一种基于模糊理论的P2P电子商务信任模型

为了提高P2P电子商务交易的安全性,根据P2P电子商务的特征,提出一种基于模糊理论的信任模型。将信任化分为直接信任和推荐信任。用模糊集来刻画直接信任值,对影响信任主体的多种因素给出了详细的模糊综合评判算法。利用交易金额和交易时间来确定推荐信任的权值。实验表明该信任模型与基于概率估计的信誉评价体系算法相比,该算法误差较小,能有效防止节点的恶意行为,可以很好地应用于P2P电子商务中。     

基于P2P网络的多因子动态信任模型

针对P2P应用环境中系统安全问题突出和可用性低的问题,提出了模型MFDTrust.该模型引入多种因素来反映信任的动态性和准确性,在信任的计算中引入激励机制对恶意节点和诚实节点进行非对称的惩罚和奖励,同时引入风险的机制,并用信息熵来量化风险,有效防止协同作弊和诋毁的安全隐患.实验和分析结果表明,这种信任模型能更加精确地评估节点的信任度,能有效的提高系统的交互成功率.     

一种细粒度的基于灰色关联度的P2P信任模型①

已有的P2P网络信任模型过于粗糙,对反馈评价进行综合的能力不足。针对这一问题,提出了一种细粒度的基于灰色关联度的P2P信任模型GM—TRUST,根据节点的兴趣和专长将节点化分为不同的域,通过对具体服务各属性评价的综合得出直接信任。引入记忆因子来刻画信任随时间衰减的特性,并利用基于灰色相关度的方法来量化推荐信任的准确度。分析与实验均表明本模型与以往的信任模型相比,能够更准确地评估出节点的信任值,对动态恶意节点和不诚实反馈节点的攻击具有很好的抑制能力。     

一种基于时间信誉和风险的P2P网络信任模型的研究

本文重点研究了一种基于时间信誉和风险的P2P网络信任模型,在计算信誉的时候加入了时间因素,在判断响应节点的信誉时更加准确;引入了风险的概念,用信息论中的信息熵来计算节点的风险值,使得本模型在抑制恶意节点的诋毁夸大和合谋欺诈方面有了突破。     

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。     

基于模糊集的P2P全局信任模型

为了解决传统的集中式信任机制不适合P2P网络的问题,提出了一种应用于P2P网络的分布式信任模型FAHPA。该模型利用模糊集合理论,结合层次分析法、贴近度等知识,同时考虑到激励机制,构造了一个完整的主观信任模型。仿真实验结果表明,该模型不仅能够抵御冒名和诋毁等非法行为,而且能够抑制搭便车现象,可以极大地提高整个系统的工作效率,实现了负载平衡。     

基于P2P网络的信任和信誉评估模型

针对P2P应用环境,扩展主观逻辑,提出一种P2P网络的新型信任和信誉评估模型。考虑到历史遗忘效应,重新定义事实空间与观念空间之间的映射关系和映射函数。在信任的计算中引入风险机制,防止协同作弊和诋毁的安全隐患。实验结果表明,该信任模型能更精确地评估节点的信任度,可有效解决P2P网络环境中存在的安全问题。     

基于域的P2P信任模型设计

通过幂规律的引入,充分利用P2P网络存在少数节点度数较大的这一属性来架构网络拓扑结构和设计P2P信任模型。在此基础上的信任模型,通过把信任分为域内信任和域间信任先后处理,可以有效的减少网络时延和网络带宽。网络监测表明,度数较大节点在性能、稳定性、对系统贡献方面都有明显优势。因而通过这些节点的利用,可以使信任模型在查找路由、查询时间、模型代价小、负载平衡等方面具有显著改善,对于构建和谐的P2P运行环境具有重要的应用价值。     

P2P网络下信任模型研究

对等网络(Peer-to-Peer,P2P)中信任问题可以通过在系统中建立可靠的信任管理模型来解决。本文首先概述P2P网络及其面临的安全问题,然后对现有的典型P2P网络信任模型进行分析,并对其进行分类研究,最后,讨论该方向上尚未解决的问题和发展趋势。     

应用于P2P电子商务的信任评估模型

P2P环境下的电子商务比传统电子商务更方便、更灵活,但用户也面临着更大的安全威胁和风险。为了解决P2P电子商务中的安全问题,提出了一种基于感知风险度的P2P电子商务信任模型APR。引入感知风险度的概念,综合多维的风险因素用以辅助计算网络中节点实体的信任度,并给出了完整的综合直接信任与推荐信任的方法。仿真实验证明,与其他的信任模型相比,APR可以保证信任评估的准确率,提高节点的抗风险能力。     

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。     

一种基于模糊理论的P2P系统动态可信模型*

针对现有的P2P系统信任模型在信任度的计算上过于复杂的问题,提出了一种基于模糊理论的动态可信度等级模型DTD(dynamic trust degree model)。该模型在通过对信任度的传递进行细粒度的分析,设计了一种计算对信任值传递的计算方法,并结合对直接信任度和推荐信任的多级别综合评价而获得最终的信任度。模型将P2P系统中信任的计算转换为了一种可计算的表达式,简化了信任的计算过程,使信任的计算变得更加灵活。     

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。     

A computational trust model for access control in P2P

Trust brings a new method for building scalable and fine-grained access control mechanism in P2P systems. The quantificational expression of trust and the calculation of trust in a trust network are the basis of trust degree based access control. In this paper, the properties of trust is analyzed by referring to the fruits from social science; the semantics of trust in the context of access control is described, and a trust degree based access control model named TDBAC is introduced. Basing on the propertie...     

P2P网络环境下信任模型的研究

由于对等(P2P)网络的开放性和匿名性,各种恶意节点的恶意行为层出不穷,严重影响了网络的正常运行,加之传统的信任管理模型并不能很好地适应对等网络环境,提出了一种基于分级推荐的P2P网络信任模型(GRTM)。仿真实验表明,基于分级推荐的信任模型能有效评估节点的信任度,交易成功率优于传统的信任管理模型。     

一个基于信任的P2P访问控制模型

多数访问控制模型都针对集中式的和相对静态的系统,不适宜主客体动态变化的协同环境。文章分析了P2P系统的信任机制,介绍了考虑事务上下文因素的信任度计算方法,提出一种基于信任的动态访问控制模型dTBAC,以解决P2P环境的安全问题。该模型从网络个体信任的角度建立访问控制体制,根据主客体的信任值对访问权限进行动态管理。文章还就P2P应用中不同的访问服务类型给出了具体的访问授权策略。     

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.     

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。     

一种基于群组的P2P网络信任管理模型*

针对 P2P 网络中存在的多种恶意行为,提出一种基于群组的信任管理模型。该模型采用分组策略,引入直接信任度、组内信任度、组间信任度及多种控制因子来计算节点总体信任度,提高了信任机制的可靠性。仿真实验表明,该模型能够有效抑制多种恶意行为,提高系统成功交易率,使节点之间更有效地建立信任关系。     

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。