平衡理论的P2P网络分布式信任模型

当前P2P网络中存在着大量的恶意节点攻击和共谋团体欺骗等问题,已存在的信任模型一定程度上完善了P2P网络环境,但模型的侧重点不同,无法全面解决大规模的恶意攻击和欺骗。为此,提出了基于平衡理论的P2P信任模型。该模型由信任结构的构建、恶意节点检测和信任推测等3部分完成。模型根据平衡理论构建信任网络;针对恶意节点的攻击,利用平衡理论定义节点的平衡因子,通过计算恶意行为对网络平衡性的影响来检测恶意节点;利用信任推测算法来推测信任节点,防止网络加入不信任的节点,降低网络的安全性。实验结果表明该模型可靠完善,算法有效和健壮。     

基于NN的空天网络行为信任模型

空天网络所具有的动态性、开放性、复杂性特点,使得空天网络需要更高的安全性。为解决空天网络实体间的信任问题,并充分利用先验知识,基于神经网络理论对空天网络实体的行为信任进行了建模。通过建立相识社区,利用相识者的直接信任,完成了推荐信任的计算,并采用BP神经网络的惩罚项理论解决了恶意推荐问题。为空天网络环境中的行为信任研究提供了新的思路。     

基于平衡理论的P2P信任模型的建构与设计

当前P2P网络中存在着大量的恶意节点攻击和共谋团体欺骗等问题,已存在的信任模型在一定程度上完善了P2P网络环境;但模型的侧重点不同,无法全面解决大规模的恶意攻击和欺骗。为此,提出了基于平衡理论的P2P信任模型。该模型由信任结构的构建、恶意节点检测和信任推测等三部分完成。模型首先根据平衡理论构建信任网络;针对恶意节点的攻击,利用平衡理论定义节点的平衡因子,通过计算恶意行为对网络平衡性的影响来检测恶意节点;最后利用信任推测算法来推测信任节点,防止网络加入不信任的节点,降低网络的安全性。实验结果表明该模型可靠完善,算法有效和健壮。     

虚拟项目团队成员信任评估模型

为了解决在虚拟项目团队组建过程中,项目发起者挑选可信伙伴时的信任决策问题,提出了基于直接信任和推荐信任合成的信任评估模型;详细给出了该模型的计算方法,并引入惩罚机制,对推荐者的恶意推荐行为进行识别和惩戒,以确保在分布式网络下信任度评估结果的客观性。     

Ad Hoc网络中一种基于救赎机制的信任模型

在Ad Hoc网络中,节点由于自私等恶意原因以及链路错误导致拒绝转发数据,需要采用适当的机制来提高网络的转发性能.提出一种Ad Hoc网络中的信任模型来激励节点间的协作,在此信任模型中,每个节点通过直接监控和其它节点的推荐监控信息共同完成对邻居节点的信任评价,并维护所有邻居节点的信任值,同时在信任值更新和重建中引入信任值衰退和信任救赎机制来体现模型的健壮性.实验表明该信任模型中的信任救赎机制能提高网络可用性,且该模型有效抑制了恶意节点的行为.     

基于信任向量的P2P网络信任管理模型

为了解决由于P2P开放、匿名和高度动态的特性而容易受到攻击并被攻击者用来散布恶意信息的问题,需要建立P2P节点间的信任关系,提出一种TPP(trust in peer to peer)方案。该方案中每个节点通过计算被查询节点信任值的方式,使用信任向量建立本地信任表,并提交对另外节点的评价以建立全局可信表,最终建立一个信任网络。模拟结果表明TPP比其他模型的交易成功率高,而通信和计算资源开销小,且能够很好地解决冒名、协同作弊以及"搭车行为"等安全问题。通过建立TPP模型,P2P网络有更强的健壮性和可扩展性,安全性提高,易于建立更加可信的网络。     

基于信任向量的P2P网络信任管理模型

为了解决由于P2P开放、匿名和高度动态的特性而容易受到攻击并被攻击者用来散布恶意信息的问题,需要建立P2P节点间的信任关系,提出一种TPP(trust in peer topeer)方案。该方案中每个节点通过计算被查询节点信任值的方式,使用信任向量建立本地信任表,并提交对另外节点的评价以建立全局可信表,最终建立一个信任网络。模拟结果表明,TPP比其他模型的交易成功率高,而通信和计算资源开销小,且能够很好地解决冒名、协同作弊以及"搭车行为"等安全问题。通过建立TPP模型,P2P网络有更强的健壮性和可扩展性,安全性提高,易于建立更加可信的网络。     

BBK信任计算模型的分析和改进

信任模型在分布式安全系统中起着非常重要的作用。基于对BBK信任计算模型的分析,在引入信誉报告系统的基础上结合本地计算和分布式计算提出了改进的BBK信任计算模型iBBK,该模型可减少恶意推荐现象和偏心现象对信任系统的危害。同时,面向PKI安全服务系统,给出了iBBK信任计算引擎在系统中的应用实例,对系统中实体之间的信任进行了有效的计算和管理。     

一种基于风险评价的无线传感器网络信任模型

针对现有无线传感器网络的信任模型未考虑风险因素,导致不能有效处理恶意节点攻击的问题,采用一种基于风险评价的信任模型(Risk evaluation basedtrust model,RBTM)。RBTM的框架由检测模块、信任计算模块和决策模块组成,并考虑上下文因素的影响。计算信任度时同时考虑推荐信誉值和风险值的影响;风险值的计算借用风险评估函数和风险信誉调节函数实现。研究结果表明：RBTM能够有效抵抗恶意节点的攻击,与已有的信任模型相比具有更大的灵敏性,较大程度地提高了对恶意行为的检测成功率,可以使节点之间更有效地建立信任关系。     

均衡评估算法对基于区块链的无线传感网节点信任管理优化

提出了一种均衡评估算法,通过在区块链中消除无线传感器网络中的恶意节点来增强信标节点之间的信任关系。首先将传感器节点信息打包生成区块,按照节点编号顺序生成区块链;接着在区块链中对每个信标节点进行基于行为、基于反馈和基于数据的信任值计算,将3个信任值加权得到每个信标节点的均衡信任值,并将均衡信任值广播给基站;最后对均衡信任值排序,把信任值较小的信标节点视为恶意节点,并将其从区块链中剔除。仿真结果显示,均衡评估算法在平均定位误差、检测精度和平均能耗等方面都有了很好的提升,同时保证了信任评估管理过程的安全性和可追溯性。     

基于Ad hoc网络监控系统研究

针对Ad hoc网络安全问题研究Ad hoc网络,设计一个Ad hoc网络监控系统,同时提出一种对入网节点进行信任值评估的方法,能有效地防止恶意节点出现,确保Ad hoc网络安全.     

移动Ad hoc网络中的一种信任评估模型

为了实现从安全管理的角度划分移动Ad hoc网络的网络结构,保证移动Ad hoc网络的有效运行和管理,提出了一种信任评估模型.该模型从信任的定义出发,采用实体行为的服务级管理,针对不同类别服务的实体行为表现成功次数和失败次数对信任关系进行度量,定义了直接信任度、推荐信任度和节点信任度.结果表明该模型适用于移动Ad hoc网络,弥补了移动Ad hoc网络中现有的成簇算法缺少恶意节点检测的缺陷.     

Trust Evaluation Model Based on Behavior Space Classification for Ad Hoc Networks

Trust management frameworks are used to evaluate and manage trust relationships between network nodes and enhance network security.However,trust management frameworks themselves are vulnerable to attacks.Attacks against trust management frameworks are described in this paper with a trust management framework to resist them.The trustworthiness between nodes is evaluated to classify node behavior using a three-dimensional classifier based on a fuzzy integral.Different behaviors are mapped to different behavioral spaces to detect malicious nodes and identify their behavior types.The security of ad hoc networks is then improved by various measures to handle different types of malicious behavior.Simulations of the model on the System In The Loop (SITL) platform show that this trust management framework can separate normal nodes and malicious nodes and can distinguish different types of malicious nodes.     

面向移动社交网络的动态信任评估

数百万用户每天在参与移动社交网络互动及相关资源获取,在没有直接联系的2个用户之间建立信任关系,对于提高移动社交网络服务质量和增强用户安全感方面具有重要的作用.在分析移动社交网络体系架构的基础上,设计了一种综合考虑直接信任、推荐信任、信任风险函数、激励机制等多个影响因子的动态信任评估模型,并对信任值计算方法、信任决策和信任更新等进行分析.基于真实社交网络数据集Epinions.com的实验表明,本模型的信任值计算准确可信,且能够有效抵御恶意节点的攻击.     

Adhoc网络中基于信任度的安全路由协议

对Adhoc网络中的DSR路由协议进行改进,提出了一种基于信任机制的安全DSR路由协议（SDSR）．该协议利用节点的信任度来选择安全稳定的路径,限制了恶意节点参与路由建立过程,从而保证了路由传输的安全性和有效性．最后利用NS-2仿真软件对两种协议进行比较,结果表明SDSR协议的分组投递率优于DSR协议．     

MANET信任路由机制的研究

MANET网络的路由行为表现为若干移动节点间的动态协作,由于无法解决节点的恶意行为问题的传统路由协议不能有效解决传输路径的可靠发现与选择,在对节点路由行为逻辑进行分析的基础上,建立节点的转发概率模型,将节点转发行为转化为对节点路由的信任度量与动态评估问题,以实现端到端路由信任量化与预测。仿真实验结果表明,所提出的信任路由选择算法,可以有效地刻画传输路径的信任特性,实现信任路由选择策略。     

适用于集群无人机的自组网安全分簇算法

集群无人机自组网的节点数量多、移动速度快,适合采用分簇的网络拓扑结构,而安全的分簇算法是簇结构自组网安全性的重要基础。分析了集群无人机自组网的特点和其对安全分簇算法的需求,提出了一种适用于集群无人机自组网的安全分簇算法,该算法结合使用密码机制和信任机制来保证网络分簇过程中的信息安全并且选出可信度较高的簇首,分析证明了其具有较高的安全性和可行性。