基于蚁群算法的加强型可抵御攻击信任管理模型

发布时间：2017-09-29 06:32

  本文关键词：基于蚁群算法的加强型可抵御攻击信任管理模型

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【摘要】：通过将网络节点推荐行为分析和网络恶意节点密度的自适应机制纳入信誉度评价过程,提出了基于蚁群算法的加强型可抵御攻击信任管理模型——EAra TRM,以解决传统信任模型因较少考虑节点的推荐欺骗行为而导致容易在恶意节点的合谋攻击影响下失准的问题。在对比研究中发现,EAra TRM可以在网络中恶意节点密度达到90%,其他传统信任模型已经失效的情况下,仍保持较高的正确性。实验结果表明,EAra TRM能提高节点评价其他节点信誉度时的精度,并降低整个网络中恶意节点间进行合谋攻击的成功率。
【作者单位】： 武汉大学计算机学院;中国科学院大学国家计算机网络入侵防范中心;
【关键词】： 信任管理 蚁群算法 异常检测 信誉度评估
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61272481) 北京市自然科学基金资助项目(4122089)
【分类号】：TP393.08
【正文快照】： 0引言信任管理系统是为了解决在电商网络、对等(Peer-to-Peer,P2P)网络、Ad-Hoc网络以及无线传感器网络等网络环境中,服务消费方、服务请求节点常常对于服务提供方和服务提供节点的具体情况不甚了解的这个问题而设计的,它可以计算并提供网络中其他节点作为服务提供方的可信程

【共引文献】

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本文编号：940545