基于惩罚机制的P2P电子商务模型

在电子商务中,现有信任模型的惩罚机制只是对交易失败次数进行惩罚,忽略了交易金额的重要性。针对该问题,提出一种惩罚模型,同时考虑交易的失败次数和失败金额,从而达到过滤恶意节点欺骗惩罚机制的目的。对信任机制的有效性和抗攻击性进行实验验证。结果表明,所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。     

基于幂律分布的P2P信誉评估机制

P2P网络具有良好的可扩展性和健壮性,但其匿名性、开放性等特征成为恶意行为的理想环境。针对上述问题,提出一种基于幂律分布的信誉评估机制识别网络中的良性行为,抵制恶意行为。仿真测试表明,运用该机制后计算节点信誉分值具有较小的计算开销和良好的准确度,支持节点的动态加入和退出,对于恶意节点的骚扰具有很强的健壮性。     

基于SN-Stamp的信誉传播方案

证明信誉系统中不诚实的服务方可能丢弃对其不利的被鉴定的评分信息,从而间接地提高其信誉,针对这一问题,提出了一种基于SN-Stamp的信誉传播方案。该方案通过数字签名技术实现不可篡改的序号戳,利用序号戳保护对服务方的评分信息的完整性,并且利用中介保留的最近的序号和序号戳中的序号信息能够发现服务方丢弃被鉴定的评分信息的行为。通过安全性和效率分析结果表明,该模型是安全的和有效的,能提高信誉评分传播机制的效率。     

对抗共谋及节点行为动态性的P2P信任模型

针对现有P2P信任模型存在的网络开销大、不能很好地处理节点行为的动态性改变及共谋攻击等问题,提出了一种新的信任模型。通过直接交互节点的局部评价加权其评价可信度计算节点的全局信誉值;采用基于局部评价标准差、局部评价集中度的方法识别和抑制共谋攻击;根据节点行为的改变动态更新其信誉值和评价可信度。仿真实验表明,提出的模型较现有模型在网络开销、抑制共谋攻击和节点行为的动态性等方面有较大改进。     

基于社区发现的多主体信任评估

为了解决多主体系统(MAS)的开放性、动态性和不确定性所带来的主体信任问题,提出一种基于社区发现的信任评估方法。首先使用G-N算法(GIRVAN M, NEWMAN M E J. Community structure in social and biological networks. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, 2002, 99(12):7821-7826)发现系统中的社区结构;然后根据推荐主体的推荐信任分别计算被评估主体的社区内部、外部声誉,进而结合直接信任形成主体的综合信任度;最后根据协作反馈实现主体信任度的动态调整。仿真实验结果表明,基于社区发现的信任评估方法能有效评估主体信任度,通过引入反馈机制能进一步提高交互成功率。     

WSN中一种防御广播认证中的DoS攻击策略

当将数字签名应用到广播认证时,网络很容易受到DoS( Denial of Service)攻击,比如攻击者不停地广播虚假数据包从而消耗网络的通信资源和计算资源.针对这种情况,提出一种基于弱认证和信誉等级的协议来防御此类DoS攻击.该协议针对分簇的无线传感器网络模型,利用中国剩余定理和单向函数来完成弱认证,同时还引入信誉...     

基于网格节点服务质量约束的信任模型研究

网格环境中提供大量不同QoS保证的服务,如何选择可靠的服务成为一个关键问题。本文提出以服务提供的质量属性为参考对象建立直接信任模型的方法,并在建立过程中引入偏序关系以达到屏蔽一些没有价值的参考历史纪录的目的;同时参考人类社会行为规律建立推荐信任模型,以及借鉴人类竞赛的打分机制,通过比较每个推荐信任度方差的方法屏蔽恶意推荐信息。最后针对采用本模型进行服务选择时产生的负载不均衡的现象,提出采用轮盘赌的方法进行服务选择。实验证明,本模型可以有效地解决网格环境中的信任问题。     

一种可靠性驱动的云工作流调度遗传算法

为了解决云环境中工作流调度的可靠性问题,提出了一种基于可靠性驱动信誉度模型的工作流调度遗传算法RDR-GA。算法以工作流执行跨度makespan与可靠性最优化为目标,设计了一种基于时间依赖的可靠性驱动信誉度模型,通过该模型可以有效评估资源可靠性。同时,为了寻找遗传最优解,算法设计了新的遗传进化和评估机制,包括：1)以进化算子对调度解中的任务-资源映射进行遗传进化;2)以两阶段MAX-MIN策略评估并决定调度解的任务执行序列。仿真实验结果表明,满足可靠性驱动的信誉度算法不仅能够以更精确的信誉度改善工作流应用执行可靠性,而且能够以比同类遗传算法更快的收敛速度得到进化更优解。     

Rater Credibility Assessment in Web Services Interactions

We investigate the problem of establishing trust in service-oriented environments. The focus is on providing an infrastructure for evaluating the credibility of raters in a reputation-based framework that would enable trust-based Web services interactions. The techniques we develop aid a service consumer in assigning an appropriate weight to the testimonies of different raters regarding a prospective service provider. The experimental analysis show that the proposed techniques successfully dilute the effects of malicious ratings, thereby facilitating accurate and fair assessment of the providers’ reputations. This work is supported by the National Science Foundation grant number 0627469.     

复合信誉模型在防P2P文件污染中的应用研究

文件污染是当前P2P文件共享系统普遍存在的问题,极大的降低了系统的可用性。提出基于用户评价的复合信誉模型,通过用户对下栽的资源进行评价,逐步建立起对象信誉;同时,在建立对象信誉的同时根据节点行为建立节点信誉。在下载过程中拒绝让信誉过低的节点下载资源,从而保证对象信誉建立的准确性,因此也就阻止恶意节点实施恶意行为的可能性。对象信誉和节点信誉相互结合和相互影响的复合信誉模型,可以更有效地预防P2P文件共享系统的文件污染问题。