P2P网络环境下基于推荐的信任模型

基于网络中节点之间不仅仅局限于直接交易建立起来的信任关系,还包括了第三方推荐信任的事实,提出了在P2P网络环境下基于推荐的信任模型。该模型用成功次数与失败次数在总交易数目中的比例作为直接信任度,将交易信誉与推荐信誉明确区分出来,引入了偏移因子计算推荐节点的可信性,通过惩罚因子和风险因素动态平衡节点直接信任度和其他节点的推荐信任度,得到目标节点的综合信任值,并给出仿真实验验证。实验结果证明,模型计算的综合信任值更趋近其真实值,并且能抵抗恶意节点的诋毁、协同作弊等威胁。     

基于时间因子和惩罚措施的P2P网络信任模型

提出了一种基于时间因子和惩罚措施的信任模型,在进行节点信任值评定时,考虑了时间因子对信任值的影响,距离当前时间越远的交易行为在信任值评定时的参考价值越小。当交易失败或发生欺骗时,目标节点会受到惩罚。理论分析和仿真实验表明,该模型能很好地反映节点的当前状态,并能抵御虚假推荐进行的欺骗。     

基于评价向量的P2P电子商务信任模型

针对现有P2P信任模型中交易因素考虑不全面、缺乏恶意节点识别机制而导致无法防御恶意节点共谋攻击和耗费网络带宽等问题,提出一种新的P2P信任模型EVTM,该模型采用向量化的方式表示评价的标准,引入时间衰减因子和惩罚机制,促使模型中交易节点积极地、正确地评价,从而构造一个诚信、可靠的交易环境。仿真实验进一步证明EVTM不仅可以根据用户的不同需求对交易对象做出更合理的信任评估,而且能有效地避免恶意节点的共谋攻击,从而降低交易的风险,减少损失。     

改进的P2P电子商务TM-AT信任模型

为了有效解决P2P电子商务的安全问题,通过对现有信任模型的研究,提出了一种改进的信任模型TM-AT.将信任分为直接信任和推荐信任,提供了两种获得节点信任值的方法.在计算直接信任时,提出用三元组表示直接信任值,有效地解决了新节点的信任值问题.同时,引入了交易金额等级、交易时间、失败加速因子等5个因素.在计算推荐信任时,增加了可信度.模拟实验结果表明,该模型能够有效打击恶意节点,保护诚实节点,增强P2P电子商务系统的可用性,降低交易风险.     

基于无限重复博弈的P2P网络信任模型研究

为解决P2P电子商务环境中存在的安全问题,针对现有一些信任模型的局限性,提出一种基于无限重复博弈理论的信任模型。通过建立奖惩策略,对节点的不合作行为,依据博弈策略对节点进行惩罚,同时对选择合作策略的节点进行奖励,并根据欺诈行为次数设定不同的惩罚周期。理论分析和仿真实验表明,合作策略会成为节点博弈的帕累托最优策略,该策略模型能有效遏制和惩罚恶意行为,提高节点诚实交易的积极性,从而有效提高网络环境的安全性和稳定性。     

基于信任向量的P2P信任机制

针对现有P2P信任机制不能有效地检测和惩罚短期内反复建立信任然后进行恶意攻击的摇摆节点,本文提出了基于信任向量和时间窗口的信任机制,用信任向量记录节点的交易信息,用时间窗口收集最近一段时间内交易的记录,提高了信任评估的准确性和动态性。仿真实验表明,与已有的信任机制相比,该机制能够有效处理动态恶意节点行为。     

基于P2P网络的动态模糊综合信任模型

针对现有的P2P网络信任模型在聚合节点信任值时对节点行为的差异性与动态性考虑不足,提出了一种动态的模糊综合信任模型——DFCTrust,即在静态模糊综合评价的基础上加入时间衰减因子及波动惩罚因子。首先,该模型通过静态模糊综合评价的方法来计算每次交易的满意度得分,由于在计算过程中加入了交易上下文的评价因素,所以可以很好地避免恶意节点在小交易上诚信在大交易上欺骗的恶意行为;其次,在综合计算节点信任度时,引入了时间衰减因子和波动惩罚因子,这样不仅可以避免与不活跃节点交易所造成的失败,而且还可以有效地抵御节点采用周期性振荡欺骗的恶意行为。仿真实验表明,DFCTrust具有更好的动态适应能力,能够有效地处理动态恶意节点策略性的行为改变,从而提高交易的成功率。     

基于交易成功率的P2P电子商务信任模型

目前在复杂电子商务环境下的P2P信任模型对于欺诈交易的遏止和惩罚力度不够,为此,提出基于交易成功率的P2P电子商务信任模型,从单次交易信任值、综合信任值、直接交易成功率、间接交易成功率方面给出模型的具体实现方法。仿真结果表明,与淘宝的信任模型相比,该模型具有更好的评价准确率和交易成功率。     

P2P环境下电子商务信任评估机制研究

为了解决P2P环境下电子商务安全问题,在深入研究P2P环境下电子商务信任模型的基础上,针对传统信任模型不足的问题,提出了一种利用哈希函数将加入群的节点随机地分配到各个群的方法,降低了节点共谋攻击的危险。考虑到当一个节点偶尔提供一次恶意服务时,并不能证明是恶意节点,只需要给节点警告。引入了交易时间和交易规模、交易次数等因素来进行信任值的计算,利用惩罚项来限制交易节点提供恶意服务。节点的信任值很大程度上依靠同群节点和有外连接的群的节点来进行评估,仿真实验结果表明,该方法可以更加准确地评估节点的信任值,保证了网络的性能。     

P2P系统中基于关系强度的交互信任计算模型

P2P系统中许多现有的信任评价模型在计算直接信任时,只把过去好/坏的评价数目简单的相加,这使得很难对合作伙伴的可信性做出准确的判断.为了弥补此类方法存在的缺陷,提出了一种新的基于关系强度的交互信任计算模型.通过引入在关系强度的计算过程中忽略的交易金额这个重要因素,改进了原有关系强度的计算方法.实验结果表明,P2P系统中基于关系强度的交互信任计算模型能够帮助peer选择更合适的交易伙伴.     

基于SPICE的电路仿真系统接口程序设计

基于SPICE仿真引擎,提出利用VC语言编写接口程序实现电路分级仿真的方法,实现SPICE文件与数学运算程序包之间的数据传递,解决电路仿真系统仿真时钟不同步、特殊时间点仿真不收敛、数字器件不是单入单出,以及在SPICE仿真数字器件时没有可用模型等问题。实例验证了该方法的正确性和可行性。     

一种移动环境中的P2P网络信任模型

针对移动P2P网络大规模分布式和高度动态性的特点,提出一种基于动态反馈机制的信任模型.该模型引入了距离因子和推荐因子两个参数来控制推荐信任链的规模,提高推荐信任度的准确性.模型将反馈机制和惩罚机制集成到节点间的近期信任度和长期信任度的更新计算之中,提高了模型随时间和历史变化的动态适应性.模拟实验表明,该模型具有很好的动态适应能力,能够有效隔离恶意节点.     

面向选择推荐节点的P2P网络信任模型

对等网（P2P）具有开放性、匿名性等特点,节点之间的交互类型复杂多样并且具有较小的重复交互性,导致其节点之间的信任关系难以确定。提出一种基于选择节点的P2P网络信任模型,通过直接信任和推荐信任得到节点综合信任值。选择推荐节点时,使用推荐节点与交互节点信任值相似度作为标准,以其信任差值最小的推荐节点作为被选择节点;同时,针对共谋团体的团伙欺骗,提出连带惩罚机制以及对提供可靠消息节点的奖励机制。仿真实验结果表明,该模型不但具有抗恶意节点攻击的能力,同时还具有较高的自适应能力。     

基于重复博弈和惩戒机制的P2P协作激励信誉模型

现有的信任模型在计算节点信任度方面存在时间复杂度和通信报文量均比较高的问题,而且没有考虑到理性节点比率和节点耐心程度对信任模型的影响.在研究已有模型的基础上引入惩戒机制,建立一种基于重复博弈理论和惩戒机制的P2P网络信誉模型,以达到激励节点协作的目的.通过分析P2P网络中的不协作均衡,描述了基于惩戒思想的信誉机制;利用重复博弈理论分析了此机制下节点的重复交易行为,提出并证明了考虑理性节点比率和节点耐心程度的协作均衡定理;最后得出了一个协作条件,在此条件下,节点将慑于惩戒机制而采取协作策略.实验结果表明,该模型在促进节点协作方面是有效的.     

P2P网络环境下抑制节点虚假评价的全局信任模型

针对P2P网络环境下节点提交虚假信任评价问题,提出节点评价可信度计算方法,并利用该方法构造一种全局信任模型,给出了模型的数学描述与分布式实现.该方法的基本原理是利用反馈控制机制将评价可信度反馈到本地信任值计算阶段,间接地影响节点的全局信任值.评价可信度低的节点会受到系统的惩罚,它的全局信任值会降低,反之亦然.仿真结果表明所提出的模型较以前的模型对于虚假评价有更强的识别能力.     

应用于P2P电子商务的信任评估模型

P2P环境下的电子商务比传统电子商务更方便、更灵活,但用户也面临着更大的安全威胁和风险。为了解决P2P电子商务中的安全问题,提出了一种基于感知风险度的P2P电子商务信任模型APR。引入感知风险度的概念,综合多维的风险因素用以辅助计算网络中节点实体的信任度,并给出了完整的综合直接信任与推荐信任的方法。仿真实验证明,与其他的信任模型相比,APR可以保证信任评估的准确率,提高节点的抗风险能力。     

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.     

P2P网络中基于评价相似度的信任模型研究

由于P2P网络的开放性、匿名性等特点,节点间的信任关系很难通过传统的信任机制来建立,为了解决该问题,对已有研究进行了详细分析,并提出了一种基于评价相似度的P2P网络信任模型。该模型引入了时间衰减函数和事务影响因子,提高了信任度计算的准确性,引入了评价相似度的概念,用于量化和评价推荐的可信程度。分析及仿真实验结果表明,该模型可以有效地识别恶意节点,提高P2P网络的服务质量。