非结构化对等网络环境中基于超级路径的信任汇聚模型

杨庚陈珊珊

南京邮电大学;

摘要：

目前的信任管理模型大多数局限于结构化的对等(Peer-to-Peer)模型,而在非结构化的对等网络环境下,如何能有效地获取节点的全局信任,并对其进行管理已成为当前的研究热点.本文提出了一种将本地信任汇聚于目标节点的邻居节点,并通过超级路径来获得目标节点的全局信任值的信任管理模型SuperpathTrust,较好地解决了非结构化对等网络中信任数据聚集和存储的问题,通过一系列仿真实验,表明该模型信任值计算的准确度高,开销小,与信任管理模型EigenTrust相比,能迅速识别网络中的恶意节点,大大降低恶意交易概率.

关键词：非结构化对等网络、信任汇聚、超级路径

所属期刊栏目：31

分类号：TP393(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金项目60873231;江苏省研究生培养创新工程项目CX07B_109z;南京邮电大学青蓝计划项目XK0070906052

在线出版日期：2010-04-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：223-228