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基于重复博弈和惩戒机制的P2P协作激励信誉模型 总被引:1,自引:0,他引:1
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. 相似文献
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为了符合实际P2P网络中的节点异质性的情形并支持语义查询,在分析自组织网络模型和双层结构化P2P网络模型以后,提出了一种基于移动代理的结构化P2P网络模型AS-P2P.理论分析和模拟实验结果表明,在加入了移动代理转移资源索引和使用双层结构化P2P网络区别节点能力以后,AS-P2P更加适应动态网络,并具有平均查找长度短,超级节点上负载均衡和资源索引分类等优点. 相似文献
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P2P网络具有动态性,自组织和匿名性等特点,从而导致网络中某些节点存在恶意行为,为了保证节点能提供可靠资源和良好服务,提出一种基于时间序列的P2P综合信任模型,使对等节点之间建立信任关系。该模型在计算直接信任度和间接信任度时引入时间衰减函数,近期的信任值衰减小,对整体信任度的影响大。通过反馈控制机制动态更新簇内节点和簇头节点的信任度,使整体信任值具有时效性,对节点信任度的评价更精确和更可靠。实验证明,该信任模型较DyTrust模型降低了节点之间的交互时延,稳定性和动态自适应性更好,检测恶意节点的能力更强,提高P2P网络的可信度,对P2P网络的安全提供有力保障。 相似文献
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P2P网络中集散节点的存在会导致整个系统的抗协同攻击能力大大降低,增加网络的脆弱性.对目前P2P网络中集散节点现象进行了研究,阐述了对集散节点进行层次化处理的控制思想,提出了一种全新的通过控制P2P网络的逻辑拓扑结构来避免集散节点形成的思路,给出了控制模型以及实现控制模型的具体算法,并对算法进行了复杂度分析,最后通过仿真证明了本控制模型能有效控制网络中集散节点的形成,所以本控制模型能提高P2P网络抗协同攻击的能力,增强网络的健壮性,从而达到保障P2P网络可持续健康发展的目的. 相似文献
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随着P2P应用领域的扩大及用户群体的迅速扩张,对P2P网络进行节点管理、安全协同是保障其正常运行的重要条件之一。根据P2P节点的自组织及自治性与人类社会自治管理的对应关系,通过设计自组织社群构造算法,动态配置节点,给出一种基于兴趣社群的P2P网络节点自治管理方法。在JXTA平台上的实验结果表明,所提出的方法改善了P2P网络节点的可管理性,具有良好的自适应性与安全性。 相似文献
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分布式数据库系统中信息检索对网络状态稳定程度要求高,并不适用于P2P网络.目前的P2P数据库系统也存在通信量高,搜索计算量大等缺点.介绍了一种基于双层索引网络模型的P2P数据库的关键字搜索策略,采用双层索引模型大大减小网络通信量,同时使得在节点成员关系频繁变化的情况下也很有效.采用的关键字搜索根据相似度进行匹配,使用局部结果合并以获得更丰富的结果. 相似文献
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提出了一种基于P2P网络局部信息的负载平衡算法,该算法依赖于局部网络的负载信息,并在局部网络内部进行负载迁移使整个系统达到负载平衡状态。理论分析和实验数据均表明,该算法可在网络传输存在限制的条件下,尽快地使系统到达平衡状态。基于局部负载信息与基于全局负载信息的负载平衡效果几乎相同,而前者的时间复杂度远低于后者,特别是在节点较多的P2P网络中。同时由于在局部网络内进行负载迁移,故能够以较小的网络通信量得到良好的性能。 相似文献
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在分析P2P网络传统信任模型的基础上,提出一种模糊理论和传统数学理论相结合的综合信任模型。该模型将模糊理论应用于网络节点间主观信任的计算,能够更好地处理复杂的网络因素对信任的影响;利用传统的数学模型来计算推荐信任不但可以得到准确的信任值,还可以将网络的负担降到最低。同时模型中引入了等级反馈机制和时间因子,使得模型的信任度评估更加准确和灵活。仿真结果表明,该模型较传统模型有一定的改进。 相似文献
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P2P网络中信任机制能够很好地检测和惩罚恶意节点,激励节点之间合作。提出了一种基于生态网络协同进化机理的信任博弈模型,应用复制动态机制分析了节点之间信任关系的长期演化趋势,从理论与实践上说明了在P2P网络中应用此信任模型具有良好的演化稳定性及性能的整体最优性。 相似文献
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一种基于群组的P2P网络信任管理模型* 总被引:2,自引:1,他引:1
针对 P2P 网络中存在的多种恶意行为,提出一种基于群组的信任管理模型。该模型采用分组策略,引入直接信任度、组内信任度、组间信任度及多种控制因子来计算节点总体信任度,提高了信任机制的可靠性。仿真实验表明,该模型能够有效抑制多种恶意行为,提高系统成功交易率,使节点之间更有效地建立信任关系。 相似文献
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一种细粒度的基于灰色关联度的P2P信任模型① 总被引:1,自引:0,他引:1
已有的P2P网络信任模型过于粗糙,对反馈评价进行综合的能力不足。针对这一问题,提出了一种细粒度的基于灰色关联度的P2P信任模型GM—TRUST,根据节点的兴趣和专长将节点化分为不同的域,通过对具体服务各属性评价的综合得出直接信任。引入记忆因子来刻画信任随时间衰减的特性,并利用基于灰色相关度的方法来量化推荐信任的准确度。分析与实验均表明本模型与以往的信任模型相比,能够更准确地评估出节点的信任值,对动态恶意节点和不诚实反馈节点的攻击具有很好的抑制能力。 相似文献
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针对现有的信任模型不能很好地处理P2P网络环境中恶意节点提供虚假服务的欺作行为,及不积极提供诚实推荐的问题,提出了一种激励相容的P2P信誉模型(简称ICRM)。该模型使用时间区间的概念来标示经验和推荐的时间特性,利用直接信任度、推荐信任度及推荐可信度等机制来精确描述节点的实际信任等级,并引入参与层次来度量节点提供推荐的积极程度,从而有效地识别与抑制不同类型的恶意节点,激励节点积极提供诚实推荐。仿真实验表明,ICRM能够有效地抑制恶意节点的欺作行为及不诚实反馈行为,并能有效解决节点推荐积极性不高的问题。 相似文献