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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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一种基于组群的P2P网络信任模型* 总被引:1,自引:0,他引:1
由于P2P网络的开放、匿名等特点,使得P2P网络对节点缺乏约束机制,节点间缺乏信任。提出了一种应用于非结构化P2P网络的信任模型——BGTrust。该模型对组群内信任采用局部推荐信任和组群间信任采取全局信任的方法进行处理,充分结合了全局信任和局部信任的优点。仿真表明,该信任模型在对交互的信任度评价可信度和抑制恶意节点方面较已有模型有一定改进。 相似文献
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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。 相似文献
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P2P网络中信任评价研究 总被引:1,自引:0,他引:1
为了提高P2P网络节点间交互的安全性及成功率,客观地反映信任的模糊性与随机性本质,提出基于云模型的信任评价模型.通过信任云及其数字特征的定义,实现了信任定性描述与定量表示的统一.基于逆向信任云生成算法、信任云合并算法进行信任综合,以便获得更为完整的信任信息,并在推荐节点的选择上引进了信任的不确定度计算,提高了推荐的可靠性.通过信任云的相似度计算算法,生成相应的信任综合评价结果,作为节点交易的参考和依据,实现了信任的决策.通过仿真实验,表明该方法可较为客观、真实地反映P2P节点间的信任程度,从而为节点间成功交易提供了科学的、有效的决策依据. 相似文献
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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. 相似文献
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用户对P2P网络安全性的需求刺激了信任模型的发展。在分析现有信任模型的基础上,提出了基于反馈相关性的动态信任模型—CoDyTrust。其在时间帧的基础上,采用虚假信任过滤机制和信任聚合机制,并在信任值计算中引入信任相关系数、信任遗忘因子、滥用信任值和推荐信任度等,通过反馈控制机制动态调节这些模型因子,在准确评价节点对不同资源信任的同时,实现网络中恶意行为检测。比较分析结果表明,CoDyTrust能够更好地反映网络中节点行为,准确检测恶意节点,有效抵御振荡、撒谎和合谋等攻击。 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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在已有信任模型的基础上,提出一种新的P2P网络信任模型。模型不仅计算节点信任值,还量化节点的资源付出值。在计算过程中,节点服务活跃频度和评分行为相似度被用来计算节点的全局信任值。依据节点的信任值和付出值划分权限。位于不同层次的节点,所拥有的权限和服务范围也是不同的。仿真实验结果表明,模型能较好地评估节点的信任度,继而明确节点的权限层次,资源请求者据此可以做出正确的选择。模型在一定程度上能缓解网络拥塞,进而提升网络的整体服务质量。 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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随着互联网的发展,P2P(Peer to Peer)网络已成为流行的网络结构.其高度的动态性、自治性和异构性,导致不可靠的服务质量及大量欺诈行为的存在.本文在已有的信任管理模型的基础上提出了一种在无集中式服务器P2P网络中结合粒子群算法的可信目标节点搜索算法,有效的解决了P2P网络中可信目标节点寻找问题. 相似文献
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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。 相似文献
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P2P网络的匿名性和动态性带来了许多安全问题,传统的信任管理模型并不能很好地适应P2P网络环境,动态信任模型是新的研究热点。本文在对现有P2P环境中的信任机制进行分析的基础上,通过研究消费节点对服务节点的信任,针对节点间的信息交换活动提出了一种改进的信用评估模型,评估服务提供者在信息交换过程中的信用度变化过程;并引入风险机制,分析了P2P网络中节点间进行信息交换的风险。实验证明,该模型能有效地抗信用炒作和抗周期性欺骗。 相似文献
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Grid与P2P混合计算环境下基于推荐证据推理的信任模型 总被引:27,自引:5,他引:22
在Grid与P2P混合计算环境(Grid&P2P)中,Grid节点提供有QoS保证的服务,而P2P节点的计算资源属于自主贡献资源,不提供QoS保证,用户不为自己的行为承担任何责任,因此节点间的信任关系很难通过传统的信任机制来建立.参考社会学的人际关系信任模型,通过在Grid&P2P中建立信任推荐机制,并利用DS理论对推荐证据进行综合处理来解决该问题.分析及仿真实验说明,基于推荐证据推理的信任模型可以简单有效地解决Grid&P2P中的信任问题. 相似文献