基于P2P网的EigenTrust信任模型研究与改进

发布时间：2017-04-20 14:08

  本文关键词：基于P2P网的EigenTrust信任模型研究与改进，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：在P2P网络中,EigenTrust是一种广泛使用的信任度评估模型。目前P2P网络中的节点之间在进行交易时大都采用信任模型作为节点间信任的依据,以提高节点间交易的安全性和成功率,而其中具有代表性的信任模型之一是基于无中心认证的EigenTrust模型。EigenTrust模型是一种基于节点满意交易次数和不满意交易次数计算信任值的节点信任值评估模型,在抑制节点的不诚信服务等方面提供了安全机制,但目前还存在一些问题,本文分析了该模型的缺陷,并针对这些缺陷加以改进,具体研究内容包括:(1)针对P2P网络中的EigenTrust模型的计算方法及其交易过程进行研究和分析。分析结果表明,首先,EigenTrust模型仅采用满意次数与不满意次数累计之差作为计算本地信任值的依据,忽略了历史信任信息对当前信任值计算的影响,没有充分考虑交易的时间序列的连贯性;其次,EigenTrust模型采用同样的方式来处理满意交易和不满意交易,导致无法区分恶意节点和非恶意节点,因而对恶意节点惩罚效果极其微弱;最后,EigenTrust模型对P2P网络中所有节点的本地信任值采用统一的归一化处理方法,导致异质节点的同化,使节点的本地信任值计算结果偏离真实情况。(2)针对EigenTrust模型本地信任值的计算方式进行改进,提出基于交易历史时间因素和惩罚机制的本地信任值计算方法。针对EigenTrust没有考虑交易的时间因素的问题,本文引入时间衰减因子,对节点近期的表现动态赋予较大权重,而对节点以前的表现赋予较小权重,并将时间衰减因子合成到信任度计算公式中,更新了本地信任值计算方法。另外,针对EigenTrust对恶意节点没有设置惩罚机制的问题,本文提出一种带有激励/惩罚效果的本地信任值改进方案,当节点行为变差时,信任值快速下降;当节点行为变好时,信任值缓慢上升,这符合信任的建立过程,同时也达到惩罚摇摆节点的效果。(3)针对P2P网络中的服务摇摆节点问题,引入现有的基于服务摇摆度的惩罚机制并加以改进,提出面向Eigen Trust模型的一种鉴别机制以及遏制策略。首先,在Eigen Trust模型中为所有节点设置一个历史记录数组m,用来存储节点的服务摇摆记录,该数组是一个一维向量,自左向右权重依次增加。其次,随着节点进行交易,在每次全局信任值计算结束后,通过计算节点连续两周期的本地信任值之差的变化率,判定是否为服务摇摆节点。最后,根据信任值的变化率对数组的最后一位赋值,变化率越高,值越大,并以此计算节点的服务摇摆度,将服务摇摆度合成到信任值计算公式中。(4)采用PeerSim软件作为本文的仿真实验平台,添加必要的代码,仿真P2P网络文件共享应用。加入时间衰减因子的激励/惩罚机制对信任值变化的影响实验和加入服务摇摆度对节点动态摇摆行为的抑制实验的仿真结果表明,与传统的EigenTrust模型相比,本文模型达到了更好的惩罚效果,增强了模型对P2P系统中恶意节点动态行为的约束力,同时对恶意的服务摇摆节点的鉴别能力和遏制能力更强,可以有效打击P2P系统中的服务摇摆攻击,使其提高诚信服务的概率,从而达到维持P2P系统的交易秩序的目的。
【关键词】：P2P网络 EigenTrust模型 本地信任值 摇摆节点
【学位授予单位】：天津理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP393.08
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第一章 绪论10-20
• 1.1 研究背景与意义10-11
• 1.2 国内外研究现状11-18
• 1.2.1 P2P网络的发展现状11-14
• 1.2.2 信任及信任模型的国内外研究现状14-17
• 1.2.3 P2P网络中的安全问题17-18
• 1.3 论文的研究内容18-19
• 1.4 论文的研究内容19-20
• 第二章 EigenTrust信任模型概述及问题分析20-25
• 2.1 EigenTrust模型描述20-21
• 2.2 EigenTrust模型的研究现状21-22
• 2.3 EigenTrust模型存在的问题22-24
• 2.3.1 信任值计算方法问题22-23
• 2.3.2 遏制摇摆行为的本地信任值问题23-24
• 2.4 本章小结24-25
• 第三章 EigenTrust信任值计算方法改进25-33
• 3.1 面向P2P网络的EigenTrust模型表述25-28
• 3.1.1 P2P网络中的信任问题25-26
• 3.1.2 面向P2P网络的EigenTrust信任值计算26-28
• 3.2 EigenTrust信任值计算的问题分析与改进28-29
• 3.2.1 缺乏对交易历史的时间衰减性的考虑28
• 3.2.2 恶意节点的惩罚机制问题28-29
• 3.3 考虑交易历史时间因素的本地信任值计算方法的改进29-30
• 3.3.1 时间衰减因子的分析29
• 3.3.2 本地信任值计算方法的改进29-30
• 3.4 考虑惩罚机制的本地信任值计算方法的改进30-32
• 3.4.1 激励/惩罚机制的分析30-32
• 3.4.2 本地信任值计算的改进32
• 3.5 本章小结32-33
• 第四章 遏制服务摇摆节点的本地信任值计算方法改进33-39
• 4.1 节点的动态摇摆行为33-34
• 4.2 P2P网络中服务摇摆节点的行为分析34-36
• 4.2.1 服务摇摆节点的周期性行为34-35
• 4.2.2 服务摇摆节点的概率性行为35-36
• 4.3 P2P网络中服务摇摆节点的鉴别与遏制36-38
• 4.3.1 服务摇摆度的计算36-37
• 4.3.2 本地信任值计算方法的改进37
• 4.3.3 改进后EigenTrust模型的流程37-38
• 4.4 本章小结38-39
• 第五章 EigenTrust改进模型的仿真实验及分析39-45
• 5.1 Peersim仿真环境的配置39
• 5.2 加入时间衰减因子的激励/惩罚机制对信任值变化的影响实验39-42
• 5.3 加入服务摇摆度对节点动摇摇摆行为的抑制实验42-44
• 5.4 本章小结44-45
• 第六章 总结与展望45-47
• 6.1 本文总结45
• 6.2 下一步工作45-47
• 参考文献47-50
• 发表论文和科研情况说明50-51
• 致谢51-52

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