基于超级节点的P2P信任模型-TSN

提出一种基于超级节点的P2P信任模型TSN.改进了模型节点加入、节点信任值的计算方法.在模型中综合考虑了节点兴趣相似度和节点响应时延等因素,并通过调节直接信任和间接信任的权重,提高了信任值计算的精确性.采取了相应的健壮性策略,增强了模型的抗攻击能力.仿真结果表明,与已有的信任模型相比,该模型具有较高的成功请求率和系统安全性.     

基于超级节点的P2P信任模型的研究

提出基于超级节点的P2P网络信任模型—Super Trust。在Super Trust模型中,对节点的信任值采用了组内直接信任,组内间接信任和组间信任相结合的方式,从而提高了信任值计算的精确性;此外,通过引入超级节点机制,提高了系统交互的成功率。实验结果表明,与基于推荐信任传统模型和RBTrust模型相比,Super Trust具有较高的交易成功率,并且在不同的恶意节点攻击模式下具有较高的成功交易率。     

基于拓扑势的P2P社区推荐信任模型

对等网(P2P)系统因其开放性和匿名性等特点易受到恶意攻击和非法滥用,建立基于社区的信任模型是一个行之有效的解决途径。而现有的模型忽略了节点的动态性、活跃度及影响范围。该文在分析了P2P用户模型后,提出一种基于拓扑势的P2P社区推荐信任模型,综合评估了节点的影响力、交易量及信任度。在该模型中,分别建立了社区内部和跨社区信任度计算机制,给出了超级节点评选算法。最后的仿真实验结果验证了该信任模型的有效性和鲁棒性。     

基于博弈论的网络攻防行为建模与态势演化分析

网络安全本质在对抗。针对现有研究缺乏从博弈视角分析网络攻防行为与态势演化关系的问题,该文提出一种网络攻防博弈架构模型(NADGM),借鉴传染病动力学理论以不同安全状态网络节点密度定义网络攻防态势,分析网络节点安全状态转移路径;以网络勒索病毒攻防博弈为例,使用NetLogo多Agent仿真工具开展不同场景下攻防态势演化趋势对比实验,得出增强网络防御效能的结论。实验结果验证了模型方法的有效性和可行性。     

FFTrust：基于反馈过滤机制的P2P网络信任模型

本文提出了一种新的基于反馈机制的P2P系统信任模型,该反馈过滤机制运用基于密度的聚类算法有效地识别一些恶意和噪声反馈,以提高计算节点信任值的精确性,同时引入一种新的信任度量方法对恶意反馈节点进行有效地惩罚,以遏制系统内的恶意反馈行为,保证了对系统贡献大的节点更容易在获得高质量服务。文章最后通过仿真实验验证了模型的有效性,相比己有的一些信任模型该信任模型能够有效识别恶意反馈节点,增强系统的可靠性和公平性,提高了系统戍功交易率。     

一种新的基于信誉的P2P网络信任管理模型

文中提出了一种非中心的P2P网络信任管理模型NewTrust。在P2P网络中,需要根据一个节点在网络中的信誉来判断其是否可信,通过在信任向量中引入评价方差,有效抑制了不稳定节点和策略类恶意节点;通过区分陌生节点和不可信节点,解决了陌生节点的融入问题;通过对不同信誉的节点提供不同质量的服务,解决了节点激励问题;通过引入分布式哈希表(DHT)资源发现模式解决推荐信息的管理问题,降低了搜索与管理推荐信息的代价,并使系统具有良好的可扩展性。模型能够有效地抵御多种恶意攻击。     

基于轻量云模型的 WSN 不确定性信任表示方法简

参考云模型定性定量不确定性转换特性,设计了适用于WSN的轻量云模型,使用此模型对直接信任、间接信任、推荐行为的信任进行全面的不确定性表示。轻量云模型计算简单,每一个WSN节点均可独立建立轻量云模型,并对邻居节点信任情况进行全面的评估,从而发现WSN应用中的安全问题。实验结果表明,该方法克服了传统信任管理框架中敏感度与容忍度之间的矛盾,既保证了多种异常情况的高容忍度,又具备较敏感的攻击识别能力。     

基于随机演化博弈的WSNs节点协作演化模型

为解决无线传感器网络节点协作策略的选择影响协作效果的问题,考虑到节点数量有限及个体随机性,基于模仿突变Wright-Fisher过程的随机演化博弈,提出了WSNs节点协作随机演化模型,并加入了与节点协作程度相关的惩罚机制.该模型弥补了复制子动态不适用于节点数量有限的WSNs节点协作演化建模问题.经过随机动力学分析,推导并证明了达到演化稳定状态的定理.最后通过实验验证定理并分析了选择强度和惩罚力度对WSNs节点协作演化稳定状态的影响.     

基于模糊逻辑的智能电网中恶意节点的检测算法

智能电网是以无线通信方式传输数据,而无线通信网络容易遭受多类网络攻击。为此,提出基于模糊逻辑信任模型(FLTM),检测智能电网中的恶意节点。将直接信任、间接信任和历史信任作为模糊系统的输入,将其输出作为节点的信任值,进而检测恶意节点。实验数据表明,利用FLTM模型提高了对恶意节点的检测率。     

基于加权信任向量的混合结构式P2P网络信任模型

为了解决非结构化P2P网络信任模型的全局信任度的迭代计算和结构化P2P网络信任模型的网络规模不易扩展性的缺点,设计了基于加权信任向量的混合结构式P2P网络信任模型(简称W-TPP),它采用信任向量来存储历史经验数据,利用结构化网络中的节点来分布式存取全局信任向量表.并且为了解决历史经验数据的时间有效性问题,提出一种新的节点信任值算法-加权信任向量算法.通过对W-TPP信任模型的性能分析和模拟仿真试验,验证了该信任模型具有可扩展性,降低了查询全局信任度所占的网络资源.     

一种移动P2P网络环境下的动态安全信任模型

信任是移动对等(MP2P)网络安全中首要解决的关键技术问题.由于MP2P网络环境与P2P网络环境有本质的区别,因此现有P2P网络信任模型并不适用于MP2P网络环境.本文提出一种适合MP2P网络环境的动态安全信任模型DSTM_MP2P.DSTM_MP2P包括两种方案,一种是针对节点的信任信息已知或部分已知的情况,提出基于节点行为的节点类型识别机制;另一种是针对节点的信任信息未知的情况,提出基于贝叶斯博弈的节点概率选择策略.通过理论分析和实验证明,无论MP2P网络环境如何,DSTM_MP2P模型使得请求节点总是优先连接安全可靠的节点,从而极大地提高了下载成功率.     

Incentive mechanisms for trustworthy routing based on game model of the strategies of nodes in P2P networks

The trustworthiness and security of routing in the existing Peer-to-Peer (P2P) networks can not be ensured because of the diversity of the strategies of P2P nodes. This paper firstly uses game theory to establish game model of the strategies and profits of various types of routing nodes. Then, two incentive mechanisms for the corresponding stages of P2P trustworthy routing are proposed, namely trust associated mechanism and trust compensated mechanism. Simulation results show that the incentive mechanisms pro-posed in this paper will encourage cooperation actions of good nodes and restrain malicious actions of bad nodes, which ensure the trustworthiness of routing consequently.     

基于种群混合协同联盟的属性量子博弈均衡约简

为进一步提高进化种群在粗糙集属性演化约简中寻求最优解的协同性能,提出了一种基于种群混合协同联盟的属性量子博弈均衡约简算法.该算法建立一种基于自适应多层进化树的种群协同演化联盟模型,以种群内个体竞争和种群间精英合作的混合协同机制实现各种群协同演化,较好地达到属性协同演化约简中广度寻优和深度探索的有效平衡;然后将信任裕度报酬机制引入到多种群精英量子协同博弈模型,种群精英在每个划分的属性子集中通过量子协同博弈策略均能求得各自最优约简子集,从而稳定取得Nash均衡下全局最优属性约简集.实验结果表明本文算法具有较高的属性演化约简效能和精度,对不完备电子病历系统中脑组织核磁共振成像MRI的高效约简与分割进一步展示其具有较强的实用性和鲁棒性.     

基于演化博弈机制的物理层安全协作方法

在无线网络中,当利用经典博弈机制研究物理层安全时,能量受限的发送端为了最大化自身安全速率,趋向于选择非协作策略,造成网络的安全速率降低。针对这一问题,该文提出一种基于演化博弈机制的物理层安全协作方法。首先,根据演化博弈机制定义策略(发送人工噪声或信号)和收益(不同策略组合下的安全速率);然后,发送端根据当前网络状态以及协作收益与平均期望收益的差值,不断进行策略调整以最大化收益;最后,通过求解获得使发送端达到协作稳定策略的条件,使网络从不稳定状态向协作稳定状态演化,从而提高了系统的安全速率。仿真和分析结果表明,在高斯信道条件下,相比经典博弈方法,该方法的发送端策略稳定在协作状态,网络安全速率可提高1 bit/(s Hz)。     

Hybrid MANET–DTN and a New Algorithm for Relay Nodes Selection

In this paper, a new way to a selection of the secure relay nodes in hybrid MANET–DTN networks based on the cooperation between routing, trust and game theory mechanisms is introduced. The hybrid MANET–DTN enables delivering the data or messages in the situation when communication paths are disconnected or broken and also in the emergency situations. We focus on the situations when MANET routing protocol cannot establish the end-to-end connection between source and destination nodes. In this situation, it is necessary to select relay nodes, that will be able to transport data or messages between isolated islands of mobile terminals with limited connectivity to other terminals. The proposed algorithm enables to select the relay nodes, that will come into contact with other mobile nodes located in different network areas with regards to trust and game theory. The parameter trust is computed for all mobile nodes and relies on a parameter obtained during routing and data transport processes. The game theory provides a powerful tool to select one candidate from a number of possible nodes with respect to confidence and security. Moreover, we propose a new mechanism to compute and select the trusted node, that can be used for transportation of the secure data in this hostile and disconnected environment. In order to verify the functionalities of this mechanism, we implement this mechanism into the OPNET modeler simulation environment and introduce performance analysis.     

基于博弈理论的移动自组网激励机制研究

摘 要：针对移动自组网中节点在报文转发过程中的表现出的自私行为,利用博弈理论,从静态和动态2个方面对其进行了完整的建模与分析。首先,提出了一种严厉针锋相对策略,并建立了一个无限重复报文转发博弈模型,求得了激励一致性条件。然后,利用演化博弈理论对节点由自私向协作转变的动态过程进行了分析,并证明了严厉针锋相对策略的演化稳定性。仿真结果表明,即使在自私节点比率为1的条件下,只要合理选择惩罚参数,均可有效激励自私节点的协作转发行为,整体网络性能最多可提升80%。     

基于自适应遗忘机制的半环信任模型

半环代数由于可以很好地描述可信度计算规则问题,因此可用来计算节点间的可信度,而目前存在的半环信任模型并未定义基于时间的动态变化问题。该文提出了一种基于自适应遗忘机制的半环信任模型,刻画信任的动态性,并改进已有的半环信任模型,弥补了其未定义动态变化问题的缺陷。仿真结果表明,这种基于自适应遗忘机制的半环信任模型有效分辨正常节点和异常节点,并抵御开关攻击,从而可有效提高网络的安全性。     

基于组合指标的无线传感器网络安全路由算法

针对无线传感器网络路由安全与可靠性的问题,提出了一种基于组合指标的安全路由算法.评估节点通过观测被评估节点的数据包转发行为,计算直接信任值,然后与第三节点推荐的信任值进行加权求和,得到一个综合信任值.为了提高信任的准确性,避免出现合谋攻击,对第三方推荐的信任值进行了信任相似度检测.通过对期望传输次数和信任值进行加权组合,形成一个用于选择下一跳节点的组合路由指标.最后,对所提出的算法进行了仿真验证.结果表明,所提出的算法能够有效地避免恶意节点的攻击,在传递率和总的传输次数方面明显优于其他算法.     

工业无线传感云中面向移动机器人的自适应信任演化机制

在智能制造系统中,工业无线传感器网络和生产设备以分散的、无人值守的方式运行.传感云作为一种潜在的技术能有效地集成分散的设备为云服务并提供给移动机器人使用.当移动机器人通过传感云平台访问远程云设备时,由于潜藏的攻击者容易通过无线信道截获密钥并窃听设备操作内容,这使得密钥管理和设备操作权限的控制成为其安全、可靠运行的关键.形式化了博弈参与者的效用函数,对自适应信任度更新过程进行了分析,提出了基于演化博弈的自适应信任管理机制.仿真结果显示,提出的方法能有效提高传感云网络系统和设备的安全性.     

A fuzzy logic and game theory based adaptive approach for securing opportunistic networks against black hole attacks

Opportunistic networks (OppNets) are networks that can be used in situations of sparse network connectivity. Strategies for implementing secure transmission of messages in OppNets offer complex and distinctive problems that are wholly different from traditional networks using TCP/IP protocols for data transmission. In this paper, a security protocol named FuzzyPT is proposed which combats black hole attacks in OppNets. The defense mechanism is based on the information extracted from messages in the buffer, potential threat (PT) messages, and fuzzy logic. Fuzziness aids the system in being adaptive by modeling the character of nodes as either benign or malicious. It provides the network with the ability to judge the character of nodes based on relationships between different parameters instead of basing this decision on fixed conditions. FuzzyPT is observed to reduce erroneous decision‐making and decrease the number of false positives and false negatives in the system. An evolutionary game theoretic model is applied, which analyzes the decision‐making ability of relays in choosing varied strategies while forwarding messages. The evolutionary stable state is computed for the protocol, which verifies the proposition that a majority of the relays will cooperate by forwarding messages. The efficiency of the protocol is judged on various grounds such as delivery probability, network overhead ratio, packets dropped, and transmission latency. It is observed that the proposed game theoretic protocol outperforms an existing acknowledge and evolutionary game theory–based security protocol in terms of all the aforementioned performance characteristics.