移动自组网环境下基于推荐的信任模型

移动自组网是一种有特殊用途的对等式网络,具有无中心、自组织、可快速展开、可移动等特点,这些特点使得它在战场、救灾等特殊场合的应用日渐受到人们的重视.移动自组网络除了要达到传统有线网络中的安全目标外,还有自身特殊的安全需求,而它的特性又使之容易遭受各种攻击.为了更好的抵御行为异常节点对路由机制的干扰,在节点推荐的基础上提出了一种基于移动自组网络环境的信任模型,并给出了该模型的数学分析和分布式实现方法.分析及仿真表明,与现有的模型相比,该信任模型在的安全性等问题上有较大改进.     

基于贝叶斯网学生模型的教学决策方法

智能教学系统(Intelligent Tutoring System缩写ITS)的一个很重要的问题是当学生在学习中遇到困难需要帮助时,系统怎样决策,怎样给予学生恰当的反馈和帮助。本文论述一个模仿教师辅导单个学生解答练习题的智能教学系统的决策方法。该方法以贝叶斯网为学生模型,根据学生模型上提供的启发信息,对解图空间进行搜索,以获取最佳教学决策。     

一个基于权限的移动自组网门限信任模型

探讨了移动自组网所特有的安全威胁, 将Shamir 秘密分割模型和权限思想相结合,提出了一个基于权限的门限信任模型,并提出了一种新的私钥分量刷新技术。分析结果表明,该模型在可信节点剩余很少时仍能完成网络中节点的认证,亦可避免攻击者获取足够的私钥分量进行非法认证。     

移动自组网信任模型研究

移动自组网具有无中心、自组织和拓扑结构动态变化等特性,传统的安全机制无法阻止网络中泄密节点、“自私”节点的恶意行为。信任机制的引入成为解决移动自组网安全问题的重要手段。该文深入研究分析了现有适用于移动组网的信任模型,提出了自己的理解和建议。     

移动自组网的一种信任评估模型

针对现有信任模型的缺点和信任本身的模糊性和主观性,提出了一个基于灰色理论和神经网络的信任模型。在模型实施中使用灰色关联方法进行关键因素筛选,减小了计算量,有效地延长了移动自组网的使用寿命。利用神经网络进行信任评估,综合考虑节点本身的全局信任值,提高了信任模型的可行性和客观性,并有助于节点的行为选择。     

贝叶斯决策网在智能决策系统中的应用研究

面向复杂的决策问题，提出基于贝叶斯决策网在智能决策支持系统中的应用，通过决策网可以直接计算不同行动方案下的效用，直接为决策者服务。文章深入阐述了贝叶斯决策网的语义、语法、效用函数的构造和详细探讨了在求解复杂决策问题中决策模型构建和推理算法实现的方法和途径。最后建立了供应链管理中零售商预定冰激凌的实例，实际运行表明把基于贝叶斯决策网的智能决策系统用于复杂决策问题是有效的，尤其适用于多角色参与的决策问题。     

移动自组网中一种基于模糊集合的分层信任模型

移动自组网中,作为对基于密码体系的安全手段的重要补充,信任模型在解决内部攻击,识别恶意节点、自私节点,提高系统安全性、可靠性和公平性等方面有着显著优势。提出一种基于模糊集合的分层信任模型,模型采用模糊集合对信任关系进行建模,引入向量贴近度为推荐信任分配权重,并充分考虑分层（分簇）结构移动自组网的特点,强调了系统的可扩展性、动态适应性、鲁棒性和资源开销最小。     

基于簇的移动自组网络信任管理模型

对MANET的特点和它所面临的安全问题进行深入的分析和研究,指出设计合理的信任模型是MANET安全的首要问题。文中首先分析现有的MANET安全解决方案中的不足,进一步对MANET中的信任管理问题进行广泛的讨论。在此基础上提出基于簇的动态信任管理模型（Dtrust）。该模型有效地解决了MANET中的盲目信任问题,最后对该模型下簇的更新方法进行了描述。模拟实验证明了该模型的可行性。     

移动自组网中基于推荐的信任模型

作为对基于密码体系的安全手段的重要补充,信任管理对移动自组网的可靠运行和安全保障具有重要意义。由于节点间信任关系的建立有赖于第三方节点的推荐信息,节点的虚假推荐和不推荐行为是信任管理机制必须解决的问题。以移动自组网中信任管理为研究背景,提出一种基于推荐的信任模型,引入时间帧进行信任值合成计算,用推荐信任度来评价节点的推荐行为,可以有效解决恶意节点和自私节点的虚假推荐行为,以及自私节点的不推荐行为,同时提高了信任模型的动态适应能力。理论分析和仿真结果进一步验证了模型的合理性和可行性。     

基于概率博弈的无线自组网信任推荐激励策略的研究

无线自组网中信任推荐依赖于节点间协作,而信任系统自身无法为该行为提供信任评价。为分析节点间信任推荐交互过程建立了重复概率博弈模型,在此基础上分析了TFT,GTFT,OT,GT4种激励策略对提升节点间信任推荐协作的影响以及各激励策略的均衡边界条件成立的差异。仿真表明,在高突发自私行为比率情况下,GTFT激励策略能保持较高的有效推荐率,提升自私节点的信任推荐协作性,进而帮助信任系统在联合攻击情况下做出及时准确的信任评价。     

移动自组织网络环境下信任模型的研究

移动自组织网是一种可移动、无中心、自组织、可快速展开的特殊对等式网络。由于无线链路的不可靠性和拓扑结构的多变性等原因,它在安全上面临着许多威胁和挑战。为了保证路由安全和网络的可靠运行,利用临近节点间的信任关系,提出了一种基于移动自组织网络环境的信任模型,并给出了该模型的数学描述和实现方法。最后,将模型应用于移动自组织网的一种路由协议。仿真分析表明,网络存在攻击时,基于该模型的路由协议有更好的包传递率和路由安全性能。     

簇结构移动自组网络中基于推荐的局部信任模型

在移动自组网络中,许多应用都依赖层次结构的支持。簇结构是移动自组网络中应用最为广泛的层次结构。论文针对移动自组网络信任管理中存在的问题,结合簇结构网络的特点,提出一种基于本地邻居推荐的局部信任模型,并对该模型进行了数学分析和模拟实验。分析及模拟结果表明,该信任模型能够有效地提高簇结构网络的连通性与吞吐量,同时通信开销与计算开销均不高,具有较好的工程可行性。     

基于绝对信任模型的Ad Hoc网络自组织公钥管理机制

传统网络中的身份认证工作一般都是由证书权威(CA)来完成,但在分布式的移动AdHoc网络中很难实现这种集中式的身份认证机制,引入这样的中心机构会带来潜在的安全威胁,一旦中心机构遭到破坏,将导致整个网络瘫痪,所以只能寻找其它更合适的方式来进行认证.本文提出一种基于绝对信任模型的自组织公钥管理方案,通信实体自己产生公私钥并颁发证书,不需要任何信任第三方以及认证服务器,信任关系按照自然人的可信关系得到可信传播,相对传统的自组织公钥管理,具备更短的平均认证路径长度以及较高的认证通过率,更重要的是,绝对信任证书模型更加符合实际中通信主机之间的信任需求.     

一种Ad Hoc网络群组移动模型

全面介绍了当前群组移动模型的研究进展,分析了不同群组移动模型的特点和应用范围,针时现有移动模型不能有效反映群组节点运动过程中行为特性的不足,提出了基于Gibbs分布模拟退火的群组移动(Gibbs sampler based simulated annealing group mobility,简称GGM)模型,并与目前广泛采用的参考点群组移动(reference point group mobility,简称RPGM)模型进行仿真比较,分析了两种群组移动模型对网络协议性能评价与网络拓扑的影响.仿真结果表明,通过选择不同的Gibbs势函数,GGM模型能够有效描述群体运动过程中的聚集行为、分散行为和列队行为;模型比较的结果也表明,不同的移动模型对Ad Hoc网络协议性能具有不同的影响.     

基于定长时隙的多跳Ad Hoc网络DCF协议马尔可夫链模型

指出了现有的基于不定长时隙的DCF协议马尔可夫链模型的局限性,并在详细分析多跳ad hoc 网络环境中DCF 协议建模的难点问题基础上,提出了一种基于定长时隙的多跳ad hoc 网络DCF 协议马尔可夫链模型.通过模型的求解,得到了反映多跳ad hoc 网络饱和吞吐量性能的相关性能指标的理论值,并结合GloMoSim 网络仿真环境中的仿真实验,证明了模型的有效性.     

移动自组网基于簇的分布式入侵检测模型

首先结合移动自组织网络的特点和安全现状,分析了入侵检测技术在移动自组网中面临的挑战。接着,提出了改进的基于簇的分布式入侵检测模型,并将该模型与一般的基于簇的入侵检测模型进行对比,然后给出了簇首入侵检测单元的功能模块设计,最后讨论了协作检测的工作机制。     

基于WMPLS的无线自组网组播路由机制

将多协议标签交换(MPLS)技术与无线自组网组播机制相结合可以把MPLS在分组转发以及支持服务质量、流量工程等方面的技术优势引入到无线自组网组播路由协议设计中,具此提出了一种基于MPLS技术的组播协议设计方案——标签交换转发组播协议(Label-Switching Forwarding multicast routing protocol,以下简称LSF组播协议)。     

一种新的移动Ad Hoc网络随机密钥分发机制

移动Ad Hoc网络是一种无需固定通信基础设施、拓扑结构动态变化的无线网络,所以传统的密钥管理机制不能应用于Ad Hoc网络。本文在分析文献[1]中所提出的无线网络随机密钥分发机制的基础上提出了一个改进的基于环形通信的密钥分发协议,并对该协议进行了安全性和性能上的分析。在建立结点之间的安全信道时,该协议引入环状的合作结点集,不仅能够保证安全性和鲁棒性,而且大大降低了通信量。