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.     

一种多维因子相关的P2P路由信任模型

针对P2P节点的匿名性和隐蔽性易导致恶意节点滋生的问题,基于社会网络的一些基本理论,提出了一种新的P2P分布式信任模型MFTrust.提出了涉及时间因子、通信成功率因子、通信频率因子和评价的局部信任度模型和全局信任模型;设计了节点通信历史相关性因子,针对全局信任度提出了相关性信任度模型.仿真分析表明,MFTrust模型具有快的信任收敛速度,在路由过程中能有效区分恶意节点.     

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.     

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。     

基于节点行为的P2P网络信任管理机制研究

为了降低P2P(点对点)对等网络交易中恶意节点对系统信誉的影响并改善网络交易安全,提出一种基于节点行为的信任管理模型PBCM-Trust.模型将网络节点按功能分为自治域超级节点层、代理服务器层和上层服务器层3层,以节点成功交易率和评价粒度为评价指标,根据节点行为将节点分为诚实节点、搭便车节点、一般恶意节点、协同恶意节点和策略性恶意节点5类.仿真实验表明模型能有效根据节点行为识别出网络中的恶意节点并降低其成功交易率,一定程度上净化了网络交易环境.     

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.     

P2P信任模型中的歧视行为研究

指出在对等网络(P2P)的基于加权平均的信任模型中存在一种新的用户维度行为不一致的恶意行为,称为歧视行为.其行为特征仅为高权重节点提供诚实服务,以骗取高信任值.分析了产生歧视行为的本质,给出歧视行为的形式定义,讨论该行为的实施策略,并以EigenTrust模型为例,进行仿真验证.实验结果表明:与其他恶意行为比较,歧视行为造成更大的危害性,歧视行为节点提供了5%～15%的诚实服务,而获得了高于一半以上诚实节点的信任值.     

构造P2P电子商务系统中基于推荐过滤信任模型

通过对已有工作的分析和对比,选用了一种利用置信因子综合局部声誉和全局声誉的信任评价机制作为研究基础,引入基于集合迭代二分法的过滤方法对推荐节点进行过滤,并提出对评价其他节点评价质量的节点的评价可信度进行了限定来提高模型的准确性和抗攻击能力.同时,为避免恶意节点用诚信买行为来掩盖恶意卖行为的情况,对买家和卖家给对方的评价...     

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 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。     

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.     

一种识别和追踪恶意匿名评价者的信任模型

针对现有信誉系统中为了激励和保护节点提供诚实可靠的信誉反馈值,而引入的匿名评价机制存在难以识别恶意节点的诋毁和共谋等攻击问题,提出了一种保护诚实评价者并能识别和追踪恶意节点的匿名评价信任模型.该模型中节点基于可验证随机函数生成的评价标签对交易对象进行匿名评价,隐藏了交易过程中真实身份;模型引入贝叶斯评价信息过滤算法识别恶意评价标签,对超过恶意评价次数门限值的评价标签,模型基于可验证密钥共享机制自动暴露其真实身份并对其所有评价进行追踪.仿真试验及分析表明,该信任模型能够有效抵御匿名恶意节点攻击,相比已有的同类型的信任模型较大程度地提高了节点信任累加值的准确度.     

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。     

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.     

一种基于信任的动态访问控制策略

基于角色的访问控制模型（role-based access control,RBAC）被普遍认为是当前最具有潜力的访问控制策略,已成为信息安全等领域研究的热点之一,然而传统的RBAC模型不能完全适合网格环境下的访问控制。针对网格环境下传统的RBAC中资源共享的伸缩性和恶意行为问题,在传统RBAC模型的基础上引入信任管理技术,提出一种新的动态的访问控制方式。这种新型的访问控制方式根据用户所属的信任等级动态调整用户的角色,在信任计算中,采用一种基于忠诚度的信任计算方法。仿真结果显示,该访问控制方式能有效地遏制恶意行为,并且可以解决伸缩性问题。