一种新的基于概率统计论的P2P网络信任模型

• 作者: 卢显良 徐海湄 韩宏 齐守青
• 来源期刊: 电子与信息学报
• 学科: 工学
• 关键词: 对等网络 概率统计论信任模型 最大似然估计 假设检验 交易历史记录
• 年，卷（期）: 2011,（6）
• 所属期刊栏目: 论文
• 页码范围: 1314-1318
• 分类号: TP393
• 字数: 4415字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3724/SP.J.1146.2010.00179

摘要

经典的P2P网络信任模型采用迭代方法由局部信任值推算出全局信任值,每次交易都要引起整个网络节点的迭代运算,导致计算复杂,通信流量大,并且面临交易数据过于稀疏,计算不够精确从而容易陷于恶意节点的共谋、诋毁和睡眠等攻击问题.为了保证数据的稠密性与计算结果的精确性,论文基于概率统计理论,提出了一种新的全局信任模型.该模型根据节点的历史交易情况,运用最大似然估计,假设检验等方法计算出节点的信任度,节点选择与可信度高的节点进行交易.数学分析与仿真实验表明该模型能有效地抵抗恶意节点的攻击,与经典信任模型Eigentrust相比,较大程度地提高了整个P2P网络的成功交易率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	卢显良	电子科技大学计算机科学与工程学院	170	1485	19.0	28.0
2	徐海湄	电子科技大学计算机科学与工程学院	7	50	4.0	7.0
6	齐守青		4	38	3.0	4.0
7	韩宏	电子科技大学计算机科学与工程学院	20	127	6.0	11.0