一种基于推荐证据的有效抗攻击P2P网络信任模型

被引：45

作者：

田春岐 ^{[1
]}

邹仕洪 ^{[2
]}

王文东 ^{[2
]}

程时端 ^{[2
]}

机构：

[1] 同济大学嵌入式系统与服务计算教育部重点实验室

[2] 北京邮电大学网络与交换技术国家重点实验室宽带网研究中心

来源：

计算机学报 | 2008年 / 02期

关键词：

D-S证据合成规则; 对等网; 信任; 信誉; 局部信任度;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP393.08 [];

学科分类号：

0839 ; 1402 ;

摘要：

提出一种基于推荐证据的对等网络(Peer-to-Peer,P2P)信任模型RETM(Recommendation Evidence based Trust Model for P2P networks),解决了基于推荐的信任模型中普遍存在的在汇聚推荐信息时无法处理不确定性信息以及强行组合矛盾推荐信息引起的性能下降问题,同时,RETM采取推荐证据预处理措施,在合成之前有效过滤了无用的以及误导性的推荐信息,使得该模型具有一定的抗攻击性能.在推荐信息的查找问题上,RETM提出了基于反馈信息的概率查找算法,该算法在降低了网络带宽开销的情况下,提高了信息查询的准确率.实验证明RETM较已有的信任机制在系统成功交易率、模型的安全性等问题上有较大改进.

引用

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页数：12