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基于感知风险的P2P信任模型研究

刘倩  
【摘要】:相对于传统的C/S模式网络,P2P对等网具有更加灵活,负载均衡和信息资源获取更加直接便利的特点。目前P2P已经成为一种热门的网络技术。但是,由于在对等网络中各个节点可以相对自由地加入和退出网络,且网络中的节点都是平等的用户,缺乏中心节点对网络的统一管理,对等网络在带来便利的同时也使网络中的用户面临着更大的安全风险和恶意威胁。 为了解决点对点网络中的安全问题,需要建立信任模型来建立和管理网络中实体节点间的信任关系,通过评估网络中各实体节点的可信度来预期实体节点的行为,从而起到规范网络中实体节点的行为,防止恶意交互,维护网络安全的目的。 P2P对等网提供了类似于真实世界中人类交流的网络环境,与社会网络具有同构性。信任关系作为社会关系的一个重要组成,无论是在网络上还是在真实的社会网络中都是各个个体之间关系的核心内容。由于在计算机网络中各个实体节点后面的操作者是社会网络中的个体,因此网络中的信任关系会在很大程度上受到人的主观感知因素的影响,而这种影响在对等网中表现尤为明显。目前,现有的信任模型各有利弊,但大部分都没有考虑网络使用者的主观感知因素对信任模型中系统信任评估过程的潜在影响,因此存在一些尚未解决的问题。针对相关问题,本文以P2P对等网电子商务网络为环境做了一些研究,提出了一种新的信任模型—APR。APR模型通过将感知风险对网络中实体节点间信任的影响引入点对点网络中节点的信任评估中,综合多维风险因素,对实体对单次交互的感知风险度进行量化,并将感知风险度综合进信任度的评估过程,给出了完整的综合直接信任与推荐信任的方法,较全面地综合各方面信任因素,对P2P网络中电子商务环境下的实体节点进行信任度的评估。最后,通过实验验证了该方法的可行性和有效性。


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