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针对现有动态信任模型在适应性、健壮性和激励机制方面存在的不足,提出一种分布式信任评估模型。引入时间调整函数和稳定度函数,分别解决了模型的动态适应问题和总体信任计算过程中的权重分配问题。综合考虑交互历史和信任分布情况制定相应评估策略,节约了计算资源。此外,通过给出一种直接推荐考察表,有效地识别和限制了故意夸大、恶意诋毁等虚假推荐行为,保证了模型的健壮性。仿真实验表明,该模型在抵御更加复杂的恶意攻击和恶意欺骗等行为方面,体现了良好的准确性、收敛性和适应性。 相似文献
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针对现有动态信任模型在不同网络环境下适应能力不足、信任信息利用不充分和健壮性不足的问题,文章提出了基于回归分析和节点互助的MRA-SMAN信任模型.通过建立回归分析子模型,使得模型能够满足各种网络环境下信任评估的需求,而模型中满意度的多因子表示方法的引入解决了已有模型中信任信息无法充分利用的问题.最后,通过建立SMAN节点互助集合,增加了所提模型对抗虚假信息的能力.仿真实验表明,模型在抵御策略型攻击和协同作弊攻击的过程中,体现了良好的收敛性、准确性以及适应性. 相似文献
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