基于奖励因子的P2P博弈模型

通过分析现有的信任模型,以解决P2P网络信任问题为出发点,提出了基于奖励因子的P2P博弈模型,该模型对选择合作行为的节点进行奖励,并根据网络合作节点的占有率对奖励因子进行调整,以此激励单个节点的合作行为选择,促进网络更多节点进行合作,以获取更大的奖励,通过这一良性循环.仿真实验表明,奖励因子对于节点间的信任关系,以及整个网络的稳定性有明显的作用.     

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.     

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.     

基于确定性理论的P2P系统信任模型

借鉴确定性理论中的不确定推理,提出了一种新的P2P系统信任模型。该模型根据节点的历史交易情况,运用C-F模型计算节点的可信度,节点依据计算结果与可信度高的节点进行交易,在节点间建立信任关系。分析及仿真表明该模型能有效地隔离恶意节点,提高交易成功率。     

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.     

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。     

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。     

一种基于Vague集的P2P网格主观信任模型

在诸如文件共享等无中心的P2P环境下,资源共享是用户自愿的行为,由于用户不为自身的行为承担任何法律责任,因而很难通过传统的信任机制来建立用户之间的信任,现有的模型不能很好的解决信任的主观性表述问题.针对该问题,参考社会学的人际关系模型和Bayesian网络信任模型,在Vague集合理论基础上,提出了一种基于推荐的主观信任管理模型,用于量化和评估节点的可信度,给出了模型的数学表述和计算方法.最后通过实例验证了模型的可行性.     

基于多层Bayesian信任网的P2P负载均衡模型

针对基于信誉机制的P2P(Peer-to-Peer)网络中的负载不均衡现象,提出一种基于多层Bayesian信任网的P2P负载均衡模型,介绍了如何在Bayesian信任网中引入多种负载指标以及它们之间的各种关联,并且使用该结构预测P2P网络中各服务节点的负载,使整个网络达到负载均衡.对包含负载指标的多层Bayesian信任模型和动态负载模型进行了实验比较.实验结果表明:基于Bayesian信任网的P2P网络负载均衡模型运用节点的历史交互信息,结合Bayesian预测理论,影响资源请求节点选择服务节点,实现P2P负载的有效均衡,确保整个P2P网络资源利用的高效性、节点服务的可靠性以及整个网络的稳定性.     

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。     

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．     

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.     

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。     

一种新的P2P网络的信任管理模型

在点对点(P2P)网络中,由于不存在可信中心,实体间的信任关系无法使用传统方式建立.针对这一问题,在已有研究的基础上,提出了一种新的P2P网络信任管理模型. 该模型基于模糊理论构建服务行为评价,可以根据用户的需求进行定制. 该模型通过将历史行为分组,并赋予不同的权值,提供了一种简捷有效的时间相关性算法. 该模型使用分布式存储的方法来处理推荐信息,降低了搜集推荐信息的消耗.     

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．     

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。     

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     

兴趣域信任相似度敏感的P2P拓扑构建模型

为了提高对等（P2P）网络系统中资源定位效率,保证资源下载质量,基于P2P网络中节点偏好的兴趣域划分机制,给出了兴趣域信任相似度的概念和计算方法,并在此基础上设计实现了一种基于兴趣域信任相似度的对等网络拓扑（ITAPT）模型．ITAPT模型通过引入节点间的兴趣域信任相似度,使具有相近兴趣偏好且兴趣域可信度向量相似的节点互为邻居,提高了节点资源查询效率,同时又能激励节点提供更多贡献. 仿真结果表明,该模型在拓扑有效性和安全性等方面比现有典型机制均有较大提高.