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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。 相似文献
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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。 相似文献
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一种P2P网络的安全信任模型 总被引:1,自引:0,他引:1
近年来Peer-to-Peer网络迅速发展,已应用到互联网的方方面面.P2P网络本身具有动态性和不确定性,这带来了一系列的安全问题.文章提出了一种P2P网络安全信任模型,能够根据网络实体以往的交互经验来评估实体的信用值,从而建立实体间的信任关系,更好地保证网络的安全性. 相似文献
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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。 相似文献
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用户对P2P网络安全性的需求刺激了信任模型的发展。在分析现有信任模型的基础上,提出了基于反馈相关性的动态信任模型—CoDyTrust。其在时间帧的基础上,采用虚假信任过滤机制和信任聚合机制,并在信任值计算中引入信任相关系数、信任遗忘因子、滥用信任值和推荐信任度等,通过反馈控制机制动态调节这些模型因子,在准确评价节点对不同资源信任的同时,实现网络中恶意行为检测。比较分析结果表明,CoDyTrust能够更好地反映网络中节点行为,准确检测恶意节点,有效抵御振荡、撒谎和合谋等攻击。 相似文献
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一种P2P网络安全信任模型的设计与实现 总被引:8,自引:0,他引:8
首先分析P2P应用的安全需求,然后基于JXTA设计了一种P2P安全信任模型,并实现了模型中的信任机制和对等点间通信的功能,确保了P2P应用的安全性。 相似文献
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为了解决P2P网络的信誉问题,以电子商务为研究背景,设计了一种基于信任衰减向量的P2P网络信誉模型(P2P-Rep)。本模型采用混合结构式P2P网络的架构,对电子商务中各交易指标的评价向量进行衰减计算,基于交易评价因子推理计算直接信任度、间接信誉度和综合信誉度。仿真实验验证了该模型较低的资源开销和较高的交易成功率。 相似文献
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信任模型是目前提高Peer-to-Peer网络系统安全性的一个重要方法.在分析各类信任模型[1]的特点和节点行为特征的基础上,提出了一种基于层次域的全局信任模型,采用邻近原则和信任度[2]划分节点域,并在此基础上加入了奖惩机制,具有较好的信任收敛度和对恶意行为的防范效果. 相似文献
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P2P网络目前存在诋毁、夸大、协同作弊、策略性欺骗等恶意交易问题,而且恶意节点比例增加导致系统交易成功率下降速度过快。提出了一种具有检测机制的动态信任模型,该模型具有良好的收敛性。在模型中引入了服务广泛度评价机制、周期性策略相似度检测机制和评价相似度检测机制,较好地抑制了恶意节点的不良服务。通过与目前几个典型的全局信任模型的对比仿真实验,表明该模型在交易成功率方面有较大提高。 相似文献
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基于信誉的peer-to-peer推荐信任模型 总被引:1,自引:2,他引:1
随着对等网络p2p技术的不断发展,如何在p2p各个对等点之间建立起信任关系,已成为当今p2p技术研究的一个重要课题。在研究一些现有信任模型的基础上,分析其存在的问题,提出一种基于信誉的对等网信任模型,给出了信任度计算的算法.并设计了一种信任查询协议,最后,通过实验验证和分析了模型的可行性和安全性. 相似文献
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针对P2P环境中策略性欺骗和作弊行为识别及防范难的问题,提出一种基于置信于主流意见的信誉模型(PTMTrust)。基于诚实反馈是节点间交互主流的原则,采用最大密度方法,构建滑动窗口定位主流评价值聚类中心。用评价值拟合度、交互活跃度和交易数等参数,确定评价值的可信度,使全局信任度真实反映节点服务或交易质量,惩罚虚假交易行为,抑制不真实评价的影响,增强评价系统的公平性,提高交易成功率。仿真实验验证了模型的保护功能,与传统信誉模型相比,由于推荐权重得到合理分配,有效地缓解了合谋作弊等恶意行为的影响,遏制了不诚实 相似文献
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基于贝叶斯网络的时间感知的P2P信任管理模型 总被引:1,自引:1,他引:1
P2P安全是P2P网络中的关键问题,如何选择信任度最高的节点提供资源是目前P2P信任管理的一个热点问题.指出了P2P网络信任弱点,分析了国内外常见的信任模型以及信任度量算法.目前,在各种信任模型中都没有考虑服务节点的离线给资源下载造成的影响,提出了剩余在线时间的概念,并应用到信任模型中.充分考虑节点对资源要求的多样性,有相同需求的节点形成一个簇,簇内节点对同样资源的信任评价角度相似,这样,推荐信任值就得到了保证.提出了系列信任评价指标,并把这些指标用贝叶斯网络形式存储.最后对提出的信任模型在查询周期平台上进行了实验分析,证明该模型具有一定的优越性. 相似文献
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基于P2P网络的动态模糊综合信任模型 总被引:1,自引:0,他引:1
针对现有的P2P网络信任模型在聚合节点信任值时对节点行为的差异性与动态性考虑不足,提出了一种动态的模糊综合信任模型——DFCTrust,即在静态模糊综合评价的基础上加入时间衰减因子及波动惩罚因子。首先,该模型通过静态模糊综合评价的方法来计算每次交易的满意度得分,由于在计算过程中加入了交易上下文的评价因素,所以可以很好地避免恶意节点在小交易上诚信在大交易上欺骗的恶意行为;其次,在综合计算节点信任度时,引入了时间衰减因子和波动惩罚因子,这样不仅可以避免与不活跃节点交易所造成的失败,而且还可以有效地抵御节点采用周期性振荡欺骗的恶意行为。仿真实验表明,DFCTrust具有更好的动态适应能力,能够有效地处理动态恶意节点策略性的行为改变,从而提高交易的成功率。 相似文献