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.     

P2P网络信任模型的研究

随着P2P对等网络(Peer to Peer)的大规模使用,相互信任问题成为P2P进一步研究的一个重要方面.文中对P2P系统中可能存在的安全隐患,以及目前处于研究热点的几个重要的信任模型进行了分析.主要包括以下3个信任模型:基于Bayesian网络的信任模型;分布式Trust模型;基于信誉和风险估价的P2P信任模型.并指出了这些模型的不足之处.     

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。     

P2P网络信任模型研究综述

近年来,对等网络（P2P）得到了迅速发展,但是由于P2P网络的开放性、匿名性等特点,节点之间的交流和服务存在着很大的安全隐患。信任模型作为一种解决方案,得到了广泛的研究和发展。文章在前人研究的基础上,分析了目前比较有代表性的P2P网络信任模型,归纳了目前普遍存在的一些问题,并对未来的研究做出了展望。     

P2P系统中几种重要的信任模型的分析

对P2P系统中可能存在的安全隐患,并对目前处于研究热点的几个重要的信任模型进行了分析。主要包括以下4个信任模型：基于Eigen Trust算法的信任模型;基于Bayesian网络的信任模型;基于NICE的信任模型;基于REGRET的信任模型。通过对几种重要的信任模型的研究和比较,分析了信任模型的核心思想和存在的不足之处。     

P2P网络信任模型的研究

对P2P网络存在的问题进行了分析，阐述了建立P2P网络信任模型的需求。在对现有P2P网络中的任模型进行总结归纳后，指出了以后研究的方向。     

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.     

一种基于HMM的P2P信任模型

针对P2P网络中存在的安全问题,本文提出一种基于隐Markov模型(Hidden Markov Model,HMM)的P2P信任模型,采用HMM对节点行为进行建模,在此模型的基础上,利用节点交互结果作为观测历史,由前向-后向算法计算得到节点行为概率分布,作为节点的信任值评估。考虑到信任评估实时性的需求,文章还提出了一种基于滑动窗口和遗忘因子的模型更新算法。     

P2P网络中抑制恶意节点的研究综述

随着P2P网络的迅速发展,它在各个领域被广泛应用,但由于P2P网络自身开放性、匿名性等特点,使网络中存在许多欺骗性、合谋性以及策略性的恶意节点,影响其有效性和可用性.目前存在许多信任模型都分别给出了抑制各种恶意节点的方法,文中从恶意节点出发,总结了典型信任模型中抑制恶意节点的主要方法.     

一种基于P2P系统的分布式信任模型

在P2P环境中,信任管理是一个新颖而又重要的安全问题。提出了一种基于P2P系统的分布式信任模型,该模型在Chord协议的基础上进行扩展,采用了一种新的信任值发布、查询、获取的方法,信任值的计算与更新的过程,采用了全局信任值和局部信任度合成的方法。分析表明该模型能够满足信任值的安全管理需求,保证了在开放分布的P2P环境下信任值的存储,更新,和获取的安全性,为信任管理研究提供了一种新思路。     

基于全局信任度的多层分组P2P信任模型

通过多层分组策略,利用组中信任度、全局信任度和个人评价制度,提出基于全局信任度模型的新算法。对于对等节点的每一次P2P连接,算法会在交互前对每个可能交互的信任度进行合理评价,使节点事先得知交互的信任度参考值,可以由此采取相应策略提高交互安全性。经过算法分析和仿真测试表明,该模型的全局信任度具有迭代收敛性,对交互的信任度评价可信度高,对P2P安全性上存在的问题具有较大的改进。     

基于时间窗反馈机制的动态P2P信任模型

现有的信任模型在识别不诚实反馈、惩罚恶意节点的策略性动态改变行为和激励机制等方面存在不足.为了解决这些问题,提出了一个基于时间窗的局部信任模型TW-Trust,统一考虑了信任、信誉与激励三者的内在关系,同时考虑了时间因素对信任计算的影响.使用直接信任、历史信誉、差别信誉、滥用信誉、相似度和激励效用6个参数来计算网络节点信任度,并通过反馈控制机制动态调节这些参数,提高了信任模型的动态适应能力.仿真实验结果表明,TW-Trust较已有模型能更好地处理恶意节点策略性动态变化行为和不诚实反馈对系统的攻击,能更好解决相似度计算中的稀疏性问题,在信任计算误差和事务失败率等性能指标上有较大提高.     

P2P网络中具有激励机制的信任管理研究

针对现有的信任模型不能很好地处理P2P网络环境中存在的不诚实推荐、协同作弊与复杂的策略性欺骗等问题,提出了一种具有激励效果的分布式P2P信任管理模型(IMTM),以量化和评估节点的可信程度,并给出了模型的数学表述和分布式实现方法。信任模型利用相似度函数构建的推荐可信度模型作为节点推荐的准确性度量,并充分考虑节点行为的稳定性、可信服务持续强度、风险性及信任的时间相关性等因素。除此之外,为了有效激励节点积极提供高质量的服务,惩罚不良行为节点,还提出一种基于节点信任度的激励机制。分析及仿真实验表明,与已有的信任模型相比,IMTM在抑制更广泛的恶意节点攻击行为中,表现出更好的适应性、灵敏性与有效性。     

基于上下文因素的P2P动态信任模型

构建一个基于上下文因素的多维度P2P信任模型,结合考虑时间衰减、交互重要性和交互次数度量实体交互信任,基于Dice相似度给出信任相似度算法,设计一种多链路反馈可信度融合算法,聚合直接交互、评价相似度和信任链传递计算实体的推荐信任,综合直接信任和推荐信任进行实体信任的评估,并提出一种新的信任更新和奖惩机制。实例分析表明,模型较好地体现了上下文因素对信任计算的影响,增强了模型在上下文因素的敏感性。     

基于参数建模的分布式信任模型

从信任的定义和信任模型的功能特性出发,提取了9个功能参数：灵活性、主观性、模糊性、时间衰减性、传递性、抗攻击性、奖惩机制、敏感性和可扩展性。在对这9个参数建模的基础上提出了一种分布式信任模型。分析结果表明所提信任模型满足提取参数的功能要求,具有一定的通用性。仿真结果表明所提的信任模型是合理有效的,相对于其他相关模型表现较为优越。     

ACO结合P2P信任模型的无线传感器网络Sinkhole攻击检测

针对无线传感器网络中的Sinkhole攻击问题,提出了一种基于蚁群优化(ACO)结合P2P信任模型的Sinkhole攻击检测(P-ACO)算法.首先,使用蚁群优化算法检测路由中是否存在Sinkhole攻击,并生成传感器节点的警报信息;然后,利用布尔表达式进化标记生成算法为群组警报节点分发密钥,并使用密钥标记可疑节点;最后,计算可疑节点列表中各节点的信任值,将信任值低于预设阈值的节点视为攻击节点.分析表明,相比二分查找算法与基于规则匹配的神经网络(RMNN)算法,该算法在匹配过程中需要更少的匹配搜索次数,提高了算法执行效率.实验结果显示,相比RMNN算法,该算法可以更加准确地检测Sinkhole攻击.     

增强交易因素影响的P2P网络信任评估模型研究

在交易评估机制中,信任度由多种因素构成,但由于各个因素自身的特点,其影响和作用大小不一。通过采用适当的关联关系,增强某些重要交易因素的影响和作用,可以有效地提高评估模型的准确率和有效性。由此提出一种增强交易因素影响的P2P网络信任评估模型,给出了新的信任评估计算方法和仿真实验。实验结果表明,该评估模型效果显著。     

基于主观逻辑的群体动态信任模型

目前信任模型的研究仅仅涉及一对一的个体信任关系,并没有充分考虑对一对多、多对一以及多对多的群体信任关系的支持.从信任的主观性角度出发,提出了4种基本群体约束模式及其嵌套复合来刻画群体构成约束,在此基础上提出了一种基于主观逻辑的群体信任模型,给出了4种基本约束模式及其嵌套复合的直接信任度和推荐信任度的度量公式,对于群体信任关系,特别是软件群体的信任关系提供了很好的支持.通过模型的表达能力和有效性分析表明:群体信任模型具有较好的适用性和实用性.     

P2P系统中基于服务反馈机制的信任模型研究

随着P2P（Peer to Peer,对等网络）的大规模使用,相互信任问题成为P2P进一步研究的一个重要方面。本文结合公平性思想,提出了在P2P系统上建立基于服务反馈机制的分布式信任模型,该模型保证提供可靠服务的节点具有高的信任度,相应地,这些高信任度的节点也更容易在系统中获得可靠的服务。文章最后通过仿真验证了模型的有效性。相对于已有的模型,该模型具有较小的计算量,在维护上具有安全性、不可篡改,从而有效制止了自吹、勾结和诽谤等问题。