非结构化P2P中的一种信任机制

为了消除非结构化对等网络中恶意节点的恶意行为对网络系统造成的危害,提出了一个基于社会规则的声望模型,给出了该声望模型的参数及其计算方法,在基于社会规则的声望模型的基础上,提出一个用于非结构化对等网络的信任管理方案;给出了评价信息的分布式存储方案以及信任管理中声望和满意率的计算方法,提出了一个声望搜索算法;给出一个基于信任的拓扑进化算法,该算法改善了网络拓扑结构,增加了网络性能的稳定性.实验仿真表明该信任机制能够有效抵制非结构化对等网络应用中恶意节点的恶意攻击.     

一种综合的P2P网络信任模型

安全有效的信任模型是保证P2P 系统高效、稳定的关键技术之一。介绍一种适用于P2P 网络的综合信任模型,它参考了社会网络中信任关系的建立方法,从两个角度来计算节点的综合可信度。该模型中引入了非对称加密等安全机制,通过分析与仿真证明该模型能有效地抑制冒名和诋毁等非法行为,具有较强的安全性。     

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网络信任模型研究

由于P2P网络的开放性、匿名性、随机性以及网络节点的高动态性等特点,使得网络节点之间的交流和服务存在着很大的安全隐患。信任模型作为一种解决网络安全隐患的方案,近年来得到了广泛的研究和发展。本文从基于超级节点、基于推荐、基于反馈和基于博弈论这四个方面系统总结和分析了目前国内外最具有代表性的P2P网络信任模型,详细阐述了这四类模型的特征,并指出了各自的优势和不足。尽管P2P网络信任模型的研究成果不断涌现,但尚有一些问题有待进一步解决,本文最后结合当前研究热点和难点展望了P2P网络信任模型在未来的研究方向。     

一种P2P网络的安全信任模型

近年来Peer-to-Peer网络迅速发展,已应用到互联网的方方面面.P2P网络本身具有动态性和不确定性,这带来了一系列的安全问题.文章提出了一种P2P网络安全信任模型,能够根据网络实体以往的交互经验来评估实体的信用值,从而建立实体间的信任关系,更好地保证网络的安全性.     

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。     

P2 P网络中基于改进DyTrust的信任模型

为了动态提升P2P网络的适应性、可靠性和可信度,在DyTrust信任模型的基础上,考虑到风险因素和时间因素对P2 P网络节点信任的影响,引入一个基于服务质量的风险函数和时间衰减因子棕,提出一种适合P2 P复杂环境的信任模型。实验结果表明,相比现有信任模型,文中研究的P2 P网络信任模型具有更好的动态自适应能力、更强的恶意节点检测能力,以及更优越的反馈信息聚合能力,对P2 P网络的安全提供有力保障。     

非结构化P2P网络的增量式查询

基于非结构化P2P网络的应用日益广泛,参与共享资源的节点越来越多,且呈海量增长趋势.如何在海量节点、海量资源的情况下,对同一查询语义进行增量式查询,是一个重要而颇具挑战性的问题.提出了一个通用的近似依相关性大小的非结构化P2P网络增量式查询算法模型,该算法模型使得针对同一查询语义的增量式查询尽力优先访问与语义最为相关的节点,从而在完全分布式的P2P网络中获得类似Google[1]的依据资源相关性排序显示及其"下一页"的功能.     

非结构化P2P网络的一种改进搜索算法

分析非结构化P2 P网络中利用原始的洪泛法进行资源搜索时产生冗余查询包的原因,提出整改的措施和优化的机制,在此基础上给出改进的搜索策略,同时设计出一种更好的分段搜索算法,并对其进行实验仿真,通过和洪泛法的模拟分析比较,表明改进后算法的高效性和可行性。     

一种P2P网络安全信任模型的设计与实现

首先分析P2P应用的安全需求,然后基于JXTA设计了一种P2P安全信任模型,并实现了模型中的信任机制和对等点间通信的功能,确保了P2P应用的安全性。     

面向选择推荐节点的P2P网络信任模型

对等网（P2P）具有开放性、匿名性等特点,节点之间的交互类型复杂多样并且具有较小的重复交互性,导致其节点之间的信任关系难以确定。提出一种基于选择节点的P2P网络信任模型,通过直接信任和推荐信任得到节点综合信任值。选择推荐节点时,使用推荐节点与交互节点信任值相似度作为标准,以其信任差值最小的推荐节点作为被选择节点;同时,针对共谋团体的团伙欺骗,提出连带惩罚机制以及对提供可靠消息节点的奖励机制。仿真实验结果表明,该模型不但具有抗恶意节点攻击的能力,同时还具有较高的自适应能力。     

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环境下引入激励机制的动态信任模型*

针对现有的P2P信任模型中对节点行为改变的动态适应能力不足以及欠缺激励机制的特点,提出了一种引入激励机制的动态信任模型（DITrust）。该模型采用信任值动态衰减策略以提高其动态适应能力,同时通过推荐偏移量来计算推荐信誉值,增加了推荐信誉的可信度;最后引入虚拟信誉货币以鼓励节点提供服务和推荐信息,提高了节点模型参与的主动性。实验结果表明,DITrust较已有的模型能够抵御类型更广泛的恶意节点攻击,且具有更小的网络开销。     

P2P网络中基于贝叶斯理论的信任模型研究

借助于社会人工学中信任的概念,把P2P网络中节点交互的历史信息作为样本信息,结合先验信息对节点的未来行为做出推断,并根据节点之间信任关系不同,区分了直接信任和推荐信任,并分别给出了两种信任关系基于贝叶斯理论的计算方法。最后与L.Mui等人的模型作了比较。     

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。     

P2P环境下基于Bayesian网络的多粒度信任模型

Peer-to-Peer网络中,为保证系统的整体可用性,节点间的信任评估模型必须被建立起来。现有的模型不能灵活的反映考虑不同影响因素情况下节点的信任值。同时,不能避免Free Riding现象。本文全面地描述了节点的行为,将激励机制引入信任模型中。同时考虑了影响节点信任值的不同因素,以及他们之间复杂的依赖关系,利用bayesian网络和领域层次结构相结合的方法有效合理的将各方面因素整合起来,形成能够反映节点在不同方面的本地信任值。     

基于P2P网络的动态模糊综合信任模型

针对现有的P2P网络信任模型在聚合节点信任值时对节点行为的差异性与动态性考虑不足,提出了一种动态的模糊综合信任模型——DFCTrust,即在静态模糊综合评价的基础上加入时间衰减因子及波动惩罚因子。首先,该模型通过静态模糊综合评价的方法来计算每次交易的满意度得分,由于在计算过程中加入了交易上下文的评价因素,所以可以很好地避免恶意节点在小交易上诚信在大交易上欺骗的恶意行为;其次,在综合计算节点信任度时,引入了时间衰减因子和波动惩罚因子,这样不仅可以避免与不活跃节点交易所造成的失败,而且还可以有效地抵御节点采用周期性振荡欺骗的恶意行为。仿真实验表明,DFCTrust具有更好的动态适应能力,能够有效地处理动态恶意节点策略性的行为改变,从而提高交易的成功率。     

P2P环境下的一种混合式信任模型

提出了一种P2P环境下的混合式动态信任模型来解决当前P2P网络的安全性差、难于管理等问题缺陷。该模型融合了本地信任、推荐信任和全局信任模型,通过有机的结合能充分发挥各自模型的优点。同时通过相应的反馈机制能够有效地判断节点信任度的变化和抵御诋毁、夸大等安全问题。仿真结果表明,该模型能有效地判断节点的信任度,同时具有良好的安全性。     

P2P环境下基于层次域的全局信任模型研究

对等计信任模型是目前提高P2P系统安全性的一个重要方法.在分析各类信任模型的特点和节点行为特征的基础上,提出了一种基于层次域的全局信任模型,采用邻近原则和信任度划分节点域,并在此基础上加入了奖惩机制,具有较好的信任收敛度和对恶意行为的防范效果.