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。     

一种新的P2P系统中基于双ratings的声誉管理机制

声誉系统的效率取决于回馈的质量,现有P2P系统中的声誉模型不能处理合谋、不递交ratings等攻击,并且对无过失节点还存在不公平性,针对这些问题,提出了一个新的基于双ratings的声誉管理机制,采用两个度量来评价节点:服务信任和回馈信任,服务信任反映server提供服务的可靠性;回馈信任反映consumer汇报ratings的可信度.一次交易后,要求服务双方都递交ratings,依据这两个ratings对server的服务信任和consumer的回馈信任进行更新,并且server的服务信任更新与consumer的回馈信任紧密相关.为了防止恶意节点反复实施恶意行为或不递交rating,还提出了一个惩罚机制,作为对声誉模型的补充,仿真表明,提出的声誉管理机制能够抵制上述恶意攻击,减少不公平性.     

电子商务系统的信任建模与评估

针对P2P电子商务系统的安全问题,提出一种基于声誉的信任模型。通过引入影响信任度的信任因素改进局部声誉与全局声誉的计算方法,准确地反映出节点的信任度,降低信任度计算的时间复杂度。实验结果表明,该模型相比现有的信任模型,能提高系统交易成功率,并有效用于P2P电子商务系统中。     

电子商务系统信任管理研究综述*

通过分析目前电子商务信任模型的研究现状,总结出了研究信任模型的主要方法,讨论了信任研究中所涉及的各种问题,并指出了下一步研究的方向和思路。     

基于信任向量的P2P信任机制

针对现有P2P信任机制不能有效地检测和惩罚短期内反复建立信任然后进行恶意攻击的摇摆节点,本文提出了基于信任向量和时间窗口的信任机制,用信任向量记录节点的交易信息,用时间窗口收集最近一段时间内交易的记录,提高了信任评估的准确性和动态性。仿真实验表明,与已有的信任机制相比,该机制能够有效处理动态恶意节点行为。     

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。     

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网络中一种分布式信任机制的研究

随着P2P(Peer-to-Peer)网络规模的不断壮大以及用户种类的不断增加,网络中节点的自私行为可能导致网络产生严重的问题。因此,提出一种有效的信任机制来鼓励节点的合作行为成为一个关键问题。本文提出一种分布式信任机制以提高系统的整体性能,并通过仿真实验测试了该机制对于搭便车者的影响,最后对文章进行了总结及对下一步研究的讨论。     

基于评价向量的P2P电子商务信任模型

针对现有P2P信任模型中交易因素考虑不全面、缺乏恶意节点识别机制而导致无法防御恶意节点共谋攻击和耗费网络带宽等问题,提出一种新的P2P信任模型EVTM,该模型采用向量化的方式表示评价的标准,引入时间衰减因子和惩罚机制,促使模型中交易节点积极地、正确地评价,从而构造一个诚信、可靠的交易环境。仿真实验进一步证明EVTM不仅可以根据用户的不同需求对交易对象做出更合理的信任评估,而且能有效地避免恶意节点的共谋攻击,从而降低交易的风险,减少损失。     

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.     

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。     

一种基于概率统计方法的P2P系统信任评价模型

现有的P2P系统信任评价模型正面临着两种恶意节点的攻击行为--策略性欺骗和不诚实推荐,严重影响了模型计算节点信任评价的准确性和有效性.针对现有模型存在的不足,提出了一种基于概率统计方法的信任评价模型.该模型借鉴人类社会中主观信任关系的概念,依据直接经验和反馈信息,利用概率统计方法分别计算节点的直接信任和推荐信任,并通过区分直接经验的重要程度,区分反馈信息及其推荐者的可信度,提高信任评价模型的有效性.仿真实验分析说明,与已有的信任评价模型相比,该模型能够更有效地抑制策略性欺骗和不诚实推荐的威胁,特别是复杂的协同作弊方式对系统的攻击.     

基于领域和贝叶斯网络的P2P电子商务细粒度信任模型

针对现有P2P电子商务模型信任粒度比较粗糙,不能很好体现节点真实行为的问题.提出一种细粒度信任模型(FG-trust),可以计算一个节点在不同领域、不向方面的可信度.模型采用多代理结构,将网络划分为多个域,每个域内设一个代理,管理域内节点信息,整个网络中设置一个总代理管理域间消息传递.引入领域模型的概念,计算同一节点在...     

一种直接评价节点诚信度的分布式信任机制

基于信誉的信任机制能够有效解决P2P网络中病毒泛滥和欺诈行为等问题.现有信任机制大多采用单个信誉值描述节点的诚信度,不能防止恶意节点用诚信买行为掩盖恶意卖行为;而且从信誉值上无法区分初始节点和恶意节点.提出一种新的分布式信任机制,基于交易历史,通过迭代求解,为每个节点计算全局买信誉值和卖信誉值,根据信誉值便能判断节点的善恶.仿真实验对比和性能分析表明,与EigenTrust算法相比,该算法能够迅速降低恶意节点的全局信誉值,抑制合谋攻击,降低恶意交易概率.     

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。     

基于交易特征和反馈评价的P2P信任模型

提出了一种新的在P2P系统中基于交易特征和反馈评价的信任评估机制。为确定反馈评价的真实性,模型引入了时间衰减函数和事务影响参数,给出了反馈评价的可信度计算方法。实验仿真结果表明,该评估机制能够提高局部声誉和全局声誉的计算准确性,有效地抑制恶意节点。与信任模型PeerTrust和EigenTrust相比,该模型的性能优于其他两者,能够更好地应用于P2P电子商务系统中。     

基于声誉的多维度信任计算算法

针对移动Agent电子商务环境,大多数基于声誉的信任算法是单维度的,评价的节点只对历史交易给出单一的评价,并不区分节点服务内容,给出的信任评价粒度较粗.对此,提出了一种基于声誉的多维度信任算法RMDT(reputation-based multi-dimensional trust).给出了一种新的推荐可信度计算方法,...     

一种基于名誉的P2P网络信任管理模型

由于P2P系统的开放、匿名等特点,节点间的信任关系往往很难通过客观的信任关系建立。本文构建了一种基于实体间交易历史和推荐的信任模型,提出了依据历史交易记录来计算直接信任值的方法,定义了信任推荐和信任聚合两种运算,运用分布式哈希表来处理信任值的存储和查询,并给出了信任咨询和更新的算法。实验表明,该模型可以提供较可靠的信任推荐服务,同时能较好地消除诋毁、恶意推荐等安全问题。