P2P网络中基于网络拓扑特性的信任管理

基于社会规则和非结构化P2P网络的拓扑特性,提出一个用于非结构化P2P网络的信任管理方案,给出评价信息的分布式存储方案和信任度的计算、更新、搜索方法。该方法的计算复杂度和报文通信量较低。仿真实验结果表明,该信任机制能有效抵制非结构化网络中恶意节点的攻击。     

P2P网络环境下信任模型的研究

由于对等(P2P)网络的开放性和匿名性,各种恶意节点的恶意行为层出不穷,严重影响了网络的正常运行,加之传统的信任管理模型并不能很好地适应对等网络环境,提出了一种基于分级推荐的P2P网络信任模型(GRTM)。仿真实验表明,基于分级推荐的信任模型能有效评估节点的信任度,交易成功率优于传统的信任管理模型。     

DrTrust: 一种非结构化P2P网络信任模型

P2P网络的动态性、匿名性和自治性带来许多安全问题,传统的结构化的P2P信任模型并不能很好的适应对等网络环境。提出了一种应用于非结构化P2P网络中的信任模型——DrTrust。该模型充分利用直接信任值和推荐信任值相结合方式的优点,实现了精确计算信任值,并采用分布式存储方式和激励、惩罚机制分别存储和更新信任值。仿真结果表明,DrTrust在准确计算节点信任值和抑制恶意节点行为等问题上较已有的信任模型有一定的改进。     

基于信任迭代的P2P网络信任管理模型

多数P2P网络信任管理模型无法准确计算节点间的推荐信任值,且节点交易过程中不能有效防止恶意推荐.为此,提出一种基于信任迭代的信任管理模型,通过引入信任迭代、推荐可信度和迭代信任值的概念,根据节点间的直接交易经验计算节点间的推荐信任值,将推荐链划分为主链和副链,从而更全面地参考推荐信息,减小因推荐链的取舍对推荐信任值造成的影响,并给出一种新的推荐信任值迭代计算方法,使计算结果更合理.仿真实验结果表明,该模型能够准确地计算推荐信任值,抑制恶意推荐行为.     

P2P-PKI中节点信任模型研究

近年来对等网络(Peer-Peer)架构得到迅速发展,针对这种架构提出了P2P-PKI的安全机制模型.P2P-PKI实现了高效的搜索以及证书和信任推荐的传输,它基于一个可升级的Chord查找协议,并且网络中的节点能够依据给出的数学模型和算法计算"建议"值,从而确定节点间的信任关系.依据这个"建议"值,本地节点选择与信任度高的其他节点进行通信,更好地保证了网络的安全性和避免恶意攻击.     

P2P网络的信任评估安全模型研究

5C中针对当前P2P网络安全的需要,提出了一种信任评估网络安全模型,给出了新的信任评估计算方法和仿真实验。文中提出的信任评估模型是属于对等信任模型,该模型适合P2P网络的分布式结构,也适应于P2P网络对节点保持对等、独立、自由和异构的要求。实验结果表明,在P2P网络中建立起对等的信任评估模型,其效果是明显的。P2P网络中的节点能通过模型算法来判断来访节点的情况,通过对来访者真实情况的甄别和判断,能拒绝恶意节点的入侵,有效地抑制了网络中恶意节点的攻击成功次数。     

基于时间序列的P2P网络综合信任模型研究

P2P网络具有动态性,自组织和匿名性等特点,从而导致网络中某些节点存在恶意行为,为了保证节点能提供可靠资源和良好服务,提出一种基于时间序列的P2P综合信任模型,使对等节点之间建立信任关系。该模型在计算直接信任度和间接信任度时引入时间衰减函数,近期的信任值衰减小,对整体信任度的影响大。通过反馈控制机制动态更新簇内节点和簇头节点的信任度,使整体信任值具有时效性,对节点信任度的评价更精确和更可靠。实验证明,该信任模型较DyTrust模型降低了节点之间的交互时延,稳定性和动态自适应性更好,检测恶意节点的能力更强,提高P2P网络的可信度,对P2P网络的安全提供有力保障。     

一种基于组群的P2P网络信任模型*

由于P2P网络的开放、匿名等特点,使得P2P网络对节点缺乏约束机制,节点间缺乏信任。提出了一种应用于非结构化P2P网络的信任模型——BGTrust。该模型对组群内信任采用局部推荐信任和组群间信任采取全局信任的方法进行处理,充分结合了全局信任和局部信任的优点。仿真表明,该信任模型在对交互的信任度评价可信度和抑制恶意节点方面较已有模型有一定改进。     

P2P网络中基于矢量空间的分布式信任模型

传统安全方案已无法解决P2P网络中诸如服务欺骗和节点滥用资源的问题．基于信誉的信任系统可以抑制该类恶意行为,但容易受到节点有策略的改变服务质量和提供不诚实回馈信息的攻击．借助社会网络信任关系模型,利用“时间敏感因子”来提高信任模型检测节点行为的敏感性,通过基于矢量空间模型的推荐可信度来防止节点的串谋和诋毁攻击,从而构建了一个基于矢量空间的分布式信任模型,并基于R-Chain给出了该模型的分布式实现方案．模拟实验和分析表明,该模型简单有效,且具有较好的工程可行性．     

P2P网络中基于激励机制的信任模型

针对P2P网络提出一种信任模型。通过区分直接信任和间接信任,使推荐信任度主要依赖节点以往的成功推荐次数而非直接信任度,以抵御拥有较高直接信任度的节点对正常节点进行诋毁或欺骗。为避免非恶意节点因为网络延时等原因导致服务失败而被孤立出网络,引入激励机制和信任重建机制,定期提高非恶意节点的信任值,使其能重新加入网络,从而加强网络的容错性。实验结果表明,该模型能有效保护非恶意节点,孤立恶意节点,使网络具有更好的健壮性。     

基于P2P泛洪DDoS攻击的防范研究*

提出了基于马尔可夫过程的信任和信誉模型,在节点间构建信任关系,利用节点间信任与信誉信息的交互对恶意节点进行识别,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,提出的模型能有效地隔离恶意节点的消息数,提高网络抵御这种基于应用层的DDoS攻击的容忍度。     

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...     

P2P声誉系统中GoodRep攻击及其防御机制

声誉系统由于其聚集评价的特点,为恶意节点提供了可乘之机.一些恶意节点合谋形成GoodRep攻击组,相互虚假夸大,进而在高声誉值的掩饰下危及P2P网络安全.提出了GoodRep的攻击模型及其防御机制——RatingGuard,并给出了该机制的数学描述和模块化实现过程.RatingGuard通过分析推荐节点之间的评价行为相似度,对推荐节点进行聚类划分和异常检测,识别出存在的GoodRep攻击组节点,从而帮助声誉系统排除GoodRep攻击组的干扰.仿真结果表明,RatingGuard在GoodRep攻击组的抵制方面效果显著,有效提高了声誉系统在面对GoodRep攻击时的恶意节点检测率.     

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。     

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。     

P2P环境下基于信誉的信任模型研究

随着P2P(peer to peer)系统得到日益广泛的使用,其面临的服务欺骗和节点资源滥用等可信问题也越来越严重.传统的安全方案已经不能适应这种需求,基于信誉的信任模型为解决这类问题提供了一种新的思路.分析了信任与信誉的关系,给出了一种基于信誉的信任模型的基本运行框架,对当前典型的基于信誉的信任模型进行了综述与评论,并对这些模型进行了比较分析.最后讨论了当前研究存在的问题,并对未来的研究方向作了展望.     

构造P2P环境下混合式信任模型

针对P2P网络中存在的安全性和可管理性较差、现有信任模型中信任度计算复杂等问题,提出了一种P2P环境下混合式信任模型。该模型采用混合式P2P网络结构,利用时间段机制计算节点信任度,有效地预防节点间的“夸大”、“诋毁”等行为;提出了模型的构建方法以及交互评价反馈方式。仿真结果表明该模型运算量小,并能够有效地孤立和识别恶意节点,具有较强的安全性能。     

P2P中一种改进的可信模型

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．     

一种基于差评散布的P2P网络信任机制

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。