P2P環(huán)境下基于局部信息的信任模型研究.pdf

1、P2P(Peer-to-Peer:對等)網(wǎng)絡已經(jīng)發(fā)展成為Internet中最重要的應用系統(tǒng)之一，它為人們提供了直接使用Internet進行交互的方法。網(wǎng)絡中的任何節(jié)點，可以隨意加入與離開網(wǎng)絡，這樣，使得網(wǎng)絡具有良好的靈活性與可擴展性。由于P2P網(wǎng)絡中的節(jié)點具有高度的動態(tài)性和自主性，由其引發(fā)的安全問題也越來越突出，如濫用資源，制造虛假信息，提供非法資源等惡意行為，使得節(jié)點之間失去了信任，嚴重阻礙了P2P網(wǎng)絡的向前發(fā)展，信任機制已成為解決P

2、2P網(wǎng)絡安全問題的重要手段。目前，國內(nèi)外學者已經(jīng)研究出許多信任模型，但是，這些信任模型還存在著一些不足。如評價信息的淹沒;信任評價語言信息處理不科學，導致信任值偏離實際情況;在不同領域不同層級的節(jié)點之間信任關系難以建立;沒有考慮不同節(jié)點參與評價優(yōu)先權重的不同等。因此，本文針對上述問題對P2P環(huán)境下的信任模型進行了深入研究，主要成果如下:
　　(1)提出了不等信任維度權重的信任評價模型。該模型以信譽與合作為軸，建立了信任評價矩陣模型

3、。依據(jù)相關文獻，分別給出了信譽評價指標與合作評價指標的定義，并對指標進行了詳細分析。依據(jù)指標性質(zhì)的不同，首次采用二元語義來處理信譽評價信息;采用定性數(shù)據(jù)測量來處理合作評價信息，解決了評價信息淹沒問題。因此，分別建立了節(jié)點的信譽評價模型與合作評價模型，從而得到節(jié)點之間的總信任評價模型。仿真與分析表明，該模型系統(tǒng)中的節(jié)點具有良好的任務執(zhí)行成功率，且節(jié)點受惡意節(jié)點的影響較小。
　　(2)提出了不確定性信息的信任評價模型?？紤]主觀信任評價

4、信息的不確性，采用模糊理論處理節(jié)點之間的信任評價。通過定義主體集、指標集、模糊評價集及屬性集，來對信任評價問題加以描述。每個參與評價的主體對每個屬性的指標進行評判，將所有的評判用特征向量矩陣來表示，采用無量綱原理來對屬性指標進行處理，并且采用專家經(jīng)驗法來對各指標賦權值，構建信任評價模型。依據(jù)信任具有隨時間衰退的特性，設計了與時間相關的信任更新算法。最后進行了實例分析與仿真，結果驗證了該模型的科學性，體現(xiàn)了該模型系統(tǒng)中節(jié)點的信任值能較好的

5、反映節(jié)點的真實情況，提高了節(jié)點之間的合作率與網(wǎng)絡吞吐率。
　　(3)提出了集成領域相似信息的信任模型。通過定義專家樹建立了相似信息領域不同層級專家的相似度計算模型，定義了信任離散度與專家懲罰度，使信任模型具有抑制惡意節(jié)點行為的性能。提出了專家反饋算法使模型對節(jié)點之間的異常評價具有靈敏的反映。設計了基于Kalman濾波的信任更新機制，使信任能得到實時的有效的更新。仿真與分析表明，模型能夠有效抵抗不同惡意節(jié)點的攻擊，具有較好的性能，使

6、系統(tǒng)開銷較小。
　　(4)提出了推薦優(yōu)先權的信任模型。首先依據(jù)現(xiàn)實生活中的情況，給出了建立該模型的思想，設計了模型的工作流程。通過參考PeerTrust模型，引入直接信任度隨時間衰減的因子與推薦信任度隨時間衰減的因子，分別對節(jié)點的直接信任度與推薦信任度進行了數(shù)學建模。給出了隨時間衰減的因子雙向同步算法與優(yōu)先權算法，解決了不同節(jié)點推薦信任優(yōu)先權的分配問題，實現(xiàn)了實時更新與之交易過的節(jié)點的各權重值。依據(jù)節(jié)點之間相互交易方式的不同，分兩