P2 P网络中基于改进DyTrust的信任模型

为了动态提升P2P网络的适应性、可靠性和可信度,在DyTrust信任模型的基础上,考虑到风险因素和时间因素对P2 P网络节点信任的影响,引入一个基于服务质量的风险函数和时间衰减因子棕,提出一种适合P2 P复杂环境的信任模型。实验结果表明,相比现有信任模型,文中研究的P2 P网络信任模型具有更好的动态自适应能力、更强的恶意节点检测能力,以及更优越的反馈信息聚合能力,对P2 P网络的安全提供有力保障。     

P2P网络信任模型研究

由于P2P网络的开放性、匿名性、随机性以及网络节点的高动态性等特点,使得网络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网络安全隐患的方案,近年来得到了广泛的研究和发展。本文从基于超级节点、基于推荐、基于反馈和基于博弈论这四个方面系统总结和分析了目前国内外最具有代表性的P2P网络信任模型,详细阐述了这四类模型的特征,并指出了各自的优势和不足。尽管P2P网络信任模型的研究成果不断涌现,但尚有一些问题有待进一步解决,本文最后结合当前研究热点和难点展望了P2P网络信任模型在未来的研究方向。     

基于时空相关性的P2P网络信任模型*

P2P网络的匿名性、自组织性及高度动态性,使得基于P2P网络的病毒、木马大量流行,威胁网络安全,而信任机制能够有效缓解多种安全问题。针对现有信任模型的不足,提出在具有时间特性的DyTrust信任模型基础上,将空间特性纳入考虑,建立基于时空相关性的信任模型。理论分析及仿真实验结果显示：本模型具有较好的动态适应能力,能够有效防止各种恶意行为。     

P2P网络中基于激励机制的信任模型

针对P2P网络提出一种信任模型。通过区分直接信任和间接信任,使推荐信任度主要依赖节点以往的成功推荐次数而非直接信任度,以抵御拥有较高直接信任度的节点对正常节点进行诋毁或欺骗。为避免非恶意节点因为网络延时等原因导致服务失败而被孤立出网络,引入激励机制和信任重建机制,定期提高非恶意节点的信任值,使其能重新加入网络,从而加强网络的容错性。实验结果表明,该模型能有效保护非恶意节点,孤立恶意节点,使网络具有更好的健壮性。     

基于反馈评价的P2P网络信任机制探究

从现有的P2P网络信任评价过程来看:它面临着策略性与不诚实推广,并且严重制约着模型计算信任评价的有效性与准确性。针对该问题,基于概率统计的信任评价模型应运而生,该模型根据社会发展中的主管信任,直接反馈信息、总结经验,运用概率统计中的推荐信任与直接信任,区分直接经验与信息推荐者的信任度,以提高模型评价的有效性。     

P2P环境下基于Bayesian网络的多粒度信任模型

Peer-to-Peer网络中,为保证系统的整体可用性,节点间的信任评估模型必须被建立起来。现有的模型不能灵活的反映考虑不同影响因素情况下节点的信任值。同时,不能避免Free Riding现象。本文全面地描述了节点的行为,将激励机制引入信任模型中。同时考虑了影响节点信任值的不同因素,以及他们之间复杂的依赖关系,利用bayesian网络和领域层次结构相结合的方法有效合理的将各方面因素整合起来,形成能够反映节点在不同方面的本地信任值。     

一种综合的P2P网络信任模型

安全有效的信任模型是保证P2P 系统高效、稳定的关键技术之一。介绍一种适用于P2P 网络的综合信任模型,它参考了社会网络中信任关系的建立方法,从两个角度来计算节点的综合可信度。该模型中引入了非对称加密等安全机制,通过分析与仿真证明该模型能有效地抑制冒名和诋毁等非法行为,具有较强的安全性。     

P2P网络信任模型的研究

介绍了当前P2P网络信任模型的分类,并归纳了当前国内外信任模型的研究现状,最后指出了今后P2P网络信任模型的发展应兼具安全性与可行性。     

P2P网络中基于贝叶斯理论的信任模型研究

借助于社会人工学中信任的概念,把P2P网络中节点交互的历史信息作为样本信息,结合先验信息对节点的未来行为做出推断,并根据节点之间信任关系不同,区分了直接信任和推荐信任,并分别给出了两种信任关系基于贝叶斯理论的计算方法。最后与L.Mui等人的模型作了比较。     

P2P文件共享系统中基于访问控制的信任模型

在P2P文件共享系统中,节点之间共享彼此的文件.但是由于对等网络的匿名性和开放性,在文件共享系统中存在很多信任方面的问题,如恶意节点和自私节点的大量存在.为了孤立恶意节点和鼓励节点共享自己的文件,提出了基于访问控制的信任模型.首先,定义了一种信任机制,它引入了直接信任,推荐信任,时间衰减等因子.其次,对每个共享文件都加入了两个阈值--可信性总评价阈值和贡献量阈值来控制访问.对于每个请求者,只有当它有了对文件的访问资格后才能访问该文件.最后,通过大量的实验证明了本模型的可行性和高效性,特别是对恶意节点具有很好的孤立作用.     

一种改进的基于向量的P2P电子商务信任模型

在交易之前通过信任模型帮助交易对象之间建立信任关系,是P2P电子商务发展的必要条件,也是近年来的研究热点。本文针对现有模型的不足,在基于投票协议的P2P电子商务安全信任模型的基础上,引入了向量表示信任,并且在权限的确定、信任的表述和信任的评估等多方面做了改进。经过模拟实验和分析证明,改进后的模型不仅可以让用户根据各自的不同要求对交易对象做出更合理的信任评估,而且能快速识别和隔离恶意节点,从而降低了交易风险。     

DyTrust:一种P2P系统中基于时间帧的动态信任模型

针对现有的信任模型对节点行为改变的动态适应能力和对反馈信息的有效聚合能力支持不足，提出一个基于时间帧的动态信任模型DyTrust，使用时间帧标示出经验和推荐的时间特性，引入近期信任、长期信任、累积滥用信任和反馈可信度4个参数来计算节点信任度，并通过反馈控制机制动态调节上述参数，提高了信任模型的动态适应能力．仿真实验表明，与已有的信任模型相比，DyTrust具有更好的动态适应能力和反馈信息有效聚合能力，能够有效处理动态恶意节点策略性的行为改变和不诚实反馈对系统的攻击．     

P2P网络中基于动态推荐的信任模型

针对P2P网络中节点交易风险较大的问题,模拟社会网络的人际交互过程,提出一种基于动态推荐的信任管理模型。采用模糊聚类方法,结合交互的上下文动态地选择推荐节点,在推荐因子的计算上融入聚类分析结果,提高了推荐的可靠性。分析和模拟实验表明,该模型能有效提高推荐的准确性,增强P2P网络的可用性。     

P2P网络下基于推荐的信任模型

基于推荐信任机制,引入正态概率密度函数的概念,对信任度进行描述。提出一种对信任度进行概率分析的评估方法,可动态地适应用户的安全需求,减弱在多路径推荐中由于恶意实体推荐所带来的负面影响,提高信任计算结果的稳定性。分析和模拟试验表明该模型的必要性和有效性,可以更好地解决P2P网络带来的安全问题。     

一种基于反馈可信度的分布式P2P信任模型

开放、共享与匿名的Peer-to-Peer(简称P2P)网络已经取得了越来越多的应用,无中心对等的特性也吸引了越来越多的用户.但由于其网络中的节点不受约束,资源的共享是用户自愿的行为,因此节点间的信任很难通过传统的信任机制建立.一种可行的解决方案是借鉴人际网络中的信任关系,建立一种基于信誉的全局信任模型.已有的工作基本建立在信任度高的节点其反馈也更可信这个假设的基础上,将节点的反馈质量简单地等同于服务质量.针对这一问题,提出了一种基于节点反馈可信度的分布式P2P全局信任模型(简称FCTrust),用于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.分析及仿真实验结果表明,FCTrust较已有的全局信任模型在遏制更广泛类型的恶意节点攻击的有效性、迭代计算的收敛性及消息成本上有较大提高.     

基于内容相似度的对等网络信用模型研究

由于缺乏有效的信用管理机制,对等网络节点间存在着大量的欺诈行为,从而严重影响了整个网络的服务质量.本文在已有模型的基础上提出了一种对等网络信用模型,它把节点共享内容的相似度作为信用评估的重要因素,节点可以根据交易经验自适应地调整与邻居节点的连接,从而提高下载服务的质量.模拟实验结果表明,该模型能够有效处理节点的恶意行为,并且具有良好的扩展性和较低的运行开销.     

一种基于行程编码的P2P网络动态信任模型

基于数据压缩领域中的行程编码理论提出一种RunTrust动态信任模型,以系统收益衡量节点合作成果,以经过压缩的节点合作记录作为信任评估依据,既增加了评估依赖的信息量,也保留了时间维度,提高了信任度评估的准确性和动态恶意行为的判别能力;借助基于时间的反馈聚合算法,通过特殊的反馈过滤策略和动态参数调整,能够增强针对恶意反馈的过滤能力.仿真实验结果表明,RunTrust以牺牲少量处理能力换取系统性能的显著提升.RunTrust模型的提出为信任数据压缩研究奠定了基础.