【摘 要】
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P2P网络是近年来业界研究和关注的一个焦点,它在很多领域都得到了应用,未来发展的空间很大。但由于P2P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
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P2P网络是近年来业界研究和关注的一个焦点,它在很多领域都得到了应用,未来发展的空间很大。但由于P2P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常运行。因此,如何在P2P网络中识别出恶意节点,抑制和杜绝节点的恶意行为成为目前信任机制研究的一个热点。本文在研究了P2P网络的发展过程及信任机制之后,参考了人类社会交际网络中的信任关系对基于推荐的信任模型进行了改进。改进后的模型---基于兴趣群组和推荐的信任模型利用“兴趣群组”从整个网络中挑选出一些有价值的节点进行交易,缩小了节点的交易范围,减少了信任度的计算量和网络流量;利用“推荐可信度”区分了交易信任度和推荐信任度,推荐信任度通过节点评价的反馈偏移度来计算,避免了迭代计算,使得实现的过程更加简单,并能有效的抵抗恶意节点的攻击;同时在信任度的计算过程中对节点的局部信任度和其它节点的推荐信任度所占比重进行动态平衡,使得节点信任度的计算更加有效、真实;最后提出了模型的存储和实现方案,分析了模型如何解决当前P2P网络中面临的安全问题。把改进后的模型和其它基于推荐的信任模型用仿真实验进行了比较。实验表明该模型具有较好的准确性、安全性,对恶意节点的攻击具有较好的抵抗性,并且具有较低的运行开销。
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