电子商务系统的信任建模与评估

针对P2P电子商务系统的安全问题,提出一种基于声誉的信任模型。通过引入影响信任度的信任因素改进局部声誉与全局声誉的计算方法,准确地反映出节点的信任度,降低信任度计算的时间复杂度。实验结果表明,该模型相比现有的信任模型,能提高系统交易成功率,并有效用于P2P电子商务系统中。     

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.     

电子商务系统基于声望的信任管理研究综述

通过分析目前电子商务信任模型的研究现状,总结出了研究基于声望的信任模型的主要方法,讨论了信任研究中所涉及的各种问题,并给出了目前声望式信任管理研究面临的挑战以及下一步的研究方向.     

P2P环境下基于声誉的信任管理模型

在分析以往面向节点与面向资源的信任管理模型的优点与不足的基础上,提出一个新的基于声誉的信任管理模型。该模型首先根据价值量对节点所拥有的资源进行分类,在此基础上进而综合考虑资源与节点的声誉问题。模型通过节点以往交互行为的评价信息来对将要发生的行为进行预测与判断。此外,讨论了关于声誉值初始化的问题,使得模型更加具有实际意义。     

电子商务中的声誉评估与信任管理

本文介绍了电子商务中的声誉评估与信任管理技术,详细分析了信任管理系统的模型和声誉评估的方法,并提出了本课题亟待解决的问题和对策。     

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。     

电子商务系统信任模型动态控制方案的研究

在电子商务系统中，选择正确的信任模型以及其它相应的安全级别是非常重要的。为了对信任模型中的信任关系进行更好的管理，需要采用一定的方法对信任模型中的信任关系进行控制。为此，文中在传统的基于X．509证书标准的静态控制方案上做了一定的改进，提出了一种更加灵活的信任模型动态控制方案。在该控制方案中，引入了信任信息提供者这一新的成员，还对该控制方案的工作过程做了详细描述。这种动态控制方案更能适应电子商务系统发展的趋势。     

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。     

信任管理研究综述

随着网络和计算机技术的迅猛发展,信任管理已经成为支撑基于Internet的电子商务、分布式应用、系统安全的关键授权机制。本文从信任的定义、信任的分类、信任的性质、信任关系出发,介绍了信任管理出现的背景以及信任管理的概念和基本原理,对信任管理的研究进展进行了综述,最后分析了其存在的问题并指出其未来的发展方向。     

P2P网络电子商务环境下信任的基本概念和相关理论分析

信任是人类社会的现象,在社会网络中信任关系是人际关系的核心,这种互相依赖的信任关系组成了一个所谓的信任网络。目前,研究信任现象和信任关系的领域很多,重点对P2P网络电子商务环境下信任的基本概念及相关理论进行全面、系统的分析和研究。     

C2C电子商务中基于声誉的信任评估模型

C2C模式电子交易平台以其便利、自由和高效性,而得到迅速发展,但由于其中信任评价机制的不完善,使得对交易参与者的监管难度增大,交易中仍存在较大的风险。针对目前信任评价机制的不完善,提出了基于声誉的信任机制,通过计算交易参与方的信任度以达到识别不诚实的个体的目的。通过进一步研究和分析影响评价的因素,使用时间窗口和交易窗口机制对参与计算的评价进行选择,并综合考虑评价者的自身信任度。对模型的有效性和效率都进行了理论分析和实验验证。结果表明,提出的模型能够有效地应用于C2C电子商务系统中。     

C2C电子商务信任评价模型设计与实现

目前C2C电子商务环境下使用的信任评价模型存在诸多问题,提出基于交易成功率的C2C电子商务信任评价模型,并从模型框架、信任值计算、信任评价模型算法、用户信任值存储、仿真实验等多个方面对模型进行阐述。通过仿真实验,从评价准确率和交易成功率两点就本模型与淘宝的信任评价模型进行比较。     

P2P环境下改进的基于信誉的信任模型

现有的基于信誉的信任模型对于节点在进行信誉反馈时的行为突然改变不能做出迅速反应,针对该问题,在保留TBRM(mast-bascd reputatlion model)优势的基础上,提出了一种改进的基于信誉的信任模型.该模型引入了惩罚因子加大对节点在进行信誉反馈时的动态摇摆行为的惩罚力度,并且细化了模型的分布式存储策略.仿真实验结果表明,在P2P文件共享网络中,该模型能有效遏制恶意节点的动态摇摆行为,提高真实文件的下载成功率.     

A generic decentralized trust management framework

This paper describes TRUSTPACK , a decentralized trust management framework that provides trust management as a generic service. TRUSTPACK is unique in that it does not provide a central service. Instead, it is run by many autonomous services. This design enables TRUSTPACK to alleviate privacy concerns, as well as potentially provide better personalization and scalability when compared with current centralized solutions. A major component of TRUSTPACK is a generic decentralized graph query processing framework called GRAPHPACK , which was also developed as part of this work. GRAPHPACK consists of a decentralized graph processing language as well as an execution engine, as elaborated in this paper. The paper also presents several examples and a case study showing how TRUSTPACK can be used to handle various trust management scenarios, as well as its incorporation in an existing third party P2P file sharing application. Prototypes of TRUSTPACK and GRAPHPACK are available as open source projects at http://code.google.com/p/trustpack/ and http://code.google.com/p/graphpack/ , respectively. Copyright © 2013 John Wiley & Sons, Ltd.     

一种基于信任衰减向量的P2P网络信誉模型

为了解决P2P网络的信誉问题,以电子商务为研究背景,设计了一种基于信任衰减向量的P2P网络信誉模型（P2P-Rep）。本模型采用混合结构式P2P网络的架构,对电子商务中各交易指标的评价向量进行衰减计算,基于交易评价因子推理计算直接信任度、间接信誉度和综合信誉度。仿真实验验证了该模型较低的资源开销和较高的交易成功率。     

基于多维度的P2P网络信任管理机制

针对分布式点对点(P2P)网络中的信任管理问题,提出了一种多维度的信任管理机制。它运用直接信任评估和间接信任评估方法,依据各用户的行为来判定系统中用户的可信任程度,从而避免因为恶意用户的恶意反馈对网络造成的负面影响。在Bad Mouthing和on-off攻击场景下与EigenTrust方法进行对比,所提出的方法取得了较好的有效传输率(SRT),表明该机制能够有效地抑制恶意用户的行为。     

一种双重度量的分布式P2P信任模型

现有的P2P信任模型通常面向节点行为计算其信誉值,不能处理高信誉节点非法上传的特殊情况。提出一种双重度量信任模型,引入聚类方法分派节点的推荐权重,通过迭代得到节点的全局信誉值,然后结合资源自身的信誉信息,给出节点选择下载源的方法。仿真分析表明,相比类似模型,该模型可以进一步缓解节点恶意行为带来的负面影响。