一种新的基于概率统计论的P2P网络信任模型

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.

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

所属期刊栏目：33

分类号：TP393(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家973计划项目2009CB320403;重庆市重点自然科学基金CSTC,200Toa2017资助课题

在线出版日期：2011-10-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：1314-1318