P2P网络中的信任机制

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P2P网络中双向信任机制的研究

ｃｎｈｒｌｏｔｌｈｒｅｉｅｅｒｎｌｉｕｅｒｆｃｉｅｙＷｈｒａｈｓｒｂｅ，ｈｓｐｐｒｉｔｏｕｅａａｄｙｃｎｒｅｆｅｒｒｐｅｓａｄｍａｉｏｓｐｅｓｅｅｔｌ．ｏｔｄｃｖｅｅｓｔｅｅｐｏｌｍｓｔｉａｅｎｒｄｃｄａ
ｐｏｉｅｃｎｅｔｎｅｖｃｓｔｔｅｅｐｅａｌａｅｒｈａｄｇｔｔｅｒｓｕｃｓｔｅｅｄｓｍｕｔｎｏｓ．Ｉｉｒｖｄｏｔｎｓａｄｓｒｉｅｏｏｈｒｐｏｌｓｗｅｌｓｓａｃｎｅｈｅｏｒｅｈｙｎｅｉｌｅｕｌｔｓａｙｂｃｕｅｏｉｆａｕｅｌｃｆｒｓｅｗｅｎｔｅｐｅｓｍａｉｉｕｅｒｒｎｔｅｓｒｉｅｐｉｎｌｅｕｔｇｉｗｅｅａｓｆｈｓｅｔｒ，ａｋｏｕｔｔｅｅｒ、ｌｏｓｅｓｔｍｉａｅｔｅｖｃｓｔａｙｒｓｌｎｌｒｔｔｂｈｃｐｅｈｏｏｌｉｎｏｕｉｚｔｎｏｅｎｔｒｈｔｈｕｔｎｇｍｅｔｓｖｒｍｐｒａｔＨｏｖｒｒｄｔｎｎ — ｙｔｕｔｎｇｍｅｔｔｉａｉｆｈｅｗｏｋｔａｅｔｓｌｏｔｔｒｍａａｅｎｅｉｏｎ．ｗｅｅ，ｔｉｏａｏｅｗａｓｉｙｔａｉｌｒｍａａｅｎ
机制，实现节点之间的双向评估。
关键词ＰＰ网络文件共享信任管理双向信任机制２中图分类号Ｔ３３Ｐ９文献标识码Ａ

P2P网络信任机制的影响因素分析

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．
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学窭一ｌ
Ｐ２Ｐ网络信任机制的影响因素分析
燕山大学信息科学与工程学院宋晓飞
【摘要】在Ｐ２Ｐ网络中，其开放性很高，所参与的每台计算机也是匿名性的，因而在Ｐ２Ｐ网络中，信任机制就是一个非常主要的部分。如果没有一个完善的网络信任机制，就不能保障Ｐ２Ｐ网络节点之间的交易安全，从而也就会阻碍Ｐ２Ｐ络的健康发展。本文对Ｐ２Ｐ网络信任机制的概念以及影响因素进行了分析。
一
一
、
来，还可以避免一些节点为丫达成某些目的而故意的快速积累信誉。２．交易时间影响在Ｐ２Ｐ网络交易中，交易时间是非常重要的一个参考指标，改指标反映了交易发生前后的一些情况，也能够根据其交易时间判断交易趋势的发展。当某个节点在一定的时间内频繁进行交易时，就应当引起信任机制的关注，特别是对于也写做出较低评价的节点。在交易过程中，对于交易时间的判定通常有一个范围，以某个时间范围作为限制，对交易数量超过一定规定的则判断为频繁交易，因而这个时间范围的选择也是非常重要的一个方面，如何确定适当的时间范围和交易数量，在建设网络信任机制中是非常重要的。对于一些可疑节点的判定，以交易时间作为标准也十分便于操作，在Ｐ２Ｐ网络中，每时每刻的交易量都是巨大的，在这么多的交易中寻找出可疑节点，是非常不易的。因而选择的标准就应当慎重。交易时间还同时会反映节点的历史交易数据，这对于判断其是否为可疑节点也有着重要的作用，对于一些历史交易数据存在频繁交易的情况，也可以判断为可疑节点或者恶意节点。３．评价影响当一个交易完成后，必然会产生相应的交易评价，这个交易评价也是信任机制中的一个重要影响因素，在评价的过程中所反映出来的评价内容包含了资源的正确性、时间等因素，同时也会反映ｕＰ的状态情况在判断ｕＰ交易趋势的时候，交易评价是一个主要的参考对象，特别是其最近一次的交易评价，在反映ｕＰ交易趋势方面有着重要的参考作用。而历史评价的影响则主要体现在对于信誉值的影响上，作为Ｐ２Ｐ中的一个节点，信誉值的高低是非常重要的，更是觉得了其它节点是否与其交易的一个重要因素。在这种情况下，为了积累较高的信誉值，该节点往往会注重历史评价，作为交易的双方，为了不影响自己的信誉值，在交易平均的做出过程中也会尽量的客观。此外，当一个节点受到了很低的交易评价时，对于其信誉值的影响往往是很大的，往往这种影响效果并不是成比例的，一旦较低的交易评价可能会给该节点带来重大的影响，也就说即使其历史评

P2P网络中基于网络拓扑特性的信任管理

为为该节点计算全局信任值。为获取全局的节点可信度，该
模型通过节点问相互满意度的迭代来获取节点的全局可信
度，如全局信任模型、基于推荐的信任模型、多粒度信任ｌＪ模型、基于模糊理论的信任管理模型等。文献【０提出一Ｊ１】
种使用信任机制和推荐机制的ＰＰ信任模型，并用决策树思２
拓扑结构，如最早出现的文件共享应用Ｇｎｔｌ和ＫａａｕｅｌａＺＡ等。
果给出评价，评价值可以是１、０或一，而个体总的信任值为１交易评价的累积。但这种仅通过简单积累正面或负面评价
总合的方案很容易受到恶意评价的攻击”。、全局信任模型的特点是系统根据每个节点在交易中的行
［ｙｗｏｄｌｕｓｕｔｒｄＰＰｎｔｒ；ｒｓｍｅｈｎｓｔｐｌｇｈｒｃｒｔＫｅｒｓｎｔｃｅ２ｅｒｕｗｏｋｔｔｃａｉｏｏｏｙｃａａｔｉｉｕｍ；ｅｓｃ
１概述
ＰＰ技术作为一种革命性的技术，致力于合理高效地组２织利用Ｉｔｒｅｎｅｎｔ上大量分布的计算、存储、信息等资源。在ＰＰ网络中所有节点是对等的，这些节点既是客户机又是服２务器，这种对等计算模式具有诸如无中心、自组织以及高可扩展性等特征。非结构化ＰＰ网络是应用最广泛的对等网络２
Ｃｈｒｃｅｉｔｃｉ２ｅｗｏｋｎａｔｒｓｉＰ２ＮｅａＣｌｌｎＳＣＰｔｒ
ＨＥｉｋＨＡＯＭｎｇ— ｅ，Ｚｈｉｙ — ｏｎｇ
（ｃｅｃｎｅｈｏｏｙｎＩｆｒｔｎＳｓｍｓｎｉｅｒｇＬｂｒｔｒ，ｔｎｌｎｖｒｉｆｅｅｓｅｈｏｏｙＣｈｎｓａ０３ＣｉａＳｉｎｅａｄＴｃｎｌｇｏｍａｉｙｔｇｎｅｉａｏａｏｙＮａｉａＵｉｅｓｙｏｆｎｅｃｎｌｇ，ａｇｈ１７，ｈｎ）ｏｎｏｅＥｎｏｔＤＴ４０

P2P网络信任管理研究综述

ｆａｗｏｋａｄｅａｕｔｎｓａｄｒｓｅｐｃｅ．ｒｍｅｒｎｖｌａｉｔｎａｄｗａｘｅｔｄｏＫｅｗｏｄＰＰ，ｕｔａａｅｅｔＦｒｍｅｒＳａｄｒｙｒｓ２Ｔｒｓｎｇｍｎ，ａｗｏｋ，ｔｎａｄｍ
键词ＰＰ，２信任管理，架，准框标Ｔ３３Ｐ９文献标识码Ａ中图法分类号
ＳｖｙｏｕｔＭａｇｍｅｉｅ－ｏＰｅｒＮｅｗｏｋｕｒｅｆＴｒｓｎａｅｎｔＯｌＰｅｒｔ－ｅｔｒ
ＰＰ网络信任管理中的基本概念，析了ＰＰ网络信任管理系统的基本组成及各个部分中的关键问题，此基础上２剖２在
介绍了ＰＰ环境下的典型信任管理系统，２讨论了和其他学科的融合发展。最后，对进一步研究方向如统一描述框架
第３７卷第９期２１年９月００
计
算
机
科
学
Ｖｏ．７Ｎｏ９１３．
Ｓｅ０１Ｄ２０
ＣｏｐｅＳｃｅｅｍｕｔｒｉｎｃ
ＰＰ网络信任管理研究综述２
张光华张玉清。。
（西安电子科技大学计算机网络与信息安全教育部重点实验室西安７０７）１０１
（河北科技大学信息科学与工程学院石家庄０００）５００。（中国科学院研究生院国家计算机网络入侵防范中心北京１０４）００３。

基于信任度的P2P信任机制

摘要：出了一种结合上下文对内容进行信任度的评估方法。任度由内容信任度和节点信任度两方面计算得到。构建了存放历提信并史信任度的矩阵．而提出了资源节点及用户节点双向搜索策略，机制在ＰＰ网络环境下，进本２能很好的解决冒名及作弊等恶意行为．主体与客体间的信息交互在信任度的控制下能有效进行。使
ｌＳＮ１０－０４Ｓ０９３４
Ｅ—ｍａｌｎｏＣＣ．ｔｃｉ：ｉｆ＠ＣＣｎｅ．ａ
ＣｍｐｔｒｎｗｅｇｎｅｈｏｇｏｕＫｏ￣ｅａｄＴｃｎ／ｙ电脑知识与技术ｅｄｏＶ１，ｏ１ａｕｒ００Ｐ．４５，９ｏ．Ｎ．Ｊｎａｙ２１，Ｐ５－５６６
ｉｅｎｄｎａｄｆｕｔｃ．ｏｉｆｒｔｎ＂ｍｍｕｉａｉｎｂｔｅｕｊｃｎｂｅｔｃｌｂｏｄｃｅｆｃｉｅｙｕｄｒｔｅｃｎｒｌｍｐｍｏａｏｎｒｄａｔｋＳｎｏｍａｉｃａａｏｏｎｃｔｅｗｅｎｓｂｅｔａｄｏｊｃａｌｅｃｎｕｔｄｅｅｔｌｎｅｈｏｔｏｖｏ
析，出一种新的分布式信任机制。）提１根据节点间的交易历史，动态地为每个节点分别计算出其不同角色（户和资源）时的信任度。）２在现有的资源搜索算法的基础上，引入本体的原理，到减少一定范围内节点接收的请求包及返回结果的冗余数量的目的。达

P2P网络环境下信任模型的研究

网络安全问题的重要方面，可保证系统的安全性和交易的可靠性。
２模型思想
建立推荐信任模型，常要考虑以下几个影响对通实体信誉判断的因素：获得实体信息越多， ① 越有利于决策，网络承担负担就越大，有获得关于实体的信但所息数量与网络承担的负担要有一个适当的折中；近 ② 期获取的信息对信任决定影响更大；直接信任对信 ③
对信任进行评估，通过对相关节点历史信息的搜集、分析，将信任分为直接信任和推荐信任，并将推荐信任细
化为“ 朋友 ” 点推荐信任和 “ 节陌生人” 节点推荐信任，三者结合计算出交易节点的综合信任度作为交易决策
的依据。
匿名性，各种恶意的攻击行为层出不穷，严重损害了正常用户的利益。建立一个适用的网络信任机制是ＰＰ２
丁海霞
（苏食品职业技术学院计算机应用技术系江苏淮安江
２３０）２０３
【摘要】由于对等（２）网络的开放性和匿名性，各种恶意节点的恶意行为层出不穷，严重影响了网络的正ＰＰ常运行，加之传统的信任管理模型并不能很好地适应对等网络环境，提出了一种基于分级推荐的ＰＰ网络信任２
ｇａｅｅｏｒｄｄｒｃｍｍｅｄｔｏｓｂｓｄｔｕｔｍｏｅｉＰｎｔｒｓｐｏｏｅ．ＳｍｕａｉｎｈｗｈｔｔｅｒｃｍｍｅｄｔｎｂｓｄｔｕｔｎａｉｎａｅｒｓｄｌｎＰ２ｅｗｏｋｉｒｐｓｄｉｌｔｏｓｓｏｔａｈｅｏｎａｉ－ａｅｒｓｏ

P2P网络信任数据存储机制综述

（ｃｏｌｆｏｕｅｃｅｃｎｇｎｅｉｇｏｔｅｓＵｎｖｒｉ，ｎｉｇ２０９，ＣｉａＳｈｏｍｐｔｒｉｎｅａｄＥｎｉｅｒ，ＳｕｈａｔｉｅｓｙＮａｊ１０６ｈｎ）ｏＣＳｎｔｎ（ｅａｏａｏｙｏｍｐｔｒＮｅｗｏｋａｄＩｆｒｔｎＩｔｇａｉｎ（ｕｈａｔｉｅｓｔ）ＫｙＬｂｒｔｒｆｏＣｕｅｔｒｎｎｏｍａｉｎｅｒｔｏｏＳｔｅｓｖｒｉ，ＭｉｉｔｙｏｄｃｔｎｏＵｎｙｎｓｒｆｕａｉ，Ｎａｊｇ２０９，ｉａＥｏｎｉ１０６Ｃｈｎ）ｎ
计算机科学２０Ｖｏ．５０１０８１３Ｎ．１
ＰＰ网络信任数据存储机制综述２
方群吴国新吴鹏钱宁赵生慧
（南大学计算机科学与工程学院南京２０９）东１０６
（东南大学计算机网络和信息集成教育部重点实验室南京２０９）１０６（安徽师范大学数学计算机科学学院芜湖２１Ｏ）４００。
信任数据存储方案应具备的特征。关键词ＰＰ信任，储，布Ｈａｈ袁２，存分ｓ
ＳｕｖｙｏｕｔＤａａＳｏａｅＭｅｈａｓｉｅ－ｏＰｅｒＮｅｗｏｋｒｅｆＴｒｓｔｔｒｇｃｎｉｍｎＰｅｒｔ－ｅｔｒＦＡＮＧｎ ’。ＷＵｏｘｎ ’ ＷＵｅｇ，ＯｌＱｕ，Ｇｕ－ｉ。ＰｎＡＮｎ ’ ＺＮｉＨＡＯｈｎ－ｕＳｅｇｈｉ’
ｓｖｒｌｔｐｃｌｔｕｔｄｔｔｒｇｄｌｏ２ｒｉｃｓｅ．ＡｆａｅｕｎｌｚｄｈｓｄｌｉｐａｈｉｄｅｅａｙｉａｒｓａａｓｏａｅｍｏｅｓｆＰＰｗｅｅｄｓｕｓｄａｒｃｒｆｌａｙｅ，ｔｅｅｍｏｅｓｄｓｌｙｔｅｒａ — ａｖｎａｅｎｉａｖｎａｅ．Ｆｎｌｈｓｐｐｒｐｔｏｗａｄｔｅｅｓｎｉｌｅｔｒｓｏｈｄａｒｓａａｓｏａｅｍｏｅ．ａｔｇｓａｄｄｓｄａｔｇｓｉａｌｔｉａｅｕｓｆｒｒｈｓｅｔａｕｅｆｔｅｉｅｌｕｔｄｔｔｒｇｄ１ｙａｆｔ

基于信誉机制的P2P网络安全策略分析

在ＰＰ络的安全问题中，个很重要的方面是来自内部２网一的攻击。来自内部的成员所进行的恶意行为，即比较典型的有欺骗、包、法篡改数据等。誉机制是一种防御机制，丢非信我们般通过主机的信誉度高低来评估一台主机的好坏，使得网络中其他主机在通信时尽可能选择信誉度比较高的主机．避开恶意主机，免遭受攻击。避在信誉系统中，两个核心问题：１如何使用信誉机制有（）来提供安全性，即采用何种方式的信誉系统来提供安全性：（）２怎样计算信誉值，为一台主机的信誉值要能够正确反映因
ｌ
基于信誉机制的ＰＰ网络安全策略分析２
曾艳
（樊职业技术学院机电学院，北襄樊襄湖摘要：２网络中的主机可以相互共享彼此主机的硬盘ＰＰ上的文件、目录。至整个硬盘．以使互联网上信息的价值甚可得到极大的提升，２网络的安全问题制约着ＰＰ络的普及ＰＰ２网应用。于信誉的安全机制是普遍采用的一种策略．文介绍基本了基于信誉机制的ＰＰ全策略的模型、任度的计算及其一２安信
２基于信誉机制的ＰＰ络安全策略．２网

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Trust(A→C)=1/(1/100+1/1)=0.99 Trust(A→C)=1/(1/10+1/1)=0.9 Trust(A→C)=1/(1/1+1/1)=0.5
1 10 100
1
A
B
C
P2P网络中的信任机制
13/15
基于基尔霍夫定律的信任模型

扩散式迭代运算

以精确度换取运算时间线性时间复杂度O(N)
Semantic Small World: An Overlay Network for Peer-to-Peer Search
Li Mei Presented by Sherry@ustc
RoadMap

Introduction Semantic Small World Performance Evaluation Conclusion and future work
P2P网络中的信任机制
2/15
信任机制的分类
主观 vs. 客观独立 vs. 统一
信任机制分类
局部 vs. 全局排名 vs. 阈值
P2P网络中的信任机制
3/15
P2P环境下信任机制的设计

信任机制的设计目标分布性健壮性驱动性可行性平衡性

简单性 vs. 复杂性惩罚性 vs. 宽容性整体优化性 vs. 个体公平性
P2P网络中的信任机制
4/15
Small World, Great Dream
P2P网络中的信任机制
5/15
Small World, Great Dream
P2P网络中的信任机制
6/15
Small World, Great Dream
P2P网络中的信任机制
7/15
Small World, Great Dream
P2P网络中的信任机制
8/15
信任机制模型

EigenTrust

使用信任传递性和矩阵迭代主观、统一、全局、排名

Credence

基于对文件投票主观、独立、局部、阈值使用文件平均保留时间客观、统一、全局、阈值

LIP

P2P网络中的信任机制
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针对信任机制的攻击

背叛基本背叛策略摇摆反馈谎报反馈伪造数据注册白板女巫合作共谋诋毁
4
2
3 2
5
1 4
s
3 1
3
2
t
4
P2P网络中的信任机制 14/15

最大流模型

Trust(A→C)=MIN{Trust(A→B),Trust(B→C)} =MIN{100,1}=1 =MIN{10,1}=1 =MIN{1,1}=1
1 10 100
1
A
B
C
P2P网络中的信任机制
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基于基尔霍夫定律的信任模型

电导模型

Trust(A→C)={Trust-1(A→B)+Trust-1(B→C)}-1
P2P网络中的信任机制
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基于最大流算法的信任模型

福特-富克森定理

网络的最大流等于最小截集容量截集中正向弧的容量之和
2 (4,0) (1,0) 4

截集容量

(3,0) s
(5,0) t
(1,0) (5,0) 3
(3,0) 5 (2,0)
(2,0)
P2P网络中的信任机制
11/15
基于最大流算法的信任模型