复合信誉模型在防P2P文件污染中的应用研究

文件污染是当前P2P文件共享系统普遍存在的问题,极大的降低了系统的可用性。提出基于用户评价的复合信誉模型,通过用户对下载的资源进行评价,逐步建立起对象信誉;同时,在建立对象信誉的同时根据节点行为建立节点信誉。在下载过程中拒绝让信誉过低的节点下载资源,从而保证对象信誉建立的准确性,因此也就阻止恶意节点实施恶意行为的可能性。对象信誉和节点信誉相互结合和相互影响的复合信誉模型,可以更有效地预防P2P文件共享系统的文件污染问题。     

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文件污染与防御

文件污染是P2P文件共享系统面临的主要安全威胁之一。由于没有中心机构监督用户行为及其共享的内容,恶意节点可以通过P2P传播病毒,木马等恶意内容,这些行为严重影响了P2P文件共享的系统性能。本文对P2P文件污染的研究现状进行综述,调查现有P2P系统中存在的文件污染现象及防御方法,分析了目前防御机制面临的问题。     

P2P文件污染随机模型

P2P(peer to peer)是近年来互联网中用于文件共享的主流技术.它是一把双刃剑,既方便文件共享,也助长污染蔓延.本文研究了日益严重的P2P文件污染问题,分析其原因、污染手段、传播途径以及产生的后果,基于古典概率模型创建了文件污染模型,讨论了用户动态行为在其中所起的决定性的作用,认为用户的错判概率、共享率等对污染水平和网络负载影响显著,信誉系统能够对污染起到一定的控制作用,仿真表明,该模型能够有效地解释实际系统中的污染现象.     

P2P文件共享系统信任模型研究与仿真

P2P文件共享系统中信任机制通过评价节点的行为建立节点之间的信任关系解决资源较少及虚假、恶意资源大量出现的问题.现有的信任机制大都由于缺乏有效的激励策略而不能有效的吸引节点参与,进而无法建立有效的信任关系.提出了一种名为M＆R的信任模型,采用包括交易、文件、节点的三级信誉评价机制,并结合了积分制度.仿真结果表明该模型可根据不同审点的行为提供区分服务,有效的吸引节点参与,并在鼓励上传的同时保证资源质量,具有较好的性能.同时,也分析了该模型在其他P2P资源共享系统的应用.     

P2P文件共享系统中的分组信誉驱动机制

在P2P文件共享系统中,常会出现许多有策略的欺骗行为,而现有的信任模型并不能完全消除交易的风险。综合局部信任机制和全局信任机制,根据节点间相关的共享记录数据提出一种新的信誉计算方法,并进一步提出受信誉驱动的分组组织管理和节点搜索算法。仿真结果证明该信誉驱动机制能搜索到信誉值高的节点作为交易对象,并能有效降低系统面对合谋恶意节点和具有交易策略的恶意节点攻击时的交易风险。     

P2P文件共享系统中的一种基于商品市场模型的访问控制机制

随着P2P文件共享系统日益成为流行的文件交换方式,其安全问题势必引起关注,而访问控制是P2P系统安全的关键技术之一.由于P2P系统具有分散性和动态性,传统的访问控制机制不能够直接应用于P2P文件共享系统中.而现有针对P2P文件共享系统的访问控制机制不能很好地解决大量并发文件下载请求或者爆发式的恶意文件下载对节点带来的侵害.针对上述问题,文中提出一种基于商品市场模型的访问控制机制(ACMCM),利用市场调节机制使得文件下载请求均衡地分布在多个文件提供者之间;下载文件的价格随着重复下载次数的增加而呈指数增长,有效遏制了恶意下载行为;通过在并发下载之间合理地分配下载带宽,使得并发文件下载占用的系统时间尽量缩短.ACMCM保留了P2P系统的分散性和动态性.最后给出了ACMCM的分布式协议的主要过程的流程.     

基于交互证据广播的P2P信誉系统

提出了一种旨在激励P2P文件共享系统中用户诚实共享的信誉管理系统。让每个用户以全局信誉记录的形式保存其它用户对自己的评价,使得只要与某用户直接通信就可获知所有与之交互过的用户对该用户的评价。同时利用加密来保证全局信誉记录的完整性和有效性,并采用事后广播抗抵赖的交互证据的监督机制,以惩罚用户的信誉欺骗。该信誉系统相对其它全局信誉系统有着较小的下载启动延迟。     

一种基于文件附加信息的P2P信任模型

在P2P文件共享系统中,存在不少节点不主动提供资源甚至提供虚假、恶意的资源.为了孤立这些恶意节点和鼓励节点多共享自己的文件,在分析一些现有信任模型的基础上,提出了基于文件附加信息的信任模型,该模型从文件的信任度出发导出用户的信任度,并在计算过程中考虑了相关因素,激励用户多为整个P2P网络做贡献,从而提高了整个网络的活力.通过实验仿真和分析表明:该模型能有效地隔离恶意节点,提高交易成功率,可使节点之间更有效地建立互信关系,进而提高系统的稳定性和可靠性.     

一种基于共享时长的P2P用户评价机制

在P2P文件共享网络现有声誉系统中,评价信息不足和恶意评价导致声誉不可靠。为此,提出一种基于下载节点共享时长的客观评价方法。该方法使系统自动获得每个下载节点的评级信息,根据该信息建立节点之间的信任关系。仿真结果表明,共享时长方法可提高信任的可靠性,有效隔离恶意节点,并能为不同行为的节点提供分化服务,保证网络资源分配的公平性。     

P2P系统中一种基于声誉的混合抗污染机制

提出一种新的基于节点声誉和目标声誉的混合抗污染机制。该机制由投票节点的声誉决定选定的目标文件的声誉。节点声誉通过引入严厉的惩罚策略及投票激励机制,有效孤立了污染者,刺激了用户对文件污染的警觉度,阻止污染的进一步扩散。仿真结果表明,与目标声誉系统相比,该机制收敛更快,抗污染性能更好。     

P2P网络激励兼容的声誉评价及服务分配

由自私节点组成的P2P网络常常采用基于声誉的机制激励节点间的合作。当前已经提出了一类基于声誉的方案,但其中大部分方案都忽视了方案的分布式实现中惩罚的激励兼容性问题。在社会学或生态学领域,该问题常被称为二阶搭便车问题:拒绝低声誉节点的服务请求会降低惩罚者自身的声誉,因此对于自私节点而言,这种惩罚并不总是有利的选择。以P2P文件共享为例对该问题进行了分析,提出了一种连续型二阶声誉评价模型及两种服务分配规则,即概率分配规则和比例分配规则,实验表明只有概率分配规则是激励兼容的。     

一种对等网络文件污染抑制方案

文件污染是对等网络中存在的普遍问题。借鉴对等网络和生物免疫系统的相似性,提出一种基于免疫学习的文件污染抑制方案。基于免疫思想,设计了一种改进的节点相似度计算方法和邻居节点选择方案,减少了计算量,提高了系统性能。仿真实验表明,算法识别污染文件的精度较高,可以有效抑制污染文件的传播,并且通信开销较小。     

P2P中一种基于信誉的资源分配策略

节点的主动贡献对于P2P系统的成功运行,具有重要的作用。针对P2P中一些节点不愿意贡献资源等问题,提出一种基于信誉的资源分配策略,不同于以往的基于信誉的机制,文章是通过该策略主动选择合适的服务请求提供者,这种资源分配策略的收益是两方面的,首先把更多的资源进行共享,给更多的请求节点,其次最大化满足竞争节点。通过实验分析可知,贡献高的节点,节点的信誉和满意度都较高。     

一种对等网络拓扑构建的优化实现方案

针对对等网络中的文件污染问题,提出一种基于免疫克隆的拓扑构建方案来抑制污染传播。通过分析文件对象的污染传播模型,借鉴免疫学习的思想,优化网络中的节点连接。仿真实验表明,该算法可增加节点的集聚性,能够以较低的通信代价对恶意节点进行有效屏蔽,抑制污染文件在共享网络中的传播,提高对等文件系统的可用性。     

一种半全局化的P2P信誉度模型

提出了一种新颖的信誉管理机制，首先给出了一套客观的信誉跟踪评价标准，然后根据各个节点的能力与行为表现将它们划分成两类：信誉值和能力均很出众的精英节点，一般的或新加入系统的普通节点。精英节点享有一定特权并组成结构化的网络，普通节点组成无结构的网络。接着用一种半全局化的方法来计算和存储各节点的信誉值。最后，通过实验证明此机制的有效性和健壮性。     

基于动态拓扑构造的信誉激励机制

为了提高对等（P2P）文件共享系统的交易成功率,鼓励节点积极贡献自身资源,增加网络资源,促进网络良性持续发展,建立一种基于动态拓扑构造的激励机制。该激励机制可对网络节点行为进行有效激励,通过拓扑优化来促进网络公平和发展,保证了P2P共享文件系统的良性运行,提高了网络的性能。通过模拟仿真实验和分析表明,提出的基于节点可信度的信誉激励机制具有正确性、有效性等特点,与现有的信任模型相比,在安全性和简约性等也有较大改进,达到了预期的设计目标。     

一种P2P文件共享网络高精度自适应声誉机制

P2P文件共享网络的信任评价机制正面临着各种恶意攻击,例如聚集反馈、合谋欺骗和虚假交易,严重影响了整个系统的性能.为了保护P2P文件共享网络,提出了一种高精度自适应声誉机制,简称AARep机制(accurate and adaptive reputation mechanism).经过分析发现,在信任评价系统中,除了对...