物联网节点动态信任度评估方法

针对现有物联网（IoT）信任度评估方法未考虑信任的时效性、非入侵因素对直接信任度评估的影响以及缺乏对推荐节点可靠度的评估,造成信任评估准确度低且不能有效应对节点恶意行为的不足,提出一种IoT节点动态信任度评估方法（IDTEM）。首先,设计节点服务质量持续因子评估节点行为,并采用动态信任衰减因子表达信任的时效性,改进基于贝叶斯的直接信任度评估方法;其次,从推荐节点价值、评价离散度与节点自身的信任度值三个方面评估推荐节点可靠度,并据此优化推荐信任度权重计算方法;同时,设计推荐信任反馈机制,通过服务提供节点完成服务后的实际信任度与推荐信任度的反馈误差实现对协同恶意推荐节点的惩罚;最后,基于熵计算节点自适应权重,得到节点综合信任度值。实验结果表明,同基于贝叶斯理论的面向无线传感器网络的信誉信任评估框架（RFSN）模型及基于节点行为的物联网信任度评估方法（BITEM）相比,IDTEM可较好地识别恶意服务和抑制恶意推荐行为,且具有较低的传输能耗。     

一种面向物联网节点的综合信任度评估模型

针对现有物联网的信任评估模型信任评估准确度较低且不能有效应对节点恶意行为的不足,提出一种面向物联网节点的综合信任度评估模型。首先,设计节点相同质量服务强度评估指标以降低非入侵因素对信任评估的影响; 其次,从节点相似度、评价差异度与节点自身的信任度值方面评估推荐节点的可靠度,并作为推荐信任度的权重; 最后,基于熵计算直接信任度和推荐信任度的自适应权重,计算节点的综合信任度值。实验结果表明,模型在处理恶意服务和恶意推荐行为方面具有一定的优势,且在保证信任度评估有效性的同时可以降低传输能耗。