P2P網(wǎng)絡(luò)中基于貝葉斯推理的信任預(yù)測關(guān)鍵技術(shù)研究.pdf

1、P2P網(wǎng)絡(luò)（Peer-to-Peer Networks）現(xiàn)已成為互聯(lián)網(wǎng)中一種重要的新型網(wǎng)絡(luò)組織形式，與傳統(tǒng)的C/S(Client/Server)網(wǎng)絡(luò)相比，P2P網(wǎng)絡(luò)沒有服務(wù)器和客戶端的概念，節(jié)點之間是對等的，既可以是服務(wù)器，又可以是客戶端。由于P2P網(wǎng)絡(luò)自身特點帶來的匿名性、開放性、松耦合性，給P2P網(wǎng)絡(luò)安全帶來了嚴(yán)重的威脅。為了創(chuàng)造一個安全可信的P2P網(wǎng)絡(luò)環(huán)境，信任被用來衡量網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點的可信程度，本文的研究重點是在P2P網(wǎng)絡(luò)中，如何計

2、算一個節(jié)點對另一個未知節(jié)點的信任預(yù)測值，為決策提供依據(jù)。
　　本文首先提出了基于可信證據(jù)鏈的信任推理算法，根據(jù)節(jié)點和條件概率表CPT(Conditional Probability Table)建立信任關(guān)系網(wǎng)絡(luò)，過濾信任條件后得到信任計算網(wǎng)絡(luò)。根據(jù)信任計算網(wǎng)絡(luò)的特點，對網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)進(jìn)行簡化，提出了層次因子和置信度的概念，用于信任的推理。這種推理方法是在傳統(tǒng)信任推理方法的基礎(chǔ)上，對節(jié)點信息更加細(xì)化，進(jìn)行信任預(yù)測，更加準(zhǔn)確和客觀。

3、　　本文重點介紹了一種新型信任推理方法，即基于貝葉斯推理的信任預(yù)測模型BITrust(Bayesian Inference Trust Model)。貝葉斯推理是基于聯(lián)合樹結(jié)構(gòu)，按照消息傳遞的方式進(jìn)行信任預(yù)測。其中三角化是聯(lián)合樹中關(guān)鍵步驟，基于TSP(TravelSalesman Problem)三角化識別出刪除節(jié)點的唯一序列，建立一個唯一的聯(lián)合樹?；贚AZY-ARVE的方法在聯(lián)合樹中，按照消息傳遞的方向，對節(jié)點信度勢進(jìn)行更新并計算節(jié)

4、點邊緣化概率，減少計算過程中的運(yùn)算次數(shù)，實現(xiàn)信任推理。此外，該方法對于新加入的證據(jù)節(jié)點，更好地更新了CPT信息，完成動態(tài)信任預(yù)測。
　　BITrust信任推理算法不同于傳統(tǒng)的信任推理模型，強(qiáng)調(diào)節(jié)點推理過程中需要考慮外界因子，而是著重于推理過程本身的優(yōu)化，是一種才純粹的信任預(yù)測算法。該算法一定程度上解決了P2P信任網(wǎng)絡(luò)中信任推理的問題，但還存在其他需要改進(jìn)的地方。在節(jié)點安全存儲、惡意團(tuán)體識別、海量數(shù)據(jù)集或者稀疏數(shù)據(jù)方面，需要繼續(xù)進(jìn)行