基于云模型及可信推薦源的P2P網(wǎng)絡(luò)信譽模型研究.pdf

1、基于P2P技術(shù)的網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用是因特網(wǎng)最重要的應(yīng)用之一。P2P網(wǎng)絡(luò)以其“去中心化”的特點克服了傳統(tǒng)C/S模式的缺陷，不斷引起人們的廣泛關(guān)注。
　　 然而，P2P網(wǎng)絡(luò)規(guī)模大，節(jié)點動態(tài)性強，交易的節(jié)點大多為陌生節(jié)點，節(jié)點間缺乏必要的信任關(guān)系，安全問題十分突出。信譽模型模仿人類社會的信任機制，能夠?qū)2P網(wǎng)絡(luò)節(jié)點間建立信任關(guān)系，促進節(jié)點間的協(xié)作，有效的提高了P2P網(wǎng)絡(luò)的安全性及網(wǎng)絡(luò)整體性能。因此研究P2P網(wǎng)絡(luò)的信譽模型具有重要意義。

2、　　 本論文從兩個方面對P2P網(wǎng)絡(luò)信譽模型展開研究，具體工作如下。
　　 (1)提出了一種基于云模型的P2P網(wǎng)絡(luò)信譽模型。為了解決P2P網(wǎng)絡(luò)中信任的不確定性問題，在傳統(tǒng)信譽模型的基礎(chǔ)上引入云模型，更全面的度量節(jié)點信任情況以及進行綜合信任決策。在計算節(jié)點信譽值時，綜合考慮節(jié)點歷史行為的平均信任情況及節(jié)點近期行為的波動性。通過節(jié)點近期行為的波動性對信譽值進行整合，加大對行為搖擺節(jié)點的懲罰力度。在信任決策時，優(yōu)先選擇行為穩(wěn)定且信譽值

3、較高節(jié)點作為交易節(jié)點。在實驗中，針對模型不同方面的性能進行測試，并與原有模型進行比較。實驗結(jié)果表明，引入云模型后的信譽模型較原有模型能更有效的識別出具有復(fù)雜策略的惡意節(jié)點，在抵御節(jié)點動態(tài)行為攻擊及系統(tǒng)成功交易率上有更好的性能，并且能夠克服原有模型在某些情況下的失效問題。
　　 (2)提出了一種基于可信推薦節(jié)點集合的P2P網(wǎng)絡(luò)信譽模型。針對推薦節(jié)點的選擇、網(wǎng)絡(luò)節(jié)點行為變化對節(jié)點推薦誠實性檢測造成影響的問題，在每個節(jié)點處建立一張表結(jié)

4、構(gòu)，用于記錄進行過錯誤推薦的節(jié)點信息。計算節(jié)點信譽值時僅使用不在表中節(jié)點的推薦反饋。針對上述表結(jié)構(gòu)提出了一種更新策略，適時地考察表中節(jié)點的推薦性能。實驗中對本文模型不同方面的性能進行測試，并與經(jīng)典模型做了比較。實驗結(jié)果表明，本文模型能有效過濾惡意推薦節(jié)點，減少節(jié)點行為變化對誠實推薦節(jié)點造成的誤判，系統(tǒng)成功交易率較高。
　　 本文通過對P2P網(wǎng)絡(luò)信譽模型的研究，提出了基于云模型的節(jié)點信譽度量方法及綜合信任決策方法，提出了推薦節(jié)點選