P2P网络环境下自适应的动态信任评估模型

针对类似于P2P文件共享系统的大规模分布式系统中的动态信任评估问题,提出了一种基于遗传算法的自适应的动态信任评估模型.该模型中节点间的信任关系随历史行为及其它相关信任评估信息的动态变化而变化,模型能自主地随着网络环境的变化动态生成信任评估规则,并不断地更新这些规则.实验结果表明,在网络环境发生动态变化时,文中模型比其它信任评估模型具有更强的动态自适应能力.     

P2P网络中基于交易代价的信任模型研究

文中借鉴人类社会对交易过程中信任的评估和习惯,提出了一种在P2P网络中基于交易代价的信任评估模型,着重考虑了节点之间交易代价对信任值变化的影响,并给出了信任值计算的方法和仿真实验.实验结果表明该信任评估模型在对节点恶意行为的识别上,其成功率上要优于不考虑节点之间交易代价的模型.     

基于通信历史相关性的P2P网络分布式信任模型

提出了一种新的P2P分布式信任模型NBRTrust.在节点通信历史分布式存储基础上构造了节点局部信任度评价分布式存储网-βlist,通过分布式计算节点信任评价行为的相关度,得到以节点相关度为因子的全局信任模型NBRTrust,用于评估节点的可信程度;定义了模型的数学表述和分布式计算方法,设计了基于NBRTrust信任模型的P2P通信模型.仿真分析表明,相比纯粹的局部信任模型和全局信任模型,NBRTrust信任模型更客观,能够有效抵御单个恶意节点和团队恶意节点的欺骗行为,是一种有效的信任模型.     

一种基于群组的P2P完备信任模型

针对P2P网络中影响信任评价的关键问题,提出一种基于群组的P2P完备信任模型TrustFrame.该模型把信任划分为群组内节点的信任和群组间节点的信任,根据请求节点和服务节点所属群组的关系对信任值进行度量.在模型构建中,引入信任的老化时间、节点的相似度,并动态调节直接信任和间接信任的权重,提高了信任计算的准确性.同时,充分考虑信任信息的扩展、节点的初始信任,并实施节点的服务控制策略,增强了模型的健壮性、通用性和扩展性.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较低的系统开销.     

P2P电子商务中基于群的信任模型

在分析P2P电子商务特点的基础上,提出一种基于群的信任模型CPNM.与传统信任模型不同的是,节点的信任度主要由同群内的节点评估而不是用全体节点进行评估;在信任度量中,除交易总数和交易反馈两个常规参数外,还引入了交易规模参数.经模拟实验测试,CPNM可以降低网络负载,保证较高的网络性能,表现出良好的抗共谋攻击能力.     

P2P环境下信任模型研究

P2P网络的开放性和匿名性为攻击者蔓延恶意内容提供了一种理想的方式.因此,对于P2P网络而言,信任模型是非常必要的.提出的信任模型中,用户评价交易方并将其存储在本地数据库中,然后和其他节点共享数据库中的信息.该模型还能够建立善意节点之间的信任,并且能够识别恶意节点.模拟实验表明,提出的信任模型在阻止P2P网络中恶意内容蔓延方面是非常有效的,且具有较好的工程可行性.     

应用关系集合的P2P网络信任模型

为解决当前P2P（Peer to Peer）网络中存在的一些安全问题,提出一种应用关系集合的P2P网络信任模型RSTM（Relationship Set Trust Model）。该模型利用关系集合,随机抽取节点,对给出应答消息的节点进行推荐,对提供服务的节点进行评估,对有不良行为者给予一定的惩罚措施。仿真实验证明,此模型可有效地剔除大部分恶意节点,阻止恶意节点集体欺骗行为,并在减小网络搜索范围的情况下,不失全面性地对节点进行评估,有效提高了P2P网络的安全性,可靠性。     

P2P系统中基于属性约减的可信度评价

由于P2P系统的开放、匿名等特点,传统的访问控制和认证方法已无法在P2P系统中对信任协商进行有效的支持.本文利用信任协商机制和多信任域技术对P2P系统进行安全管理.针对信任凭证在信任协商过程中存在的安全隐患,通过属性的使用记录实现信任凭证中属性集的约减,并给出一种基于属性集的可信度评估方法.该方法减少了访问者属性信息的不必要暴露,提高了信任协商交互的可靠性和安全性.     

基于历史聚集簇的P2P网络信任模型

P2P网络具有开放、匿名、节点间松耦合等特性,这些特性导致许多恶意节点提供虚假资源、恶意评价、团伙作案等问题.为解决这一问题,提出了一种新的P2P网络信任模型RCTrust,该模型在将节点根据兴趣等历史信息以簇的形式聚集的基础上,根据节点通信的目标所在簇分为簇内信任和簇外信任两种类型,并根据节点的通信成功率、通信历史相关度、评价诚实度以及评价时效性等行为对节点的信誉进行评价和反馈.仿真分析表明,该信任模型具有抵抗恶意攻击的能力,并提供了较高的通信成功率.     

P2P系统中一种基于TMR优化的信誉评估算法

P2P系统中的节点具有随机性和动态性,如何建立节点间的信任关系,是亟需解决的难点和关键性问题。目前P2P系统中主要采用传递模式算法计算节点的信誉值,分析了该算法存在的信誉值评估结果失真的问题,并对算法进行了优化。实验结果表明,信誉评估的优化算法得出的信誉值更加接近理想值,从而提高了P2P系统对恶意节点的识别能力。     

混合P2P环境下有效的访问控制机制

由于P2P网络无中心控制节点,节点呈现自治特性和高度动态特性,使得传统的获取控制机制在对等计算网络中不再适用.据此,提出了混合P2P计算环境下基于角色和信任的获取控制方法.在由超级节点与叶节点组成的协作域中采用基于角色的获取控制机制,在协作域之间采用基于信任的获取控制机制,形成可信的协同环境.与现有方法相比,该方法是细粒度的、基于内容的,并且考虑了节点的可信度差异,能够很好地应用于混合P2P计算环境.     

面向对等网络应用的信任与名誉模型

P 2P(peer to peer)网络已经得到日益广泛的使用。但是如何建立Peer之间的信任关系,却一直没有很好的解决方案。该文使用两种表——局部信任表和全局名誉表,提出了一种方案——P 2P trust:每个节点保存与其交易过的一些服务质量好的节点的局部信任值,组成局部信任表,同时每个节点保存另外几个节点的全局名誉表,并且引入朋友机制,这样就结合了局部名誉表和全局名誉表各自的优点。P 2P trust可以解决冒名、协同作弊等问题,模拟结果表明该方案有很强安全性和较好可扩展性,并且运行开销相对比较小。     

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。     

P2P网络中一种基于信任的访问控制模型

对于P2P这样高度自主的分布式系统而言,安全性的提高应该依靠对节点相关机制和对文档相关机制的共同控制来实现.设计了存贮节点直接交互评价和对下载资源评价的数据结构,给出了过滤推荐节点的方法.在此基础上,提出了一种P2P文件系统信任模型及访问控制方案.通过计算节点的信任值和资源的信任值,并设置资源提供者信任阈值和共享文件信任阈值2种限制,保证选取安全可靠的下载源,从而实现安全访问策略.仿真实验结果表明,在P2P文件共享网络中,该模型能有效遏制恶意节点的不良行为,提高真实文件的下载成功率.     

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。     

旅游干扰对南湾国家森林公园植物组成特征的影响

采用典型抽样法对南湾国家森林公园三个景点的旅游干扰地段和未干扰地段的植物组成进行调查,分析了干扰对植物类型及物种多样性的影响及其差异.结果表明:干扰造成乔、灌、草不同层次的植物种类减少,群落结构发生了变化,麻栎的重要值增加,在群落中处于优势种地位;园区植物的丰富度指数、优势度指数和均匀度指数均为对照高于干扰,表明旅游干扰使园区的植物多样性降低,森林群落的稳定性出现了一定程度的下降.旅游活动的开展与园区生物多样性保护存在一定的冲突.     

不同证据合成规则下的P2P信任模型比较

将D-S证据理论运用到P2P系统的全局信任模型中逐渐成为人们关注的焦点.然而,D-S证据理论作为信息融合的一种有效工具,其合成规则存在着一定的局限性.比较和分析了各种证据合成规则,并将这些证据合成规则应用到同一信任模型上,仿真和分析表明不同合成规则下的同一信任模型的成功交易率差异较大.     

Personalized Trust Management for Open and Flat P2P Communities

A personalized trust management scheme is proposed to help peers build up trust between each other in open and flat P2P communities. This scheme totally abandons the attempt to achieve a global view. It evaluates trust from a subjective point of view and gives personalized decision support to each peer. Simulation experiments prove its three advantages： free of central control, stronger immunity to misleading recommendations, and limited traffic overload.