基于離差平方和法的P2P惡意共謀節(jié)點(diǎn)識(shí)別算法研究.pdf_第1頁
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1、迅速發(fā)展的P2P網(wǎng)絡(luò)給網(wǎng)絡(luò)世界帶來了極大的改變,網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用在很多方面得到了增強(qiáng)。網(wǎng)絡(luò)帶來便捷的同時(shí),也面臨越來越多安全方面的挑戰(zhàn),安全問題也日益引起人們的重視。網(wǎng)絡(luò)中惡意節(jié)點(diǎn)對(duì)其他節(jié)點(diǎn)進(jìn)行不公正的評(píng)價(jià)打分、提供不誠(chéng)信的服務(wù)等攻擊日益凸顯,其中惡意共謀節(jié)點(diǎn)團(tuán)體對(duì)其他節(jié)點(diǎn)的攻擊日益成為影響網(wǎng)絡(luò)安全的一大問題。為保證網(wǎng)絡(luò)正常運(yùn)行、為解決惡意節(jié)點(diǎn)等問題,各國(guó)研究人員借鑒現(xiàn)實(shí)生活中人際關(guān)系網(wǎng)絡(luò),針對(duì)網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)的惡意行為建立信任模型,通過所建立的模型

2、識(shí)別出各種惡意節(jié)點(diǎn),降低影響網(wǎng)絡(luò)的不安全因素,保證網(wǎng)絡(luò)正常運(yùn)行。
  在閱讀相關(guān)文獻(xiàn)基礎(chǔ)上,本文介紹并分析了現(xiàn)有的幾類基于不同理論或機(jī)制的信任模型及其代表例子,借鑒相關(guān)算法進(jìn)行改進(jìn)完善,建立基于離差平方和法的P2P惡意共謀節(jié)點(diǎn)識(shí)別算法,具體算法設(shè)計(jì)以建模形式體現(xiàn):網(wǎng)絡(luò)中存在行為表現(xiàn)不一的大量節(jié)點(diǎn)時(shí)刻進(jìn)行交互并信息積累。首先網(wǎng)絡(luò)中已積累了一定量的交互信息,由網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)之間交互評(píng)價(jià)的情況建立節(jié)點(diǎn)的局部信任度模型。在此基礎(chǔ)上,收集網(wǎng)絡(luò)

3、中各點(diǎn)對(duì)某節(jié)點(diǎn)的評(píng)價(jià)信息,并依照不同點(diǎn)的權(quán)重設(shè)計(jì)節(jié)點(diǎn)的全局信任度模型。結(jié)合已建立的局部、全局模型進(jìn)行差值分析,與某個(gè)節(jié)點(diǎn)交互的各其它節(jié)點(diǎn)對(duì)它的局部信任度與全局信任度的比較建立異常評(píng)價(jià)識(shí)別模型。綜合上述三個(gè)分塊的模型,基于離差平方和理論,以節(jié)點(diǎn)評(píng)價(jià)中成功評(píng)價(jià)次數(shù)和失敗評(píng)價(jià)次數(shù)作為特征值,每次對(duì)節(jié)點(diǎn)特征值離差平和最小的兩個(gè)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行聚類。其中對(duì)異常評(píng)價(jià)中惡意抬高信任度的評(píng)價(jià)節(jié)點(diǎn)集合進(jìn)行聚合得到非定向惡意共謀節(jié)點(diǎn)團(tuán)體集合,對(duì)異常評(píng)價(jià)中惡意降低信

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