移动社交网络作为一种新兴的通信范例,它主要利用节点（也就是,用户及其携带的设备）的社交属性来促进他们之间的交互。在移动社交网络中,数据传输的性能很大程度上依赖于节点之间的协作。然而,由于各种原因（例如资源限制或社会偏好）,一些自私节点可能拒绝为其他节点传输数据。同时,有些节点可能会丢弃接收的信息,产生错误的信息,进而扰乱路由的过程。由于节点不具有关于网络的全局状态的信息,处理移动社交网路中的非协作节点是极具挑战性的。大多数已有研究主要采用社会忽视的方法来减轻节点的自私和恶意行为。然而,我们认为节点的社会属性和关系（例如友谊,喜好和习惯）具有长期性,会产生稳定的连接图。因此,这些特征可以用来帮助快速预测节点的路由偏好,有效地检测其可能的恶意行为,并有效地激励节点间的合作。在本文中,我们提出了高效的,基于社交的协议来处理非协作移动社交网络中的自私和恶意节点。我们首先对相关背景知识进行综述研究,包括,非协作移动社交网络综述,如何识别不同的自私及恶意节点,以及探索了已有的解决方案。然后,我们提出了一系列的以使用为目的的分布式的解决方案,通过计算和使用节点的个体和社会路由属性来检测它们的自私行为,区分他们个人和社会自私的行为,并促进他们的合作。在算法评估中,我们使用两个公开可用的真实轨迹来分配节点的移动性和社会特征。在第3章中,我们提出了一种信号博弈方法（Sig4UDD）来模拟善意和自私节点之间的交互,用来解决节点选择不暴露他们对输入消息的反应时的情况。在这种情况下,会导致在数据在不确定节点之间转发。因此,我们在Sig4UDD博弈中建立一个信任系统。在这个系统中每个节点可以基于接收到的消息的属性更新其对其他节点的信任,并用来预测所遇到的节点的反应并做出适当的转发决定,进而最大化其路由效用。我们分别应用贝叶斯纳什均衡和完美贝叶斯平衡,找到节点之间的一阶段和多阶段相互作用的平衡点。并且证明在给定另一个节点的策略时,一个节点将获得一个最佳收益。同时,我们进行实验,证明S i g4UDD在数据传输率和延迟方面优于一些基准非协作路由协议,具有最小的通信成本。在第4章中,我们提出了一种基于社交的监督方案（SoWatch）,其中监督节点可以通过分析接收到的消息,推断所遇到的节点的可能的自私行为。此外,监督节点彼此交换它们的监督信息,以提高检测时间和精度。然后,我们设计一个信誉系统,其中监督节点基于它们的直接和间接监督信息来更新其他节点的信誉,并识别自私节点。同时,为了保护SoWatch免受恶意节点散布的错误信息,我们设计了一个攻击检测模块,其中监督节点可以使用其联系人记录来调查从它们遇到的节点接收的间接监督信息的真实性。最后,我们的试验评估表明,SoWatch在检测率和时间方面优于基于接触的基准检测方法。在第5章中,我们提出了一种基于议价的激励方案（GISSO）,用于社会感知路由协议。该方案保证了自己节点在其他节点的消息中继的忠实性,并实现高水平的端到端吞吐量。在GISSO中,我们基于消息的效用来区分每个中间节点的高有益或低有益消息。虽然中间节点更有可能愿意中继高有益的消息,我们采用交替议价博弈来制定自私节点之间的消息交易。在议价的某些回合中,消息的发送者与接收者节点协商以购买其转发服务。我们应用局部完美博弈的纳什均衡作为两个玩家的协议,以最大化每个玩家的效用,同时不降低另一个玩家的效用。在达成协议之后,发送方向接收方支付一定量的信用以购买其转发服务。反过来,接收方同意存储和中继消息。通过GISSO与一些基准路由协议的比较,我们发现GISSO可以控制自私行为,在数据传送率和延迟方面优于其他算法,同时具有低通信开销。