P2P网络安全信任模型研究

论文摘要

在P2P网络环境下,用户的管理方式已经不再是那种集中的、封闭的、可控的,而是开放的、分布式的。这样将资源和责任也分布于网路中分散的节点,给了恶意节点更多的安全攻击机会,没有集中服务器也为认证策略的实施带来了很多困难,恶意节点并且可以利用节点漏洞扩散病毒和恶意内容。信任机制借助社会人工学中信任的概念对P2P网络中的节点信任关系进行建模,通过计算节点信任值的大小,作为评判节点是否可信的依据,可以有效地解决P2P网络中的安全问题。本文提出了基于贝叶斯理论的信任模型,把节点交互的历史信息作为样本信息,然后结合先验信息对节点的未来的行为做出推断。根据节点之间信任关系不同,区分了直接信任和推荐信任,并分别给出了两种信任关系的计算方法。通过对直接信任的可信度的计算,把它作为是否需要评估推荐信任的依据,在推荐信任的计算中,节点提供的推荐信息根据节点直接信任度的大小被赋予了不同的权重。本文还研究了推荐信任中虚假推荐的问题,给出了一种虚假推荐的过滤算法。通过计算节点推荐信任是否落在可信区间内,作为判断推荐信息是否为虚假推荐的依据,并且根据节点推荐信任的标准差的大小给出过滤虚假推荐节点的顺序。最后本文通过一个虚拟的场景验证了模型的有效性,并与Liu M等人的模型作了比较,对两种虚假推荐过滤算法有效性作了分析。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第1章 绪论
• 1.1 研究背景
• 1.1.1 P2P网络技术概述
• 1.1.2 P2P网络安全研究现状
• 1.1.3 P2P网络中的信任问题
• 1.2 信任模型简介
• 1.2.1 信任定义
• 1.2.2 信任模型概述
• 1.3 研究目的
• 1.4 本文主要研究内容及创新
• 1.5 本文组织结构
• 第2章 信任模型研究综述
• 2.1 信任问题概述
• 2.1.1 信任定义
• 2.1.2 信任的性质及分类
• 2.2 信任模型研究
• 2.2.1 集中式信任模型
• 2.2.2 分布式信任模型
• 2.3 P2P网中信任模型研究现状
• 第3章 贝叶斯估计理论
• 3.1 贝叶斯推断
• 3.1.1 贝叶斯估计用到的三种信息
• 3.1.2 贝叶斯估计原理
• 3.2 伽玛分布
• 3.2.1 伽玛函数
• 3.2.2 伽玛分布
• 3.2.3 伽玛分布的数学期望和方差
• 3.3 贝塔分布
• 3.3.1 贝塔函数
• 3.3.2 贝塔分布
• 3.3.3 贝塔分布的数学期望和方差
• 3.4 贝叶斯理论在信任模型中的应用
• 第4章 基于贝叶斯理论的信任模型
• 4.1 基于贝叶斯理论的信任模型
• 4.1.1 基本概念
• 4.1.2 直接信任的计算
• 4.1.3 可信度的计算
• 4.1.4 推荐信任的计算
• 4.1.5 信任值的计算
• 4.2 虚假推荐的处理
• 4.2.1 相关研究
• 4.2.2 贝叶斯区间估计
• 4.2.3 虚假推荐过滤算法
• 4.2.4 改进的虚假推荐过滤算法
• 4.3 试验及数据分析
• 4.3.1 模型有效性验证
• 4.3.2 与Liu M等人的模型比较
• 4.3.3 虚假推荐过滤算法的比较
• 第5章 结论
• 5.1 总结
• 5.2 展望
• 参考文献
• 致谢