基于马尔科夫链的非结构化P2P网络信誉模型

发布时间：2018-05-27 08:26

  本文选题：离散马尔科夫链 + 信誉计算　； 参考：《南京邮电大学学报(自然科学版)》2017年02期

【摘要】：P2P网络节点间建立信任关系是其安全面临的主要问题,信誉模型通过收集节点对交易的信息反馈给节点赋予信誉值。非结构化P2P网络缺少快速散列和搜索机制,如何进行有效的信誉计算是P2P网络信誉模型的挑战。文中提出一种基于马尔科夫链的非结构化P2P网络信誉模型,根据节点在组内的交易计算一跳节点的信誉值,并证明模型是一个遍历连续马尔科夫链模型,一个组内最高信誉值节点将被选为认证节点,次高信誉值节点作为备份认证节点,数值实验结果证明模型的有效性。
[Abstract]:The trust relationship between P2P network nodes is the main problem in their security. The reputation model gives the node credit value by collecting the information from the node to the transaction. There is a lack of fast hash and search mechanism in unstructured P2P networks. How to calculate the reputation effectively is a challenge to the reputation model of P2P networks. In this paper, an unstructured P2P network reputation model based on Markov chain is proposed. The reputation value of one-hop node is calculated according to the transactions of nodes in the group, and it is proved that the model is a traversing continuous Markov chain model. The highest reputation node in the group will be selected as the authentication node, and the sub-high reputation node will be used as the backup authentication node. The numerical results show the validity of the model.
【作者单位】： 南京邮电大学计算机学院;南京邮电大学研究生院;
【分类号】：O157.5;O211.62

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本文编号：1941239