P2P信任模型研究

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p2p网络的开放和匿名的特性使其极易受到恶意节点的攻击，国内外很多学者借助社会关系中人际模型，对P2P环境下各种分布式应用中的信任模型进行了大量的研究。本文对现有的几种比较经典的信任模型进行了比较分析，总结了当前研究存在的问题，展望了未来的研究方向。

【关键词】P2P网络 模型研究

1 概述

P2P（Peer-to-Peer）是一种对等网络结构。由于P2P网络具有高度的自适应性、良好的可扩展性、强健壮性等特点，得到广泛的应用。然而，由于P2P网络的开放性、高度动态性和随机性等特点，P2P网络存在许多安全性问题。解决这些问题的关键是提供可靠的P2P网络信誉模型，以便在信任模型的控制下，规范节点的行为，激励节点提供可信的服务。

2 典型信任模型

2.1 基于全局的信任模型EigrnTrust

该模型也存在明显不足：

（1）模型基于概率统计方法描述信任关系，缺少理论基础。

（2）没有明确区分直接信任和推荐信任。

（3）方法过于简单，不能很好的消除恶意节点带来的影响。

2.3 基于分组的信任模型

文献[2]给出了一种多粒度信任模型，用户可以根据需求针对不同领域，对可信度进行计算。模型将交易的资源按照类型分组，通过组内和组间的计算，得到全局信任模型。同时信任度被分为了直接信任度和推荐信任度。

假设根据类型，资源被分为了n个不同的组。定义组内直接信任度CIG（i，j，g）为组g内请求服务的节点i对提供服务的节点j在时间t内直接交易所得的对节点j的评价值。

该模型相比EigenTrust模型，提高了效率的同时降低了恶意节点对成功率的影响。但是仍然存在一些缺陷：（1）对于组内的协同欺骗没有相应的预防措施。（2）无法解决“搭便车”节点和不合作节点的问题。

3 目前研究存在的问题

目前大多数的信任模型都是基于用户反馈或推荐信息来计算信任而建立的，用户反馈信息的可靠性和充分性决定了信任的有效性。

但由于受网络规模的影响，反馈相似度在计算方面存在向量稀疏性问题；而反馈过滤策略在过滤掉虚假反馈的同时，也将部分真实的反馈过滤掉了，且对节点行为改变的动态适应能力较差，因此影响节点信任度计算的准确性。显然，虚假反馈的存在将大大降低信任模型的可用性和可靠性。同时，目前的信任模型没有考虑节点的反馈对其评价结果的影响，导致信任模型的激励机制不强，难以有效抑制节点的恶意行为。也不能从本质上改变节点缺乏积极贡献动机的现状。

4 结束语

本文在分析比较了当前主要的基于反馈和推荐的局部信任模型和全局信任模型的基础上，总结了当前研究存在的不足，提出了未来研究的方向。下一步将从提供有效的激励方式入手，改进现有的信任模型。

参考文献

[1]Jφang A. A model for trust in security systems[C]//Proceedingsof the 2nd Nordic Workshop on Secure Computer Systerns，1997

[2]杨柳，戴航，李静华.基于资源类型分组的P2P信任模型[N].西北工业大学学报，2010（12）.

作者单位

大连理工大学 辽宁省大连市 116024