资源共享P2P网络的进化博弈激励模型

根据进化博弈的观点,提出一种资源共享型P2P网络博弈激励模型。对P2P网络进行描述,并对节点的行为进行量化分析,建立节点资源访问的概率模型,给出共享型P2P网络中的个体模拟动态方程。在随机博弈收益矩阵的基础上,通过调整相关参数引导P2P网络向动态平衡的状态演化。仿真实验结果验证了该模型的可行性和灵活性。     

一个非结构化P2P网络中基于信誉的激励机制

在P2P网络中,freerider节点和恶意节点的不合作行为严重影响了P2P服务的可用性。为此,本文提出了一个应用于非结构化P2P环境下基于信誉的激励机制。该机制通过有限的信任信息的共享,实现信任评估和推荐信任度评估;并以此为基础,通过有效的拓扑构造和服务选择策略及服务请求冲突解析策略的选择,实现对合作节点的激励和对freerider和恶意节点的遏制及惩罚。分析及仿真实验表明,本文提出的基于信誉的激励机制是简单有效的。     

P2P环境下基于声誉的信任管理模型

在分析以往面向节点与面向资源的信任管理模型的优点与不足的基础上,提出一个新的基于声誉的信任管理模型。该模型首先根据价值量对节点所拥有的资源进行分类,在此基础上进而综合考虑资源与节点的声誉问题。模型通过节点以往交互行为的评价信息来对将要发生的行为进行预测与判断。此外,讨论了关于声誉值初始化的问题,使得模型更加具有实际意义。     

自组织P2P 网络分布式合作激励机制研究现状

自组织P2P网络本质上的节点自治及理性特征决定了网络系统目标与节点自身利益的不一致性,合作激励机制能够引导节点采用利他的行为策略,弥合系统与个体之间的利益冲突．以提高自组织网络可用性为目标,探讨了多种有效的、实用的分布式合作机制,总结了自组织P2P网络合作激励机制的设计中存在的问题和研究方向．     

基于反馈评价的P2P网络信任机制探究

从现有的P2P网络信任评价过程来看:它面临着策略性与不诚实推广,并且严重制约着模型计算信任评价的有效性与准确性。针对该问题,基于概率统计的信任评价模型应运而生,该模型根据社会发展中的主管信任,直接反馈信息、总结经验,运用概率统计中的推荐信任与直接信任,区分直接经验与信息推荐者的信任度,以提高模型评价的有效性。     

P2P系统中基于声誉的信任评估机制

P2P系统能够使陌生节点之间进行在线交易,但安全问题越来越受到人们的关注。因此,如何在P2P系统中构建一个有效的信任机制来帮助在节点之间建立信任是目前P2P技术研究的一个热点。提出了一种新的P2P系统中基于声誉的信任评估机制,该机制较全面地考虑了影响信任度的因素,改进了局部声誉与全局声誉的计算方法,降低了信任度的计算负载,并且引入了黑名单机制。实验结果表明,该机制能有效地评估节点的信任度,识别和隔离恶意节点,提高系统交易成功率,并能有效地应用于P2P系统中。     

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系统中一种基于声誉的混合抗污染机制

提出一种新的基于节点声誉和目标声誉的混合抗污染机制。该机制由投票节点的声誉决定选定的目标文件的声誉。节点声誉通过引入严厉的惩罚策略及投票激励机制,有效孤立了污染者,刺激了用户对文件污染的警觉度,阻止污染的进一步扩散。仿真结果表明,与目标声誉系统相比,该机制收敛更快,抗污染性能更好。     

基于声誉的P2P匿名通信方案研究

P2P匿名通信系统需要系统成员共同参与信息转发,而部分不积极参与通信的成员的Free-riding行为将导致匿名系统性能降低。针对P2P匿名系统中部分成员不积极参与匿名转发信息的自私行为,基于区分服务思想提出一种基于声誉的匿名通信方案,该方案通过成员之间互相监督发送信息次数,降低了不积极参与信息转发成员的声誉值,使不同声誉值的成员获得的匿名性能不一样。理论分析和计算数据表明,应用声誉机制能确保正常成员的匿名度不变,但降低自私成员的匿名度,从而有效减少部分成员不积极参与转发匿名信息的自私行为。     

基于节点行为的P2P网络激励体系研究

P2P网络中节点的自主行为使网络性能受到限制,基于博弈理论的激励机制能应对P2P节点行为的复杂性。在对节点行为建立其策略模型的基础上,针对P2P网络拓扑、路由及资源分配等各层面来设计相应的激励机制,以提高网络性能和服务质量,并通过计算机仿真技术提出其验证平台的设计方案,以验证所提激励机制的有效性和可靠性。     

信任模型在P2P网络信誉激励机制中的应用

在目前已广泛应用的P2P网络中,由于缺乏信任机制,存在着许多欺诈等恶意行为,节点的资源共享处于自愿,可能随时退出,系统的有效性和可用性难以保证。由于P2P网络节点的匿名性和贡献资源的自愿性,绝大多数节点缺乏提供服务积极性,从而引发了P2P网络中的搭便车问题。提出了一种新的激励机制,可有效解决一部分问题。     

激励一致的自适应P2P拓扑构造

在诸如文件共享的P2P(peer-to-peer)网络中,节点不可靠的自主行为严重影响了P2P服务的可用性.而目前,主流的全分布P2P网络在构造拓扑时都没有考虑节点的自主行为特征,节点在拓扑上的地位是对等的.充分考虑了节点构造拓扑的理性,提出了基于节点互惠能力的自适应P2P拓扑构造协议.仿真分析表明,利用该协议构造的拓扑对P2P网络中不同类型的节点具有激励一致性.此外,该网络拓扑与已有同类拓扑相比更有效,且网络开销更小.     

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。     

对等网环境下一种安全有效的信誉体制

提出一种基于公钥体制的安全有效的分布式信誉体制。定义了存储客户端信息的客户证书CCert和存储信誉信息的信誉证书RCert;采用与现有信誉查询方式不同的混和式查询,保证了信誉查询的有效性和安全性;同时生成最近时戳来保障信誉信息的实时性。此外,本体制还具有信誉信息的完整性、不可否认性、防合谋、防报复等特性,从而更好地提高对等网的可用性。     

一种基于信任衰减向量的P2P网络信誉模型

为了解决P2P网络的信誉问题,以电子商务为研究背景,设计了一种基于信任衰减向量的P2P网络信誉模型（P2P-Rep）。本模型采用混合结构式P2P网络的架构,对电子商务中各交易指标的评价向量进行衰减计算,基于交易评价因子推理计算直接信任度、间接信誉度和综合信誉度。仿真实验验证了该模型较低的资源开销和较高的交易成功率。     

P2P中抑制Free riding行为的激励机制-节点所得税法

由于P2P网络节点的匿名性和贡献资源的自愿性,绝大多数节点缺乏提供服务的积极性,从而引发了P2P网络中的＂Free riding＂问题。在分析＂Free riding＂问题的基础上,依据拉弗曲线和美国个税方案,提出了一种基于个人所得税的激励机制（PIIM）。基于＂富人多交税,穷人少交税＂的思想来实现收入的二次分配,进而实现P2P系统的节点公平性。基于校园网运用的实验表明,该激励机制促进了社会公平,达到了激励节点参与资源共享的目的。     

基于激励机制的P2P节点安全性研究

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.