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。     

基于分布式信任管理的时延容忍网络数据转发方案

为解决时延容忍网络中恶意或自私节点严重影响网络性能的问题,提出一种基于分布式信任管理的时延容忍网络数据转发方案.通过计算节点信任值先滤除网络中的恶意节点,再执行数据转发行为.根据节点的转发行为以及它们的能量消耗信息计算出直接信任;邻居节点推荐的信息融合间接信任和推荐信誉计算出推荐信任;融合直接信任和推荐信任得到节点总体...     

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。     

基于信任迭代的P2P网络信任管理模型

多数P2P网络信任管理模型无法准确计算节点间的推荐信任值,且节点交易过程中不能有效防止恶意推荐.为此,提出一种基于信任迭代的信任管理模型,通过引入信任迭代、推荐可信度和迭代信任值的概念,根据节点间的直接交易经验计算节点间的推荐信任值,将推荐链划分为主链和副链,从而更全面地参考推荐信息,减小因推荐链的取舍对推荐信任值造成的影响,并给出一种新的推荐信任值迭代计算方法,使计算结果更合理.仿真实验结果表明,该模型能够准确地计算推荐信任值,抑制恶意推荐行为.     

基于D-S证据理论的无线传感器网络信任评估模型

信任评估模型对无线传感器网络的可靠运行和安全保障具有重要意义.提出了一种基于D-S证据理论的信任评估模型.模型给出了节点信任值的形式化定义;利用基本置信度函数计算直接信任值,通过邻居节点的推荐获取间接信任值;在此基础上,对直接、间接信任值进行基于权重的修正,并根据Dempster组合规则予以合成,最终得到节点综合信任值.仿真结果表明,该模型具有良好的动态适应性和容错性,能实时、准确地发现恶意节点,有效提高了无线传感器网络的安全性.     

社会网络中交易节点的选取及其信任关系计算方法

社会网络环境中,由于缺乏有效的激励策略,导致节点缺乏服务交易的主动性和积极性;由于存在利益相关,一些节点会相互联合去共同推荐某个节点,形成协同作弊和信任推荐不可信的问题.为此,提出了社会网络中交易节点的选取及其信任关系计算方法.通过设计竞标服务策略来调动节点提供资源服务的积极性.针对不同服务中评价指标权重难以客观确定的问题,提出基于熵权的指标权重确定方法,并利用TOPSIS方法来选择合适的网络交易节点以避免交易节点选取的随意性.由于信任与风险并存,因此引入交易影响力函数来融合节点的直接信任和推荐信任以确定所选交易节点的可信性,并通过考虑推荐时间影响函数、交易内容相似度和推荐熟悉度等多维影响因子来保证推荐可信性.最后提出了基于多属性的节点推荐信任度更新方法.仿真结果表明文中方法对提高节点服务积极性、抑制节点协同作弊和恶意欺诈都有较好的效果.     

无线传感器网络中基于模糊逻辑的信任评估模型

信任评估模型对无线传感器网络的可靠运行和安全保障具有重要意义。针对无线传感器网络主观信任的模糊性,提出了一种基于模糊逻辑的信任评估模型(TEFL,trust evaluation model based on fuzzylogic)。模型使用模糊集理论给出节点信任值的形式化定义;利用模糊推理方法量化本地信任值,通过邻居节点获取推荐信任值;在此基础上,对推荐信任值的综合权重进行模糊推理,并将本地、推荐信任值予以合成,最终得到节点综合信任值。仿真结果表明,该模型具有较好的鲁棒性,能实时、准确地发现恶意节点,确保网络安全性。     

一种基于推荐的P2P网络信任管理模型

研究网络管理,提高网络质量,鉴于现有的P2P网络推荐信任机制缺少完整的系统解决方案,结合局部信任机制的特点,依据在P2P网络中对相关的节点的评价能力及历史信息的搜集、分析,并加强安全性管理,提出一种基于推荐的P2P网络信任管理模型.在信息的收集过程中,仅限于与某节点有过交易历史并有较高成功经验的节点或与节点有关的信息,并且有机融合节点特征,建立了综合评判机制,分析了网络中存在的恶意行为及对恶意行为的抑制方法.仿真实验表明模型的可信性和实用性,可以有效地减少恶意节点的破坏,提高P2P网络的整体安全性能.     

构造基于证据理论的群组信任管理模型

针对资源共享系统中节点的恶意行为,提出一种基于证据理论的群组信任管理模型,在节点间服务与被服务的过程中建立信任关系,抑止恶意节点的破坏行为.首先根据改进的直方图法计算节点直接信任值,利用改进的冲突信任加权证据组合规则计算推荐信任值;然后融合本地信任值和其它节点推荐信任值完成对目标节点的最终信任评估;最后进一步通过服务节点选择算法选择可信度较高的节点作为服务提供节点,避免服务请求节点得到错误或破坏性的资源.通过仿真实验对此模型在对抗恶意攻击时的有效性进行了验证.     

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。