基于侧链和信任管理模型的数据共享方案

为解决在不信任的区块链环境中由于数据转售而造成的用户不愿共享数据等问题,提出一种基于侧链和信任管理模型的数据共享方案。使用信任管理模型量化节点信任值,将节点信任值集成到数据共享智能合约中,为用户提供可信的共享环境和动态的访问控制接口。对联盟链进行侧链扩容,使用信任管理模型优化共识算法。规定主链使用具有拜占庭容错能力的T-PBFT算法,侧链使用仅适用于高信任场景的T-Raft算法。用户根据预先设置的阈值动态决定在主链或侧链共享数据。实验就方案的安全性和性能进行分析,表明了该方案的可行性和有效性。

P2P网络环境下基于信誉的分布式抗攻击信任管理模型

针对现有的信任模型不能很好地处理P2P网络环境中存在的不诚实推荐、协同作弊与复杂的策略性欺骗等问题,提出了一种基于信誉的分布式P2P信任管理模型(RATrust),以量化和评估节点的可信程度.在信任模型中使用时间区间标示出经验和推荐的时间特性,使用节点信任度、近期信任与长期信任来精细描述节点的最终信任水平,通过引入信任偏差值与信任滥用值来更精确地刻画节点的各种信任度量.仿真实验表明,与已有的信任模型相比,RATrust具有更好的动态适应能力,能够有效处理动态恶意节点策略性的行为改变和不诚实反馈对系统的攻击.

信任管理模型的研究与进展

首先从信任管理问题的研究出发,给出了信任管理的定义和模型;随后详细分析了几个有代表性的信任管理模型;最后提出了当前PKI域中信任管理模型研究存在的问题及今后的研究方向。

基于信任管理模型的移动Agent安全机制研究

针对移动Agent系统的安全问题,分析了信任管理模型的概念及其形式化定义。基于可信计算的相关思想,在传统安全管理的基础上融合了基于动态信任管理模型的安全体系结构并对相关关键算法进行了设计,同时与传统的安全性能进行了对比和分析。

分布式系统中综合的信任管理模型研究

信任问题是分布式系统中的核心问题,包括授权委托,主观信任评估等方面.针对该问题的研究可以分为基于凭证的和基于证据的信任管理模型.为了提高信任管理问题的处理效率和灵活性,本文基于开放的思想,提出了综合凭证与证据的信任管理模型.

电子商务环境下新型信任管理模型

电子商务活动在开放网络环境中越来越频繁,文件共享等服务也越来越普遍,用户之间的信任关系成为安全问题的重点。该文研究了现有的推荐信任模型,分析了其中存在的问题,提出了一个新型推荐信任模型。

P2P网络中基于随时间推移的风险值评估的信任管理模型

针对现有的对等(P2P)网络信任管理模型中存在的问题:忽视短期交易时间与长期交易时间对信任值的不同影响以及缺少对交易对象资源的具体风险分析,在现有信任管理模型的基础之上,以不同用户对同一种类资源所提供的资源品质和风险作为关注点,引入风险值评估的概念,建立了基于随时间推移的风险值评估的信任管理模型。仿真结果表明,该模型使得恶意节点的行为得到有效控制,对交易资源的分析量化更加深入,进一步有效地帮助用户筛选出最优的交易者。

一种基于射线投影法的信任管理模型

针对现有信任管理模型在普适性和扩展性方面的不足,建立了一种基于射线投影法的信任管理模型。该模型定义了推荐可信度和风险因子,给出了交易额度、相关性因子、衰减因子和连续奖惩因子的计算方法,利用公共存储区域优化节点的运算量和存储空间。仿真实验表明,本模型提高了信任的预测精度,增强了区分不同行为节点的能力,在满足模型普适性和扩展性的同时,能够准确地识别恶意节点,保证了模型的有效性和健壮性。

信任管理模型的研究及应用

随着分布式网络应用的发展,传统安全机制已经无法适应新的网络场景对于动态安全性的要求。信任管理模型技术克服了传统安全机制缺乏的对行为的动态适应性,目前已经成为网络安全领域的研究热点。本文在阐述信任管理模型相关概念的基础上,对其典型应用进行了介绍和分析。

P2P网络中具有激励机制的信任管理研究

针对现有的信任模型不能很好地处理P2P网络环境中存在的不诚实推荐、协同作弊与复杂的策略性欺骗等问题,提出了一种具有激励效果的分布式P2P信任管理模型(IMTM),以量化和评估节点的可信程度,并给出了模型的数学表述和分布式实现方法。信任模型利用相似度函数构建的推荐可信度模型作为节点推荐的准确性度量,并充分考虑节点行为的稳定性、可信服务持续强度、风险性及信任的时间相关性等因素。除此之外,为了有效激励节点积极提供高质量的服务,惩罚不良行为节点,还提出一种基于节点信任度的激励机制。分析及仿真实验表明,与已有的信任模型相比,IMTM在抑制更广泛的恶意节点攻击行为中,表现出更好的适应性、灵敏性与有效性。

大规模分布式网络中基于多决策因子的信任管理与预测模型

分布式网络中节点间的信任关系涉及假设、环境和行为预测等众多的因子,因而很难做到衡量与预测的精确。考虑多种要素对信任关系建立的影响,提出了一种基于多决策因子的信任预测模型,引入基于衰减速率的遗忘因子的直接信任和基于推荐度的标准差运算符的间接信任等多个决策属性,从多个角度推理和评估信任关系,并以此建立信任管理模型;通过基于历史行为的积累建立预测模型。通过各个环境的属性和遗忘因子确立各个决策属性的权重,克服了常用的确定权重主观的不足。根据模拟实验,相较现有的模型,本模型面对各种环境更具动态性与稳定性,并且面对恶意节点欺骗攻击的安全性方面也有明显的优势。

一种高效的集中信任模型下的共谋检测算法

在各种信任管理模型中,共谋欺骗是最棘手的恶意行为之一.由于信任值的主观特性,目前对共谋欺骗还没有较好的判定方法.本文利用聚类方法,提出一种集中信任模型下的共谋检测算法.为检验算法性能和参数设置,文中设计了相关的仿真实验,并进行了量化分析.实验结果表明,在选取合适参数的情况下,算法具有较好的检测效果.

一种基于XKMS的电子商务信任模型

安全性是困扰电子商务的最大问题,解决的最好方法是找到一种有效的信任模型,使交易双方能够方便地建立安全信任机制。XML密钥管理规范XKMS是一种基于XML的公钥密码基础设施PKI,它具有XML的互操作性和PKI的安全性等特点,为网络应用提供了可以互操作的安全基础设施。阐述了XKMS的概念和基本组成,分析了XKMS的基本原理,并给出一种基于XKMS的电子商务信任模型。通过原型系统的验证表明,基于XKMS的信任模型在一定程度上能解决电子商务的安全问题。

基于模糊聚类的信任类型动态定义机制研究

从主观信任的本质出发,提出了基于Agent的主观信任协作模型,分析了主体信任协作关系的本质;引入模糊集合理论的隶属度概念,以信任向量的形式对主观信任进行定量的描述,解决了主观信任的建模问题;结合主观信任协作模型,引入模糊聚类理论,提出了基于模糊聚类的信任类型动态定义机制,为各主体之间的信任评估提供了依据。

基于蚁群算法的信任路径寻找算法

传统推荐信任模型中单纯采用概率平均的方法得到推荐信任值,这种方法效率较低,而且难以抵抗联合欺诈行为。基于蚁群算法给出了一个寻找信任路径的算法,该算法通过多次循环选出多条较优的独立信任路径,在一定程度上可有效防止联合欺诈行为,并通过实验证明了它的有效性,适应现实的复杂网络环境。

利用层次分析法和模糊逻辑的信任多径OLSR路由协议

由于网络拓扑的开放性和缺乏集中管理,移动Ad hoc网络容易遭受恶意节点的攻击。借助层次分析法和模糊逻辑规则预测方法,建立一种信任管理模型,并在多径OLSR路由协议的基础上提出基于信任的多径路由协议TMP-OLSR。该协议可以剔除恶意节点以获得从源节点到目的节点可靠路径。仿真结果表明:和MP-OLSR协议相比,TMP-OLSR协议能够有效地检测恶意节点,降低丢包率,提高网络吞吐量。

MANET主观路由信任研究

Mobile Ad Hoc Network(MANET)网络的路由行为依赖于开放环境下自治移动节点间的相互合作。在对MANET路由信任关系及其特性进行分析的基础上,将节点的路由信任度量表述为基于转发行为经验的二项事件后验概率计算问题,利用概率模型解决节点的主观路由信任度量与数学评价问题,实现路由信任关系的量化与预测。以此为基础,将MANET信任路径转化为路由参与节点信任的合成,从而将端到端信任路由选择转化为最大生成树的求解问题,实现了信任路由的度量与选择。

基于随机漫步的信任路径搜索算法

传统的局部信任模型采用简单洪泛的方法获得信任信息,针对该方法效率较低且对网络资源消耗较大的问题,提出一种基于随机漫步的搜索信任路径的算法。通过以往遗留的路径信息改进搜索,可有效减少多余信息的数目和信任回路的出现。该算法适用于对网络资源占用比较敏感的环境。

基于人工智能的网络安全管理关键技术

随着网络技术的发展和网络结构的日益复杂,网络安全性变得越来越重要。检测网络的异常行为和广泛的网络安全管理,是目前重要的网络环节。人工智能理论在网络安全管理方面的应用卓有成效,其中以聚类分析为代表的人工智能技术在网络异常行为检测及安全管理等方面的应用具有重要意义。

无线传感网络的匿名访问控制系统设计

在无线传感网络的访问控制中,用常规方法进行访问控制只是停留在访问的控制级别上,造成匿名访问时访问数量较大,导致访问控制效率较差,因此提出一种基于信任管理的匿名访问控制系统设计方法。以信任管理模型为基础建立访问控制,使得在访问控制过程中输入访问相对应的关键词,选择访问资源类型的相关度,增加访问条件。对访问控制进行信任管理,克服传统方法存在的弊端,在匿名访问控制过程中进行认证模块设计,能对访问进行安全认证,详细描述访问资源的种类,减少访问资源数量,提高访问控制效率,完成对无线传感网络的匿名访问控制系统设计。实验结果表明,该方法有效提高了访问控制的效率。