相似文献
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面对各种网络攻击,P2P网络需要有效的信任机制隔离恶意节点,保证节点的成功交易。考虑节点行为特征和差评的重要性,提出基于差评散布的信任机制。服务节点一旦提供的服务被给出差评,对其近期交易的相关节点进行差评的散布,加大差评对服务节点声誉的影响力度。经过二次计算的节点声誉值能真实反映节点近期的声誉水平与交易趋势。实验结果表明,该信任机制能保证正常节点的交易成功率,有效对抗各种攻击行为。 相似文献
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针对现有的信任模型不能很好地处理P2P网络环境中恶意节点提供虚假服务的欺作行为,及不积极提供诚实推荐的问题,提出了一种激励相容的P2P信誉模型(简称ICRM)。该模型使用时间区间的概念来标示经验和推荐的时间特性,利用直接信任度、推荐信任度及推荐可信度等机制来精确描述节点的实际信任等级,并引入参与层次来度量节点提供推荐的积极程度,从而有效地识别与抑制不同类型的恶意节点,激励节点积极提供诚实推荐。仿真实验表明,ICRM能够有效地抑制恶意节点的欺作行为及不诚实反馈行为,并能有效解决节点推荐积极性不高的问题。 相似文献
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