基于生态网络的P2P环境信任博弈进化模型

P2P网络中信任机制能够很好地检测和惩罚恶意节点,激励节点之间合作。提出了一种基于生态网络协同进化机理的信任博弈模型,应用复制动态机制分析了节点之间信任关系的长期演化趋势,从理论与实践上说明了在P2P网络中应用此信任模型具有良好的演化稳定性及性能的整体最优性。     

基于进化博弈的P2P网络中信任计算的动力学分析

运用动力学原理,基于进化博弈理论,对信任计算的动力学方程进行了求解分析,并运用复制动态原理分析了节点之间信任关系的演化趋势,进一步揭示了信任计算的演化动力学规律。仿真实验表明,进化是网络节点信任合作的动力源泉。     

资源共享P2P网络的进化博弈激励模型

根据进化博弈的观点,提出一种资源共享型P2P网络博弈激励模型。对P2P网络进行描述,并对节点的行为进行量化分析,建立节点资源访问的概率模型,给出共享型P2P网络中的个体模拟动态方程。在随机博弈收益矩阵的基础上,通过调整相关参数引导P2P网络向动态平衡的状态演化。仿真实验结果验证了该模型的可行性和灵活性。     

基于无限重复博弈的P2P网络信任模型研究

为解决P2P电子商务环境中存在的安全问题,针对现有一些信任模型的局限性,提出一种基于无限重复博弈理论的信任模型。通过建立奖惩策略,对节点的不合作行为,依据博弈策略对节点进行惩罚,同时对选择合作策略的节点进行奖励,并根据欺诈行为次数设定不同的惩罚周期。理论分析和仿真实验表明,合作策略会成为节点博弈的帕累托最优策略,该策略模型能有效遏制和惩罚恶意行为,提高节点诚实交易的积极性,从而有效提高网络环境的安全性和稳定性。     

P2P环境下文件共享的信任建立博弈模型及稳态分析*

P2P环境下文件共享中节点的信任建立是彼此进行安全交互的前提,现有的信任关系的建立依赖于可信的第三方,但在P2P网络中没有中心服务器和可信第三方提供担保,这种节点信任关系的建立相当困难。为此,借助演化博弈理论提出了一种信任建立博弈模型,从而为P2P文件共享中陌生节点提供信任保障。运用复制动态原理对信任建立博弈模型进行了求解分析,并对P2P文件共享系统的稳态进行了分析,给出初步仿真实验结果。     

P2P网络中双向信任机制的研究

P2P网络(Peer toPeer,对等网)已经以飞快的速度发展成为internet中最重要的应用系统之一。P2P网络开放、匿名的特性使得任何人在任何时候都也可加入网络为其他人提供内容和服务,同时也可以从网络中查找并获得所需要的资源。然而,也正是因为这种特点,节点之间缺乏信任、恶意节点随意终止服务,造成了网络的利用率低下,信任管理就显得十分必要。然而传统的单向信任管理机制难以有效地对自私节点和恶意节点进行控制。鉴于此,本文在研究P2P网络的信任管理机制的基础上,引入了双向信任机制,实现节点之间的双向评估。     

论P2P网络信任机制的影响因素

P2P网络具有开放性、匿名性和自治性等特点。信任的缺乏导致节点之间的交易存在风险,阻碍了P2P网络的进一步发展。针对P2P网络所建立的信任机制能确保节点间正常交易,但由于P2P网络的特点和网络的复杂性,使P2P信任机制的部署不易实施。为此,分析了P2P网络中信任机制面临的网络攻击,详细研究了相关的影响因素,发现信誉值的计算不仅应关注上传节点,还应该关注下载节点。从上传节点和下载节点两个角度给出了影响因素的分布。这些影响因素的研究有助于对P2P信任机制的进一步研究。     

一种安全P2P网络的信任评估机制

本文设计了一种用于计算不可信P2P网络上节点可信度的机制。不可信P2P网络是一个用于提供P2P服务的网络,其中节点不存在信任关系。在P2P网络提供服务的过程中,不可信节点可能通过违反P2P的协议为了自己谋取利益,该机制的设计目的,就是为了在一个不可信的环境中能定位这种为自己谋取利益而违反协议的行为。该机制通过矩阵表示了P2P网络中节点的信任关系,并通过矩阵的运算,快速的实现了信任传递的过程,并通过一个可信的服务器用于为P2P网络中的节点提供信任度计算服务。     

基于反馈评价的P2P网络信任机制探究

从现有的P2P网络信任评价过程来看:它面临着策略性与不诚实推广,并且严重制约着模型计算信任评价的有效性与准确性。针对该问题,基于概率统计的信任评价模型应运而生,该模型根据社会发展中的主管信任,直接反馈信息、总结经验,运用概率统计中的推荐信任与直接信任,区分直接经验与信息推荐者的信任度,以提高模型评价的有效性。     

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。     

基于演化博弈的P2P网络资源共享机制的研究

根据P2P网络的自组织、动态性、可扩展性等特点,针对当前P2P网络资源共享的微观、静态等研究方法的局限性,运用演化博弈理论方法,建立了一个P2P网络节点资源共享机制的演化博弈模型,分析了网络节点资源共享的动态演变过程。研究结果表明,该系统的演化方向与双方博弈的支付矩阵相关,同时与系统初始状态相关。并得出,共享产生的超额利润、共享的初始成本、节点服务能力的差异及其贴现因子是影响网络资源共享演变的关键因素。     

移动P2P网络基于博弈论方法的协作激励机制

在移动P2P网络中,部分自私的移动节点只是大量地消耗已有网络资源而不提供自己的资源。考虑到移动P2P网络的资源有限性以及部分节点具有自私行为的特点,提出了一种基于博弈论的协作激励机制。该机制根据移动节点的不同贡献大小来提供不同网络服务质量,最大限度地鼓励了每个移动节点参与协作和共享。同时,详细描述和分析了协作激励机制中的网络资源分配策略,并且证明了该协作激励机制的博弈存在一个稳定的纳什（Nash）均衡。通过仿真实验发现,该激励机制有效地激发了移动节点间的协作,优化了整个网络的性能。同现有的协作激励策略相比,提高了数据包转发率等。     

时隙Aloha网络中基于演化博弈论的接入控制研究*

考虑到时隙Aloha网络中的非合作系统行为,并针对该网络中存在的不稳定区域及带宽受限问题,建立基于演化博弈论的时隙Aloha网络接入控制模型,并在该模型的基础上提出ABEGT协议。ABEGT协议在考虑用户有限理性的前提下,既保证了系统稳定性,也提高了网络的吞吐量。同时证明了时隙Aloha网络的接入控制中存在演化稳定策略。最后使用MATLAB仿真,结果表明ABEGT协议不仅减少了用户的冲突,而且提高了网络资源的利用率和网络整体的稳定性。     

基于演化博弈的拟态防御策略优化

网络空间拟态防御是近些年出现的一种主动防御理论,以异构冗余和动态反馈机制不断调整执行环境来抵抗攻击。然而,面对黑客的多样化攻击手段,仅凭借拟态防御抵抗攻击是不安全的。为了增强系统的安全防御能力,本文在目前已有的防御系统基础上提出更为合理的防御选取方法。将有限理性的演化博弈引入到拟态防御中,构建了由攻击者、防御者和合法用户组成的三方演化博弈模型,并提出了最优防御策略求解方法。该博弈模型利用复制动态方程得到了演化稳定策略。仿真实验结果表明,系统通过执行推理的演化稳定策略可以降低损失,遏制攻击方的攻击行为,对拟态防御系统中防御策略选取和安全性增强具有一定的借鉴意义。     

基于演化博弈的供应网络企业收益与合作行为的关系仿真

利用演化博弈的理论, 探讨了供应网络中处于不同位置的核心企业和非核心企业两个群体间的成员其投入合作的策略根据收益变化而改变的演化过程; 建立了复制动态方程并求得平衡点解, 据此通过复制动态的相位图直观反映了博弈的演化稳定策略; 并通过Netlogo软件对企业行为选择与收益的关系进行了仿真, 其行为选择的演化结果与相位图展示结果具有一致性。研究结论表明, 收益获得及变化是企业合作行为改变以及合作策略选择的重要依据, 企业间演化稳定策略不仅仅局限于参与合作与放弃合作, 长时间观望也是企业可能的策略选择; 最后针对如何提高供应网络企业间合作的稳定性提出了对策建议。     

Incentive mechanism for selfish nodes in wireless sensor networks based on evolutionary game

A Wireless Sensor Network (WSN) is made up of a mass of nodes with the character of self-organizing, multi-hop and limited resources. The normal operation of the network calls for cooperation among the nodes. However, there are some nodes that may choose selfish behavior when considering their limited resources such as energy, storage space and so on. The whole network will be paralyzed and unable to provide the normal service if most of the nodes do not forward data packages and take selfish actions in the network. In this paper, we adopt a dynamic incentive mechanism which suits wireless sensor networks based on the evolutionary game. The mechanism emphasizes the nodes adjust strategies forwardly and passively to maximize the fitness, making the population in the wireless sensor network converge to a cooperative state ultimately and promoting the selfish nodes cooperating with each other such that the network could offer normal service. The theoretical analysis and simulation results show that the proposed model has better feasibility and effectiveness.