P2P环境下基于模糊理论的Dirichlet信任评估模型

针对P2P(Peer-to-Peer)网络中存在的恶意评价、摇摆服务等现象,提出一种基于模糊理论的Dirichlet信任评估模型。提出的模型利用模糊聚类的方式过滤掉一些恶意评价,并抑制节点摇摆服务的影响,从而为网络节点信任值的计算提供了公平、良好的评估环境。在此基础上,考虑到主观信任动态变化的特点,结合模糊理论中贴近度概念,提出一种新的模糊信任更新机制,从而更有效提高节点提供优质服务的积极性。实验结果表明,提出的模型具有良好的评估特性,适用于P2P网络信任评估的环境。