P2P环境中基于信誉与云理论的信任模型

在P2P环境中,现有信任模型不能完整地体现信任的主观性、模糊性和随机性。为此,提出一种针对P2P环境的信任模型 (CloudBT)。在计算节点的全局信任值时引入时间权重函数,并结合云模型得到节点的信任值,该信任值包括信任的平均度量和信任的不确定信息。在做信任决策时,综合考虑节点信任值的大小及其行为的波动情况。模拟结果表明,CloudBT在P2P电子商务环境中具有较高的成功交易率和较强的抗攻击能力。     

P2P网络中信任评价研究

为了提高P2P网络节点间交互的安全性及成功率,客观地反映信任的模糊性与随机性本质,提出基于云模型的信任评价模型.通过信任云及其数字特征的定义,实现了信任定性描述与定量表示的统一.基于逆向信任云生成算法、信任云合并算法进行信任综合,以便获得更为完整的信任信息,并在推荐节点的选择上引进了信任的不确定度计算,提高了推荐的可靠性.通过信任云的相似度计算算法,生成相应的信任综合评价结果,作为节点交易的参考和依据,实现了信任的决策.通过仿真实验,表明该方法可较为客观、真实地反映P2P节点间的信任程度,从而为节点间成功交易提供了科学的、有效的决策依据.     

P2P网络信任模型的研究

介绍了当前P2P网络信任模型的分类,并归纳了当前国内外信任模型的研究现状,最后指出了今后P2P网络信任模型的发展应兼具安全性与可行性。     

P2P网络信任模型研究

由于P2P网络的开放性、匿名性、随机性以及网络节点的高动态性等特点,使得网络节点之间的交流和服务存在着很大的安全隐患。信任模型作为一种解决网络安全隐患的方案,近年来得到了广泛的研究和发展。本文从基于超级节点、基于推荐、基于反馈和基于博弈论这四个方面系统总结和分析了目前国内外最具有代表性的P2P网络信任模型,详细阐述了这四类模型的特征,并指出了各自的优势和不足。尽管P2P网络信任模型的研究成果不断涌现,但尚有一些问题有待进一步解决,本文最后结合当前研究热点和难点展望了P2P网络信任模型在未来的研究方向。     

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。     

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。     

一种P2P网络的安全信任模型

近年来Peer-to-Peer网络迅速发展,已应用到互联网的方方面面.P2P网络本身具有动态性和不确定性,这带来了一系列的安全问题.文章提出了一种P2P网络安全信任模型,能够根据网络实体以往的交互经验来评估实体的信用值,从而建立实体间的信任关系,更好地保证网络的安全性.     

P2P网络安全的信任模型研究

近年来Peer-Peer网络架构得到迅速发展，针对这种架构提出了与传统“客户－服务器”架构不同的一种安全信任模型，它能够根据网络的“建议”值建立节点间的信任关系，更好地保证网络的安全性和避免恶意攻击，同时给出了求解信任值的数学模型和具体算法，并对信任模型的安全性能进行了理论评测。     

基于反馈相关性的P2P网络信任模型

用户对P2P网络安全性的需求刺激了信任模型的发展。在分析现有信任模型的基础上,提出了基于反馈相关性的动态信任模型—CoDyTrust。其在时间帧的基础上,采用虚假信任过滤机制和信任聚合机制,并在信任值计算中引入信任相关系数、信任遗忘因子、滥用信任值和推荐信任度等,通过反馈控制机制动态调节这些模型因子,在准确评价节点对不同资源信任的同时,实现网络中恶意行为检测。比较分析结果表明,CoDyTrust能够更好地反映网络中节点行为,准确检测恶意节点,有效抵御振荡、撒谎和合谋等攻击。     

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。     

一种信誉机制与云模型相结合的P2P环境信任模型

传统的基于信誉机制的信任模型能对网络中节点的可信程度给出度量,然而没有考虑到信任的不确定性.云模型是一个很好的解决不确定性问题的方法.本文在传统信任模型的基础上引入云模型,给出一个新的综合信任决策模型.仿真实验表明:新模型较传统的模型能更有效的识别出具有复杂策略的节点,在抵御恶意节点的各种动态行为上有更好的性能,而且能识别出以小概率进行长期作恶的节点,克服已有模型在某些情况下的失效问题.     

基于信任和推荐的P2P信誉模型

分析现有信誉模型,提出一种使用信任机制和推荐机制的P2P信誉模型,利用决策树思想优化该模型。给出一种在分布式P2P系统中存取全局信任值的方法,解决了单点失效问题。实验结果表明,该模型对信任值的估算准确度以及判别虚假节点的能力高于现有模型。     

P2P网络下基于推荐的信任模型

基于推荐信任机制,引入正态概率密度函数的概念,对信任度进行描述。提出一种对信任度进行概率分析的评估方法,可动态地适应用户的安全需求,减弱在多路径推荐中由于恶意实体推荐所带来的负面影响,提高信任计算结果的稳定性。分析和模拟试验表明该模型的必要性和有效性,可以更好地解决P2P网络带来的安全问题。     

基于可信计算的P2P信任模型

P2P网络的安全需求中,信任关系的建立是重点也是难点。传统的信任评估模型,采用适当的信任评估手段,能够在一定程度上削弱单纯欺骗、不作为、诽谤和联合作弊的安全威胁,但却不能有效地抵御Pseudospoofing和Pseudostheft攻击。在本文中,我们将可信计算组织推出的可信计算技术引入P2P网络,提出了一种有效的P2P网络实体数字身份的创建和管理策略。新的信任模型在信任评估过程中贯穿着平台认证,很好地解决了P2P网络的安全问题。     

P2P网络中基于动态推荐的信任模型

针对P2P网络中节点交易风险较大的问题,模拟社会网络的人际交互过程,提出一种基于动态推荐的信任管理模型。采用模糊聚类方法,结合交互的上下文动态地选择推荐节点,在推荐因子的计算上融入聚类分析结果,提高了推荐的可靠性。分析和模拟实验表明,该模型能有效提高推荐的准确性,增强P2P网络的可用性。     

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.     

基于交易成功率的P2P电子商务信任模型

目前在复杂电子商务环境下的P2P信任模型对于欺诈交易的遏止和惩罚力度不够,为此,提出基于交易成功率的P2P电子商务信任模型,从单次交易信任值、综合信任值、直接交易成功率、间接交易成功率方面给出模型的具体实现方法。仿真结果表明,与淘宝的信任模型相比,该模型具有更好的评价准确率和交易成功率。     

P2P网络中基于模糊理论的综合信任模型研究

在分析P2P网络传统信任模型的基础上,提出一种模糊理论和传统数学理论相结合的综合信任模型。该模型将模糊理论应用于网络节点间主观信任的计算,能够更好地处理复杂的网络因素对信任的影响;利用传统的数学模型来计算推荐信任不但可以得到准确的信任值,还可以将网络的负担降到最低。同时模型中引入了等级反馈机制和时间因子,使得模型的信任度评估更加准确和灵活。仿真结果表明,该模型较传统模型有一定的改进。