摘要：为了提高P2P系统中交易的安全性和信任度量的准确性,提出一种基于模糊综合评判的推荐信任模型。充分体现节点间信任关系的模糊性、动态性,采用二层模糊综合评判方法来计算直接信任值,降低了人为赋值的误差,将交易金额和交易时间作为二层评判的权重。在推荐信任计算中引入节点交易密度函数和推荐共谋检测方法来计算推荐节点的推荐可信度。仿真结果表明,该模型可以有效抵御共谋推荐,对恶意节点有较高的检测率。

摘要：在网格信任模型研究中,对某一实体的行为信任评估极大地依赖于其它实体推荐的与该实体直接交互产生的信任数据。为了防止推荐信任过程中的合谋,作弊和振动欺骗,研究了真伪两类信任推荐的特征,构造了向量特征集合并标量化,通过对标量特征数据集的分析,进行数学建模,建立了一个分类判别模型,可以有效地识别出网格系统中进行不真实推荐的恶意实体,保证推荐数据的真实性,从而提高信任模型中信任评估的准确性。采用matlab对模型进行了仿真和性能检验,结果表明设计方案具有极高的准确性和可行性。

摘要：构建一个基于上下文因素的多维度P2P信任模型,结合考虑时间衰减、交互重要性和交互次数度量实体交互信任,基于Dice相似度给出信任相似度算法,设计一种多链路反馈可信度融合算法,聚合直接交互、评价相似度和信任链传递计算实体的推荐信任,综合直接信任和推荐信任进行实体信任的评估,并提出一种新的信任更新和奖惩机制。实例分析表明,模型较好地体现了上下文因素对信任计算的影响,增强了模型在上下文因素的敏感性。

摘要：社会网络环境中,由于缺乏有效的激励策略,导致节点缺乏服务交易的主动性和积极性;由于存在利益相关,一些节点会相互联合去共同推荐某个节点,形成协同作弊和信任推荐不可信的问题.为此,提出了社会网络中交易节点的选取及其信任关系计算方法.通过设计竞标服务策略来调动节点提供资源服务的积极性.针对不同服务中评价指标权重难以客观确定的问题,提出基于熵权的指标权重确定方法,并利用TOPSIS方法来选择合适的网络交易节点以避免交易节点选取的随意性.由于信任与风险并存,因此引入交易影响力函数来融合节点的直接信任和推荐信任以确定所选交易节点的可信性,并通过考虑推荐时间影响函数、交易内容相似度和推荐熟悉度等多维影响因子来保证推荐可信性.最后提出了基于多属性的节点推荐信任度更新方法.仿真结果表明文中方法对提高节点服务积极性、抑制节点协同作弊和恶意欺诈都有较好的效果.

摘要：针对现有物联网(IoT)信任度评估方法未考虑信任的时效性、非入侵因素对直接信任度评估的影响以及缺乏对推荐节点可靠度的评估,造成信任评估准确度低且不能有效应对节点恶意行为的不足,提出一种IoT节点动态信任度评估方法(IDTEM)。首先,设计节点服务质量持续因子评估节点行为,并采用动态信任衰减因子表达信任的时效性,改进基于贝叶斯的直接信任度评估方法;其次,从推荐节点价值、评价离散度与节点自身的信任度值三个方面评估推荐节点可靠度,并据此优化推荐信任度权重计算方法;同时,设计推荐信任反馈机制,通过服务提供节点完成服务后的实际信任度与推荐信任度的反馈误差实现对协同恶意推荐节点的惩罚;最后,基于熵计算节点自适应权重,得到节点综合信任度值。实验结果表明,同基于贝叶斯理论的面向无线传感器网络的信誉信任评估框架(RFSN)模型及基于节点行为的物联网信任度评估方法(BITEM)相比,IDTEM可较好地识别恶意服务和抑制恶意推荐行为,且具有较低的传输能耗。

摘要：为解决不同节点信任推荐优先权分配不合理的问题,提出一种基于优先权的对等网络信任模型。对信任度量方法与优先权算法进行设计,采用随时间衰减的优先权算法计算节点信任值,以反映节点的实际情况。实验结果表明,该模型能监测出异常节点的行为,从而有效避免异常节点的破坏活动,随着简单恶意节点、串谋诋毁节点及自私节点的增加,其请求成功率高于PeerTrust模型和EigenTrust模型。

摘要：针对现有物联网的信任评估模型信任评估准确度较低且不能有效应对节点恶意行为的不足,提出一种面向物联网节点的综合信任度评估模型.首先,设计节点相同质量服务强度评估指标以降低非入侵因素对信任评估的影响;其次,从节点相似度、评价差异度与节点自身的信任度值方面评估推荐节点的可靠度,并作为推荐信任度的权重;最后,基于熵计算直接信任度和推荐信任度的自适应权重,计算节点的综合信任度值.实验结果表明,模型在处理恶意服务和恶意推荐行为方面具有一定的优势,且在保证信任度评估有效性的同时可以降低传输能耗.

摘要：在开放网络环境中,电子商务活动越来越频繁,信息共享等服务越来越普遍,但是其中的安全性问题,严重影响了它在实际中的应用。在网络安全策略中引入信任机制,成为一种好的解决方法。在研究相关模型的基础上,提出了改进策略,很好地应对了信任合成中的欺骗与串谋等行为,并可将此类恶意行为的影响降低到最小。对模型进行了仿真检验,结果表明设计方案具有极高的准确性和可行性。