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.     

P2P环境下考虑信任的协同过滤推荐模型研究

在P2P环境下,节点面临丰富的可用资源,因此很难快速定位自己感兴趣的文件。提出了一种考虑信任的协同过滤文件推荐模型,不仅提高了推荐准确度,还提高了节点的满意度,并有效地控制了由于信任问题导致的交易失败。     

P2P网络环境下基于信任度的动态访问控制模型

综合信任管理和RBAC模型的优势,提出了一种P2P网络环境下基于信任度的动态访问控制模型.该模型通过自动信任协商为用户分配普通角色,在陌生实体间建立动态信任关系,然后网络实时计算用户的信任值,大于信任度阈值的普通角色派生系列带有特权限集的临时角色,临时角色能够访问网络资源,从而实现了细粒度的动态授权策略.     

基于信誉推荐和客观信任协商的P2P信任评估模型

根据P 2P网络的特点,在分析几种主要的信任模型的基础上,以信誉的特点及人类社会的实际特点为出发点,提出基于信誉推荐和客观信任协商的信任评估模型,该评估模型在充分考虑对每次网络交互的客观信任评价的前提下,引入主观性的信任评价机制。通过模拟实验,验证了模型的有效性。     

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.     

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.     

基于信任社区的P2P资源共享模型设计

P2P软件在资源共享中存在大量管理的漏洞,其主要原因是无法准确而高效的进行信任管理。通过对信任评估指标体系的划分,提出了一种信任社区的概念,即具有相同或相近评估指标的节点组成一个信任社区,在节点发送资源请求信息时,首先在信任社区内进行搜索,保证了得到的信任信息的可靠性。同时,为了更准确的计算信任值,本文还引入了时间衰减函数。     

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。     

社交网络中基于信任评估的推荐控制模型

针对社交网络中无法有效管理陌生推荐安全性难题,提出了一种基于信任的评估推荐控制模型(TRCM).该模型描述了社交网络推荐中个体角色、推荐路径、可信任值、控制规则等方面内容.模型结合社交网络个体之间取信度、信誉度评估方法,分别计算串路型、并路型和复合型3类推荐信任度,并给出了客观偏移度和信心指数评估.同时,TRCM定义了一组信任控制规则以管理社交网络中的推荐行为.实验表明,该方法是有效可行的.     

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。     

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...     

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。     

P2P电子商务中基于声誉的关系信任模型

P2 P电子商务迅速得到发展,但如何在众多的商品中选择自己满意的商品并不是一件容易的事。为了满足用户多样性的要求,提出了一种基于声誉的关系信任模型,用户在Agent的协助下以商品的信任值排序后选择自己满意的商品。商品的信任值包含启动信任值和经验信任值两部分,启动信任值由商品的声明属性与同类商品的实际属性和信任值对比获得,经验信任值由交易经历和用户评价获得,在计算经验信任值时,用动态时间窗口减少计算量,在全局范围评估评价可信度以降低恶意评价的影响。测试和计算结果表明启动信任值能让无评价或仅有很少评价的优质新商品能与信任度很高的商品合理竞争,比另外两种信任启动方法更适合电子商务系统;关系信任模型对恶意评价有较强的抵抗能力。     

点对点网络中核心节点结构的全局信任网络模型

针对点对点网络节点信任关系以及交易可能性较小的特点,阐述基于核心节点的点对点信任网络模型．该网络模型中的网络节点以公有度和私有信任度进行聚类,依靠节点可靠度针对核心节点和普通节点分情况讨论,并给予相关解决方案．仿真实验结果表明：该信任模型不但具有抗恶意节点攻击的鲁棒性,同时在网络资源搜索时具有较低的评估计算量和通信开销．     

基于主观信任和推荐的信任模型

研究了分布网络环境中交易实体的信任问题,分析了信任的含义并考虑影响信任行为的外部环境因素,结合主观判断和推荐,构建了一种新型信任模型并引入惩罚机制,建立信任更新协议。     

一种基于不同角色和反馈可信度的P2P信誉模型

针对已有的全局信誉模型,多数方案仅单独使用正面或负面否认信息构建实体的信誉值,且基本建立在信任度高的节点反馈也更可信的假设上,将节点的反馈质量等同于服务质量的问题,提出一种基于节点不同角色和反馈可信度的P2P全局信誉模型,并给出了模型的数学表述和实现方法。分析与仿真实验结果表明,该模型较已有的全局模型能有效防止恶意节点用诚信买掩盖恶意卖以及共谋欺骗等恶意行为,促进节点积极诚信参与网络活动,提高系统的安全性。