P2P网络环境下自适应动态信任评估模型研究

华南理工大学学报(自然科学版) ›› 2012, Vol. 40 ›› Issue (9): 56-61.

P2P网络环境下自适应动态信任评估模型研究

冯玉翔应伟勤

华南理工大学软件学院，广东广州 510006

收稿日期:2012-04-16 修回日期:2012-05-31 出版日期:2012-09-25 发布日期:2012-08-01
通信作者: 冯玉翔(1978-) ，男，博士生，主要从事网络信息安全研究． E-mail:fengyuxiang@gmail.com
作者简介:冯玉翔(1978-) ，男，博士生，主要从事网络信息安全研究．
基金资助:
广东省自然科学基金资助项目( S2011040002472)

Adaptive Dynamic Trust Evaluation Model for P2P Networks

Feng Yu-xiang Ying Wei-qin

School of Software Engineering,South China University of Technology,Guangzhou 510006,Guangdong,China

Received:2012-04-16 Revised:2012-05-31 Online:2012-09-25 Published:2012-08-01
Contact: 冯玉翔(1978-) ，男，博士生，主要从事网络信息安全研究． E-mail:fengyuxiang@gmail.com
About author:冯玉翔(1978-) ，男，博士生，主要从事网络信息安全研究．
Supported by:
广东省自然科学基金资助项目( S2011040002472)

摘要/Abstract

摘要： 针对类似于P2P 文件共享系统的大规模分布式系统中的动态信任评估问题，提出了一种基于遗传算法的自适应的动态信任评估模型．该模型中节点间的信任关系随历史行为及其它相关信任评估信息的动态变化而变化，模型能自主地随着网络环境的变化动态生成信任评估规则，并不断地更新这些规则．实验结果表明，在网络环境发生动态变化时，文中模型比其它信任评估模型具有更强的动态自适应能力．

关键词: P2P 网络, 动态信任评估, 自适应能力, 遗传算法

Abstract:

Aiming at the dynamic trust evaluation in large-scale distributed systems,which are similar to peer-topeer file-sharing systems,an adaptive dynamic trust evaluation model is constructed based on the genetic algorithm. In this model,the trust relationship between nodes changes dynamically according to their history behaviors and other evaluation data. Moreover,this model can automatically generate and update evaluation rules with the changes of network environment. Experimental results show that,as compared with the existing trust evaluation models,the proposed model is of a better dynamic adaptive ability in the presence of the dynamic changes of network environment.

Key words: peer to peer networks, dynamic trust evaluation, adaptive ability, genetic algorithm

中图分类号:

TP393

冯玉翔应伟勤. P2P网络环境下自适应动态信任评估模型研究[J]. 华南理工大学学报(自然科学版), 2012, 40(9): 56-61.

Feng Yu-xiang Ying Wei-qin. Adaptive Dynamic Trust Evaluation Model for P2P Networks[J]. Journal of South China University of Technology(Natural Science Edition), 2012, 40(9): 56-61.

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