基于双重属性值的分组P2 P信任模型

为提高P2 P信任模型对恶意节点的抑制能力,提出一种改进的分组P2 P信任模型。利用模糊推理规则结合信任值和贡献值,将网络中节点划分为若干不同等级的小组,通过小组等级限制节点的资源访问权限。在直接信任度的计算中引入时间衰减函数反映节点的实时情况,并设置惩罚因子对节点的恶意行为进行惩罚。在推荐信任度的计算中结合小组等级计算推荐节点可信度,以降低算法的复杂度。数据分析结果表明,该模型能有效抑制恶意节点的攻击,随着共谋节点、自私节点及震荡节点的增加,其文件下载成功率高于PeerTrust模型和EigenTrust模型。