基于信誉度的主从多链区块链共识机制

针对单一区块链系统的性能局限性、多链系统跨链共识困境以及数据分布挑战问题,该文提出了一种主从多链的共识机制。设计了2层区块链结构以构建主从多链。通过主区块链链接多条从区块链,保证了数字化资产的全局一致性,提高了区块链的性能。将信誉度评估引入基于权益证明的共识机制中,提高了交易的吞吐量。设计了多共识机制融合的联合共识机制,确保数据的一致性和不可篡改性。通过生成动态验证节点,确保节点的去中心化和防止恶意攻击。相比传统的以太坊(ETH)区块链,仿真实验结果表明每秒事务处理量(TPS)提升了约48%,拥有高权益节点的恶意行为将受到更严重的惩罚,证明了主从多链设计在应对权益粉碎攻击、贿赂攻击等方面具有安全性高、事务处理快的优势。     

基于信任度量机制的分布式入侵检测系统

针对现有分布式入侵检测系统中的安全和信任问题,引入节点间信任度量机制。系统中所有协同节点初始信任值均为1,根据节点的状态和行为信息,信任值将动态增大或者减小。通过比较信任值来去除或者减小恶意节点的有害信息影响,从而减少系统的错报和误报。典型案例分析发现,引入信任度量机制的分布式入侵检测系统能有效提高检测的准备度,增强检测能力。     

基于操作行为的移动应用信誉度评估模型研究

针对移动应用信誉度的动态评估问题,提出了一种基于操作行为的移动应用信誉度评估模型。模型引入了原子操作的信誉值和节点信誉度来衡量移动应用的可靠性;同时提出了节点信誉度算法计算节点信誉度,并基于剪枝算法生成子信誉度模型,以动态地评估节点信誉度。实验结果表明,模型引入的原子操作信誉值和节点信誉度能够用于衡量移动应用的可靠性,且提出的算法能够对移动应用的信誉度进行动态评估。     

基于关注点空间的信任模型

信任模型是一种重要的可信服务保障机制,被广泛应用于分布式动态环境中。针对节点的多方面属性,引入关注点空间的概念,将节点的可信度按照物理属性和行为属性进行了细粒度划分,充分考虑节点自身属性、行为特征、时间因子以及上下文环境,通过动态调节权值,对节点信任值进行评估,凸显了节点被关注方向上的可信度,提高了信任模型的动态调节能力和多领域普适性。仿真实验表明:该模型和已有的信任模型相比,具有更好的动态适应能力,能够有效处理恶意节点对其他节点的攻击。     

适用于风电场群能量管理的区块链PBFT共识算法改进研究

随着新型电力系统的不断发展，新的能量管理方式变得越发迫切，区块链技术被广泛视为能够让能量管理的效率得到提高的关键技术。针对风电场群能量管理中场群间信息交互共享困难等问题，基于区块链理论引入信誉度机制，提出一种基于信誉度分级的实用拜占庭容错（CR-PBFT）共识算法，基于信誉度值划分节点类型，优化主节点选取方式；引入超级节点机制，以解决网络中节点动态增减和节点监督管理问题，通过优化视图切换与垃圾回收机制，减少视图切换频率和系统资源浪费。基于Hyperledger Fabric框架，对改进的CR-PBFT与传统PBFT共识算法进行吞吐量、共识时延、容错性、可扩展性等对比测试，改进的CR-PBFT算法吞吐量提升42.6%，共识时延降低51.5%，时间复杂度降低50%，在容错性和可扩展性方面具有明显优势，能更好地应用于发展更高效安全的风电场群能量管理技术。     

基于电子票券和全局信誉度的P2P激励机制

为了解决对等计算(P2P)网络中存在的搭便车、公共悲剧、虚假文件、共谋以及不合作等问题,在分析对等节点类型和设定激励原则的基础上,提出了一种基于电子票券的P2P激励机制,并结合一种新的全局信誉度算法对节点行为进行调控.机制利用hash链技术并参考Payword思想设计了适用于P2P网络分布式支付行为的电子票券,并通过引入惩罚因子实现节点信誉度的评价方法.构建仿真实验环境对基于电子票券和全局信誉度的P2P激励机制展开了一系列实验.实验和分析结论表明,机制可有效遏制恶意节点,激励对等节点积极的、诚实地持续贡献自己的各种资源和进行协作,促使P2P网络逐渐演变为有序的任务协作和资源共享的运行环境.     

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.     

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.     

无结构对等网络中基于信誉的激励模型研究

将社会网中的信任机制引入到无结构对等网络中,通过社会网相关理论在节点间构建信任关系.把网络中每个节点同时拥有的"服务贡献者"和"服务消费者"这两个不同角色,分别采用不同的信誉值进行衡量与评估,并以此构建激励模型.在推荐信誉值的评估中,进行了针对恶意节点虚假推荐值的去噪声处理,提高了信誉值评估的抗干扰性.实验结果表明,该模型能够有效抑制搭便车和恶意节点等不合作节点的行为,在保障系统公平性的同时,提高了系统的可靠性与服务质量.     

基于模型准确率的链上去中心化联邦学习模型

现有的联邦学习存在恶意中央服务器和恶意参与者发布虚假数据毒害模型等问题。针对此情况,该文提出了一种去中心化的联邦学习模型,该模型将聚合工作由中央服务器移至参与者本地,各个参与者依据聚合算法将训练之后的模型参数写入交易,生成区块发布到区块链网络中。采用一种基于模型准确率的Byzantine容错共识算法构建共识小组,通过建立节点信息表实现节点动态加入。对所提的链上去中心化联邦学习模型的吞吐量、时延等性能进行了相关测试,结果表明：在相同条件下,基于模型准确率的高性能Byzantine容错共识算法相较于传统的Byzantine容错共识算法,吞吐量提升60%,系统平均时延从6 s减少到1 s。     

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...     

基于信任模型的WSNs安全数据融合算法

为了抵御无线传感器网络内部的恶意攻击行为和故障节点的误操作行为对数据融合结果的影响,提出一种基于信任模型的多层不均匀分簇无线传感器网络安全数据融合算法.该算法基于多层不均匀的分簇网络拓扑实现安全数据融合能够有效均衡网络中节点的能耗.通过节点间的通信行为和数据相关性建立信任评估模型,并引入动态的信任整合机制和更新机制,实现簇内和簇间的信任评估,选择可信融合节点并将可信节点所收集的数据进行基于信任值加权的数据融合.仿真实验表明,该算法能够实现精确的信任评估,有效识别内部恶意攻击节点,得到的数据融合结果具有较高的精确度,实现了安全的数据融合.     

一种P2P网络环境下遏制节点摇摆行为的全局信任模型

现有信任模型对节点行为的突然改变不能做出迅速地反应,动态性适应能力支持不足。引入反馈控制机制,提出了一种P2P网络环境下的全局信任模型,并给出模型的分布式实现策略,该模型排除了P2P网络中很难确定的高信任节点集合,并通过对反馈信息的有效聚合增强信任系统的动态适应能力,有效地遏制恶意节点的动态摇摆行为,提高了P2P网络中共享文件的下载成功率,仿真结果显示,在有50％的动态摇摆恶意节点的P2P文件共享网络环境下,真实文件下载的平均成功率是用于比较现有模型的1．5倍。     

一种新的超级节点对等网的声誉管理协议

针对现有对等网中声誉管理的不足,基于预投票的声誉管理协议,提出了一个适用于超级节点对等网SP2PRep,在SP2PRep中,叶子节点预先向超级节点汇报声誉投票,声誉查询仅在超级节点层进行.给出了SP2PRep协议描述、实现的消息格式和体系结构.分析和仿真表明:SP2PRep既满足了声誉投票的安全性需求,又能够减少网络带宽消耗、提高声誉查询效率和快速识别恶意节点.SP2PRep协议能够很好地改善超级节点P2P系统的安全状况,促进它们的应用.     

基于区块链和混合连续双向拍卖的分布式电力交易机制

针对分布式电力交易中缺乏有效可靠的交易机制来规范用户信用行为的问题,提出基于区块链和混合连续双向拍卖的电力交易匹配机制。混合连续双向拍卖把信用值引入到用户报价调整中,通过信用值和报价的加权平均值进行连续双向拍卖交易匹配。这种匹配机制能有效减少恶意节点对电力资源分配的影响,从而提高总体收益和用户交易积极性。同时,为了使总体利益最大化,提出基于均衡值的报价策略。然后,借助区块链实现用户间电能数字证明和费用之间的交换。最后,通过分布式电力交易模拟实验证明该交易机制的有效性。     

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.     

一种基于域推荐相似度的P2P信任模型

为了提高P2P系统中资源定位效率并保证资源下载质量,提出了一种基于域推荐相似度的P2P信任模型(DRSTrust).该模型充分考虑了节点兴趣和身份对信任计算的影响,通过划分兴趣域,以解决节点间因兴趣不对称而难以建立直接信任关系的问题.在兴趣域的基础上,根据域推荐相似度加权个体的域推荐度来计算节点的域服务信誉,并利用域服务信誉来刻画节点在特定兴趣域内的服务行为细节.然后,提出了服务相似度的概念,通过使服务行为最为相似的节点成为邻居来激励好节点贡献资源,同时将恶意节点排斥在网络边缘,从而有效提高了P2P系统中节点信任计算准确度.分析及仿真结果表明,在迭代的收敛速度、下载成功率以及模型的安全性等方面,DRSTrust均优于现有的信任模型.     

无线Mesh网络恶意节点检测模型

针对现有恶意节点检测方法对无线Mesh网络恶意节点检测效率低的问题,该文提出一种基于移动Ad-hoc网络更优方案(better approach to mobile Ad-hoc networking,BATMAN)路由协议的恶意节点检测模型(malicious node detection model based on BATMAN,MNDMB)。在无线Mesh网络中使用BATMAN路由协议,在网络节点上安装源节点消息解析模块,根据解析模块生成的参数和相应阈值的比较判断出可疑节点,通过一致性投票机制计算出可疑节点置信值作为恶意节点判定的标准。仿真验证结果表明:与现有方法相比,MNDMB在无线Mesh网络中具有较高的恶意节点检测率和较低的误报率。     

一种基于节点行为的无线传感器网络信誉计算模型

针对BRSN模型在计算过程中没有考虑节点能量的不足,设计一种基于节点行为的无线传感器网络信誉计算模型.该模型在评价节点信誉时,先计算节点行为的直接信誉参数,再参考邻居节点所提供的间接信誉参数,最终和节点的能量信誉参数进行整合,得到节点的综合信誉评估值,根据其值是否大于等于规定的阀值来确定节点是否可信.仿真结果证明该模型能够更准确反映节点的可信程度,有效防止恶意诽谤,提高系统安全性、可靠性,体现网络的公平性.     

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。