评价离散度敏感的P2P交易系统信任模型

提出了一种评价离散度敏感的P2P电子交易系统信任模型,该模型引入了基于推荐节点数量和推荐信息离散程度 的全局声誉信度概念,以及直接声誉的相对信度概念,并给出了基于信度的信任度计算方法。通过仿真实验和分析,验证了 该信任模型的有效性和抗恶意节点能力。与EigenRep进行比较,表明该文模型在抗恶意节点攻击能力上有了显著提高。     

P2P网络环境下的推荐信任模型方案

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的适应对等网络环境。提出了一种基于推荐的P2P网络信任模型,将节点提供服务和推荐的能力进行区分,用信誉值表示节点的推荐能力,根据节点的直接信任值、其它节点的推荐信任值和相应的惩罚值来计算节点的信任度,节点依据信任度选择交易对象。仿真实验表明,基于推荐的信任模型能有效的评估节点的信任度,在交易成功率上要优于传统的信任管理模型。     

基于直接和推荐可信度的P2P综合信任模型

提出了一种新的P2P网络环境下的综合信任模型。明确区分了服务质量和反馈质量,不是简单地将节点的信任度作为推荐权重,而是通过节点推荐可信度来计算节点的推荐信任度,并且通过动态权重因子平衡自身交互历史经验和其他节点的推荐信任来计算节点的综合信任度,同时为每个节点引入信誉积分属性以鼓励节点提供服务和推荐信息,提高节点参与网络活动的主动性,给出了信任模型的实现算法和仿真实验。实验结果表明,信任模型能准确计算节点信任度,并且能抵抗恶意节点的夸大、诋毁、协同作弊等恶意行为,具有良好的性能。     

P2P系统的一种自治信任管理模型

信任管理是P2P系统保证信息安全的重要前提和基础.分布式信任机制被广泛应用于开放系统信任模型的设计,然而,缺乏有效的信任机制来保证参与分布式计算的节点本身的安全性.在仔细分析了P2P系统的信任问题后,为保证节点的安全性提出一种高度自治的P2P环境下的信任管理模型.该模型通过加强节点的自治能力,使每一个节点可以自主地建立一张与它交易的节点的信任表,并通过主观推理方法得到其他间接节点的信任值,提高了网络本身的自适应性,为信任管理研究提供了一种新思路.     

一种新型P2P网络信任模型研究

本文提出了一种新的P2P网络信任模型——层次化分布域信任模型HDRTM。该模型基于历史交互信息和信誉推荐,采用量化方法和合成规则方法得到的信任度对P2P网络中的节点信任进行评估,同时引入了惩罚调节因子、合成规则权重因子等加强了信任度的可靠性与真实性。对HDRTM的仿真证明能够有效抵制恶意节点,具有较好的安全性与信任性。     

基于信任域的分布式动态信任管理模型

针对现有动态信任模型在适应性、健壮性和激励机制方面存在的不足,提出一种分布式信任评估模型。引入时间调整函数和稳定度函数,分别解决了模型的动态适应问题和总体信任计算过程中的权重分配问题。综合考虑交互历史和信任分布情况制定相应评估策略,节约了计算资源。此外,通过给出一种直接推荐考察表,有效地识别和限制了故意夸大、恶意诋毁等虚假推荐行为,保证了模型的健壮性。仿真实验表明,该模型在抵御更加复杂的恶意攻击和恶意欺骗等行为方面,体现了良好的准确性、收敛性和适应性。     

基于推荐的对等网络信任模型

提出了一种基于推荐的信任模型,并给出该模型的数学表述和分布式实现方法.它根据节点的交互经验和其他节点的推荐,做出对对方行为的评价和预测,此模型建立在完全分布的P2P体系结构上,能很好地激励用户提供反馈,遏制节点的不诚实行为.分析及仿真表明:该信任模型可以有效地防止恶意节点的串谋信任攻击,解决了新进入节点的信任这一信任问题,确保了P2P网络的安全.     

一种基于Vague集的P2P网格主观信任模型

在诸如文件共享等无中心的P2P环境下,资源共享是用户自愿的行为,由于用户不为自身的行为承担任何法律责任,因而很难通过传统的信任机制来建立用户之间的信任,现有的模型不能很好的解决信任的主观性表述问题.针对该问题,参考社会学的人际关系模型和Bayesian网络信任模型,在Vague集合理论基础上,提出了一种基于推荐的主观信任管理模型,用于量化和评估节点的可信度,给出了模型的数学表述和计算方法.最后通过实例验证了模型的可行性.     

D-Trust:双信任度量的非结构化P2P网络信任模型

针对传统的P2P网络信任模型用单一信任无法准确反映节点行为的问题,提出了基于双信任的非结构化P2P网络信任模型D-Trust。该模型将信任分为服务信任和反馈信任,提出了双信任的存储、计算和更新算法,以及信任传播机制。仿真结果表明,该模型能有效防御常见的安全攻击,和单一信任相比,更大程度地发挥了节点的服务能力,较已有的信任模型在性能上有很大提高。     

构造分布式P2P环境下抗攻击信任管理模型

提出了一种基于推荐机制的抗攻击的P2P信任管理模型,该模型采用可信度加权各个推荐信息,并给出了普遍适用的、具体量化可信度的数学方法。考虑到节点的自主行为及恶意节点的存在,节点的信任度计算被分为两部分,即信誉值和惩罚值。本文还提出了抑制诸如诋毁、合谋欺诈等恶意节点攻击的措施。后续实验证明了本模型较已有的一些信任机制在系统成功交易率、模型的安全性等问题上有较大改进     

混合结构P2P系统的信任模型研究

在自身经验和其它节点推荐的基础上提出了一种Peer-to-Peer的分布式信任模型,该模型计算出相关节点的全局信任度,依据计算结果选择信任度高的节点进行交易,并给出了模型的数学实现方法.分析表明,该信任模型算法简单适用,在模型的安全性等问题上有较大改进.     

改进的基于可信群P2P电子商务信任模型设计

针对当前信任模型网络消耗大、交易安全得不到保障的缺陷,改进了一种基于可信群的信任模型TCTM。通过对可信节点关键值的计算,将网络中一些相关的节点加入到特定的可信群中,通过多个参数来选择一个综合性能最高的节点作为超级节点。引入交易时间、交易规模、交易次数和惩罚项来进行信任值的计算。实验表明,该方法能提高交易的稳定性和抗共谋攻击能力。     

基于P2P的制造资源网络

企业需要在网络中搜索制造资源信息，而通用搜索引擎无法很好地满足这种需求。而，P2P网络是一种有效的资源搜索方式。通过分析P2P网络的基本结构和资源共享方式，提出一种基于P2P的制造资源网络(PMRN)模型。PMRN是由制造单元“自组织”形成的分布式、虚拟、动态和松散的纯P2P模型网络。根据PMRN中对等体之间的平等关系和松耦合特性，提出了一种基于Dempster-Shafer证据理论的PMRN信任模型，并在此基础上建立了信任传递和信任聚合机制。基于P2P的制造资源网络模型可以充分利用位于网络边缘的各种规模的制造资源，形成可观的制造能力。PMRN的信任机制也为企业间的合作提供了重要的参考。     

一种应用移动代理的P2P安全计算模型

针对目前P2P网络安全问题的研究不足,提出了一种应用移动代理的分布式协同计算的P2P安全计算模型.该模型建立在半分布式的P2P拓扑结构之上,具有管理性、可扩展性、安全性的特点.借鉴网格安全基础设施的成果,给出了具体的分布式协同计算的P2P工作流程.     

基于偏差因子的P2P网络信任模型

针对现有对等(P2P)网络信任模型大多假设在一种理想的环境中,很少考虑节点内部和外部环境影响的问题,提出一种新的基于偏差因子的信任模型（TMDF）. TMDF通过引入内部能力和外部能力的概念,构造多维评价向量,参考了社会网络中信任关系的建立方法,分别从2个方面计算节点的可信度,通过引入偏差因子计算推荐节点的推荐可信度,最终根据直接信任和推荐信任计算综合可信度. 分析和仿真结果表明,该模型可提供更为真实的信任服务,并对抵制诋毁、共谋等恶意行为具有良好的抗攻击性能.     

对等网络Chord模型的分区管理策略

提出了一种对等网络Chord模型的分区管理策略,使节点标示包含了区域位置特征信息,提高了结构化哈希算法中覆盖层逻辑排列和底层物理网络的匹配程度. 该策略使全局对等网络搜索实现到区域查询,尤其在资源查询比较频繁的区域,搜索效率比传统Chord模型有显著的优势. 实验结果表明,分区管理策略在平均路由跳数、查询时延和带宽方面都用显著的优点.