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。     

P2P网络环境下基于推荐的信任模型

基于网络中节点之间不仅仅局限于直接交易建立起来的信任关系,还包括了第三方推荐信任的事实,提出了在P2P网络环境下基于推荐的信任模型。该模型用成功次数与失败次数在总交易数目中的比例作为直接信任度,将交易信誉与推荐信誉明确区分出来,引入了偏移因子计算推荐节点的可信性,通过惩罚因子和风险因素动态平衡节点直接信任度和其他节点的推荐信任度,得到目标节点的综合信任值,并给出仿真实验验证。实验结果证明,模型计算的综合信任值更趋近其真实值,并且能抵抗恶意节点的诋毁、协同作弊等威胁。     

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系统信任模型研究

由于P2P系统的开放、匿名等特征,使其成为一些恶意节点发布虚假信息的温床。因此,在P2P环境中建立一个完善的信任机制显得尤为重要。本文提出了一种新的基于确定性理论的P2P系统信任模型,系统根据该模型计算出每个相关节点的信任度,节点依据计算结果与信任度高的节点进行交易。分析及仿真表明,该模型能有效地隔离恶意节点,防止恶意信息的散播。     

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。     

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。     

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.     

基于信誉模糊度的P2P网络交易信任模型

目前P2P是互联网上的一项主流应用,但是由于P2P网络的动态性和匿名性使得该项技术一直存在安全隐患。本文基于节点信誉模糊度设计了一个P2P网络交易信任模型,根据节点的历史交易记录,结合模糊数学的相关原理来统计该节点的信誉模糊度,并以此作为P2P网络交易的选择依据。节点的信誉模糊度会根据节点的行为来进行增减,实现动态的、合理的奖惩机制。实验结果表明：本文设计的信任模型在交易成功率、网络负载等方面体现出较高的性能。     

一种P2P电子商务系统中基于声誉的信任机制

P2P电子商务系统中恶意节点的存在会破坏系统的正确性和可用性.基于声誉的信任机制通过计算节点的信任度可以识别出恶意节点.这种机制的可用性依赖于信任度的计算方法、信任机制的准确性及其抗攻击能力.然而,P2P环境下已有的信任机制在上述3个方面都存在着一些问题.这些问题的解决取决于影响信任度的信任因素的选取.因此,提出了一种新的P2P电子商务系统中基于声誉的信任机制.在该机制中,一个节点具有两种类型的声誉.一个节点相对于另一个节点的局部声誉是根据另一个节点对其交易行为的评价来计算的.一个节点的全局声誉是根据所有与其交易过的节点对它的评价来计算的.通过较全面地引入影响信任度的信任因素,既解决了局部声誉和全局声誉的精确计算问题,又提高了信任机制抗攻击的能力.为了确定节点所给评价的真实性,提出了一个节点评价的质量模型,并给出了节点评价的可信度计算方法.在计算信任度的过程中,利用置信因子来综合局部声誉和全局声誉,并给出置信因子的确定方法.最后,对信任机制的有效性和抗攻击能力进行了理论分析和实验验证.结果表明,提出的信任机制优于其他现有的方法,能够有效地应用于P2P电子商务系统中.     

一种时域上的P2P信任模型

传统的P2P信任是根据节点间交易成功和失败的次数来合成的,该值是个累积量,而实际的信任值是时变量。提出了一种新的P2P时域信任模型,对于局部信任,通过对每个时间段合成一个信任,然后根据时间段的新近赋予不同的加权合成局部信任;对于全局信任来说,随着时间的推移,发起节点会越来越重视自身对目标节点的信任评价,而其它节点的推荐值会得以削弱。该模型刻画了信任的动态性,能够有效地防止不良节点的信任短期积聚以及依靠其它节点共谋等恶意行为。     

一种基于差评散布的P2P网络信任机制

面对各种网络攻击,P2P网络需要有效的信任机制隔离恶意节点,保证节点的成功交易。考虑节点行为特征和差评的重要性,提出基于差评散布的信任机制。服务节点一旦提供的服务被给出差评,对其近期交易的相关节点进行差评的散布,加大差评对服务节点声誉的影响力度。经过二次计算的节点声誉值能真实反映节点近期的声誉水平与交易趋势。实验结果表明,该信任机制能保证正常节点的交易成功率,有效对抗各种攻击行为。     

P2P环境下基于信誉的信任模型研究

随着P2P(peer to peer)系统得到日益广泛的使用,其面临的服务欺骗和节点资源滥用等可信问题也越来越严重.传统的安全方案已经不能适应这种需求,基于信誉的信任模型为解决这类问题提供了一种新的思路.分析了信任与信誉的关系,给出了一种基于信誉的信任模型的基本运行框架,对当前典型的基于信誉的信任模型进行了综述与评论,并对这些模型进行了比较分析.最后讨论了当前研究存在的问题,并对未来的研究方向作了展望.     

基于P2P泛洪DDoS攻击的防范研究*

提出了基于马尔可夫过程的信任和信誉模型,在节点间构建信任关系,利用节点间信任与信誉信息的交互对恶意节点进行识别,阻断对恶意消息的转发传播,从而增强抵御DDoS攻击的效能。仿真实验结果表明,提出的模型能有效地隔离恶意节点的消息数,提高网络抵御这种基于应用层的DDoS攻击的容忍度。     

采用排名反馈的P2P名誉评价模型

P2P网络中的节点很可能从另外的节点那里收到质量很差的服务和信息,名誉评价是解决该问题的常见方法.基于评分反馈的P2P名誉计算机制存在下述缺点:无法区分恶意评价和诚实节点给出错误评价间的差别;需要对评分可信度进行二次评价,使名誉计算速度减慢;用数字来表示节点名誉的方式不够自然.实际上,名誉评价的用途是确定节点可信度的相...     

A GroupTrust model based on service similarity evaluation in P2P networks

The open and anonymous nature of peer‐to‐peer (P2P) networks makes it an ideal medium for attackers to spread malicious contents, which in turn leads to lower quality of network services due to lack of effective trust management mechanism. To improve the quality of services (or transactions), this paper proposes a novel trust and reputation model, named as GroupTrust, based on peer group and evaluation similarity degree in P2P networks. In the proposed model, trust relationships between peers are divided into three categories: trust relationship within a peer group, trust relationship between different groups, and trust relationship between a peer in a peer group with another peer out of this peer group. The model presents the evaluation similarity degree under different context of services and gives local and global reputation computation. Experimental results demonstrate that this model can get more real trust value and deal with the malicious attacks efficiently by comparison with existing models. © 2010 Wiley Periodicals, Inc.     

P2P网络中基于网络拓扑特性的信任管理

基于社会规则和非结构化P2P网络的拓扑特性,提出一个用于非结构化P2P网络的信任管理方案,给出评价信息的分布式存储方案和信任度的计算、更新、搜索方法。该方法的计算复杂度和报文通信量较低。仿真实验结果表明,该信任机制能有效抵制非结构化网络中恶意节点的攻击。     

人类心理认知习惯与云模型相结合的P2P信任模型

为了解决P2P网络信任模型的计算复杂度以及信任的不确定问题,提出了一种适合于P2P网络的信任模型。该模型借鉴人类心理认知习惯中优先采纳直接经验进行判断的思想来评估节点信任度,进而降低模型的计算复杂度,同时减少获取虚假推荐信息的风险。在此基础上,应用传统云模型中表征不确定性的两个参数——熵和超熵,引入奖励因子和惩罚因子分别对善意节点实施奖励和对恶意节点实施惩罚。仿真实验表明,该模型能很好地抵御网络中策略型恶意节点的欺骗行为,有效辨识出以小概率作恶的复杂恶意节点。     

一种基于共享时长的P2P用户评价机制

在P2P文件共享网络现有声誉系统中,评价信息不足和恶意评价导致声誉不可靠。为此,提出一种基于下载节点共享时长的客观评价方法。该方法使系统自动获得每个下载节点的评级信息,根据该信息建立节点之间的信任关系。仿真结果表明,共享时长方法可提高信任的可靠性,有效隔离恶意节点,并能为不同行为的节点提供分化服务,保证网络资源分配的公平性。