移动P2P网络中的多粒度信任模型

移动P2P网络的应用越来越广泛,随之而来的是大量欺诈等恶意行为,使系统的有效性和可用性难以保证。现有模型大多针对固定网络,忽略了终端类型对节点信任值的影响,而且不能很好地解决节点在不同领域、不同方面的可信度计算问题。针对上述问题,利用聚类思想和时间因子的概念,提出一种多粒度信任模型MGT（Multiple Granularity Trust Model）,并给出基于该模型的资源选择协议的工作流程。分析结果表明,模型能够有效地抵御恶意节点的破坏,增强P2P网络的安全性。     

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网络中基于动态推荐的信任模型

针对P2P网络中节点交易风险较大的问题,模拟社会网络的人际交互过程,提出一种基于动态推荐的信任管理模型。采用模糊聚类方法,结合交互的上下文动态地选择推荐节点,在推荐因子的计算上融入聚类分析结果,提高了推荐的可靠性。分析和模拟实验表明,该模型能有效提高推荐的准确性,增强P2P网络的可用性。     

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。     

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。     

直接评价节点诚信度的P2P动态信任模型

为解决现有P2P信任模型计算开销大、动态适应能力差、推荐可信度的动态性未得到足够重视等问题,提出了一种新的动态信任模型。通过直接交互节点的局部评价加权其推荐可信度计算节点的全局信誉值,避免了迭代过程,降低了网络开销。采用基于时间帧的方法更新节点的全局信誉值和推荐可信度,以抑制节点提供服务和推荐两方面的动态性。仿真实验结果表明,新模型较现有模型在网络开销、节点动态性推荐的抑制等方面有较大改进。     

构造移动P2P环境下的分布式信任模型

基于固定网络的信任模型缺乏对网络高度动态性的考虑,不能直接应用于移动P2P网络。本文利用节点的报文转发能力,提出了一种移动P2P环境下的分布式信任模型MobTrust。该模型通过分布式存储机制,将节点转发的评价数据备份于K桶中,扩充了评价数据的存储范围。同时,鉴于移动设备有限的计算能力,设计双反馈机制提高评价数据的可靠性,然后以轻量级的方式计算信任度。仿真结果表明,MobTrust能有效降低系统开销,并拥有较高的评价数据利用率和交易成功率。     

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。     

一种用于P2P电子商务的信任模型

P2P电子商务比传统电子商务更方便、更灵活,但用户所涉及的风险和安全威胁也越大,各种网络诈骗层出不穷。降低用户的风险,帮助用户选择可信的交易对象,是电子商务发展的充分条件。文章提出了一种基于信任群的信任模型TGTM,经过模拟实验证明,该模型能够有效地孤立和识别恶意节点,帮助用户选择可靠的交易对象,降低其交易风险。     

P2P 网络下分布式带激励的信任模型设计与研究

由于P2P 网络无中心、匿名性等特点,传统的基于PKI 安全机制不能很好地保障其安全,设计一个有针对性的信任机制来保障P2P 网络的安全是非常有意义的,在现有信任机制研究成果的基础上提出了一种更加完善的信任机制,基于模拟人类社会推荐信任评价安全策略,具有节点区分、严格奖惩的激励机制,通过模拟试验,与基于投票的信任机制相比,该信任机制能够更好地促进P2P 网络的正常交易,抑制恶意的、破坏性的交易,确保P2P 网络的安全性、稳定性。     

一种基于优先度推荐的新型P2P网络信任模型

为解决现有的P2P网络存在的诸多问题,提出了一种基于优先度推荐的P2P信任模型,引入了时间衰减因子来解决信任模型的滞后性问题,同时将优先度加权推荐机制与反馈结果相结合来综合考量节点信任度的计算。实验表明,该信任模型能有效解决节点信任的敏感度和公平性问题,并且可以迅速提高P2P网络的服务质量。     

P2P网络下基于推荐的信任模型

基于推荐信任机制,引入正态概率密度函数的概念,对信任度进行描述。提出一种对信任度进行概率分析的评估方法,可动态地适应用户的安全需求,减弱在多路径推荐中由于恶意实体推荐所带来的负面影响,提高信任计算结果的稳定性。分析和模拟试验表明该模型的必要性和有效性,可以更好地解决P2P网络带来的安全问题。     

P2P网络中基于权重因素的信任模型

针对P2P网络内部的安全问题,提出了一种P2P网络基于直接交易信任和推荐信任的模型,运用了直接交易信息参数、推荐信息的评价可信度和动态平衡权值参数,较简单准确地描述了节点的综合信任值,在进行交易前与目标节点建立信任关系,能有效抑制恶意节点对网络中其他节点的恶意交易行为和评价欺骗,提高网络交易的安全性。     

基于信任和推荐的P2P信誉模型

分析现有信誉模型,提出一种使用信任机制和推荐机制的P2P信誉模型,利用决策树思想优化该模型。给出一种在分布式P2P系统中存取全局信任值的方法,解决了单点失效问题。实验结果表明,该模型对信任值的估算准确度以及判别虚假节点的能力高于现有模型。     

移动P2P分布式信任模型设计

移动P2P网络的开放性和松耦合特性使得节点恶意攻击行为普遍存在,而现有基于声誉的信任模型大都基于“信誉值高的节点评价推荐越可信”的假设,无法识别恶意节点动态策略性攻击行为。针对这一问题,将社会网络相关理论引入信任系统,提出一种基于社会距离的信任模型（SD2Trust）。该模型区分了服务可信度和推荐评价可信度,用多维结构同型性描述向量刻画节点网络地位和行为特征,根据社会距离确定推荐节点集和推荐信誉计算权重,综合信任考虑了诋毁风险。理论分析和实验结果表明,该模型能有效对抗恶意节点动态策略攻击行为。     

基于增强稳定组模型的移动P2P网络信任评估方法

目前,己经有许多文献给出了移动P2P网络环境下信任管理技术与具体应用的集成方案.现存的信任模型都存在一个共同的假设,即假设信任信息都来自于稳定的网络拓扑结构环境下,且这些信任信息能够被保证长期有效.然而移动P2P网络由于节点频繁的加入和退出造成网络拓扑结构不断变化,不可能保证建立的信任信息长期有效.因此,已有的信任管理系统在这种移动环境下已经不再适用,迫切需要提出新的解决方案.通过研究移动P2P节点的信任关系的变化与网络使用者的兴趣、爱好等变化的对应关系,该文提出了一个基于增强的稳定组模型(Enhanced Stable Group Model-based Trust Evaluation Method,SGTM)的信任评估方法,并给出了稳定组构造算法.该机制利用稳定组构造算法对移动P2P网络进行有效地分组,相同分组内的节点之间相对保持最大程度的拓扑结构的稳定,从而保证组内节点信任关系的稳定存在.文中在移动环境下对移动模式和信任管理之间的关系问题进行了详细的研究.模拟实验从动态适应力、全局信誉的收敛时间以及全局信任计算所涉及的通讯负载等方面对所提出的信任评估方法的性能进行了评估.     

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。