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搜索结果: 1-15 共查到数据安全与计算机安全 P2P相关记录27条 . 查询时间(0.25 秒)
针对移动P2P网络中源节点与目标节点之间如何从多条可选路径中选择可信路由的问题,基于前景理论(PT)提出了一种新的移动P2P网络可信路由选择算法TRABPT(trusted mobile P2P network routing algorithm based on prospect theory)。利用PT中的权重函数对路由过程中下一跳节点进行选择,提高了路由选择的灵活度和可信度。
With the evolution of the Internet and e-commerce, collaborative filtering (CF) and privacy-preserving collaborative filtering (PPCF) have become popular. The goal in CF is to generate predictions wit...
针对大规模P2P系统不能有效处理恶意同伙合谋和间谍行为的问题,提出一种基于模糊理论的P2P信任模型,采用相似度和贝叶斯估计加权的方式计算节点推荐可信度,结合Chord协议来放置推荐值,减少了系统通信开销。仿真实验结果表明,该模型能有效识别恶意节点,提高成功交易率。
P2P系统的开放和匿名等特征,使其成为一些恶意节点发布虚假信息的温床,因此在P2P环境中构建一个完善的信任机制显得尤为重要。针对现有信任模型对于寻找信任路径速度慢且难以防止联合欺诈等缺点,提出了一种适合P2P环境的基于粒子群算法的信任模型。在BBK信任模型的基础上引入粒子群算法,将信任路径转化为每个粒子,通过对粒子速度和位置的更新来寻找信任度高的路径,最终再根据BBK模型得出全局信任度。通过数学分...
提出了一种P2P环境下的混合式动态信任模型来解决当前P2P网络的安全性差、难于管理等问题缺陷。该模型融合了本地信任、推荐信任和全局信任模型,通过有机的结合能充分发挥各自模型的优点。同时通过相应的反馈机制能够有效地判断节点信任度的变化和抵御诋毁、夸大等安全问题。仿真结果表明,该模型能有效地判断节点的信任度,同时具有良好的安全性。
针对大多数信誉管理机制忽略节点的匿名性和其中的信息洪泛现象,构造一种基于分层信誉代理的P2P网络信誉管理模型HARMM。该模型采用多个公/私钥组合使用和洋葱路由等方法,通过理论分析及仿真实验证明该模型能较好地保证节点匿名性和数据可信性,有效抵抗一些典型的安全攻击。
结合基于角色的访问控制和信任管理各自的优势,提出一个适用于开放式环境的基于信任度的可控委托授权模型,实现对角色中包含的本地和继承权限的委托控制。提出了为本地策略中的角色分配信任度阈值的方法,为角色授权增加信任度的考虑,给出在这种扩展后的信任管理系统中计算实体信任度的算法,并结合具体实例对模型的使用进行了说明。
鉴于病毒在P2P文件共享网中的巨大危害性,对P2P文件共享网和P2P病毒的传播特点进行了深入的分析,并在此基础上提出了P2P病毒的传播模型。为了考查模型中各参数对病毒传播的影响,使用了专门的数字分析软件进行了大规模仿真实验。不同参数对病毒传播有着不同影响这一仿真实验结果表明,可以通过控制那些影响大的参数来抑制病毒传播。
针对P2P系统中可信计算平台与传统的非可信计算平台所组成的异构系统间跨平台信任建立的问题,基于可信计算技术,提出一种全新的信任模型,对其架构和认证流程进行研究。仿真结果表明,系统中节点具有较高的匿名度,同时该模型具有良好的抵抗恶意节点行为的能力。
针对无结构P2P文件共享系统对不同流行度的文件使用相同的搜索策略从而导致大量网络资源的浪费问题,在研究Gnutella协议的基础上,提出一种基于LogLog算法的文件流行度判定机制,将它与Expanding Ring算法结合,给出一种基于流行度的搜索机制。与Expanding Ring相比,该搜索机制在一定程度上减少网络开销和响应时间,特别是稀缺文件的响应时间。
P2P系统匿名、动态的特点使得它成为各种自私和恶意行为的温床。为了解决因P2P的高度动态特性而引起的节点欺骗问题,基于概率模型和模糊数学的基本思想,构建一个P2P安全信任模型——BGTR,实验证明,通过建立BGTR模型,P2P网络可以获得更高的安全性,能够较好地解决冒名、协同作弊以及“搭车行为”等问题。
P2P下载与网络蠕虫具有相似的搜索机制,导致网络蠕虫难以被检测并定位。该文提出一种融合危险理论和ID3分类算法的检测算法D-ID3。利用熵理论分析P2P应用、蠕虫、正常主机的属性特征,得到轴属性。利用ID3分类算法得到可以区分蠕虫、P2P和正常流量的分类规则。实验结果表明,该算法能成功检测出网络蠕虫,其误警率较低。
提出一种新的基于节点声誉和目标声誉的混合抗污染机制。该机制由投票节点的声誉决定选定的目标文件的声誉。节点声誉通过引入严厉的惩罚策略及投票激励机制,有效孤立了污染者,刺激了用户对文件污染的警觉度,阻止污染的进一步扩散。仿真结果表明,与目标声誉系统相比,该机制收敛更快,抗污染性能更好。
分析现有信誉模型,提出一种使用信任机制和推荐机制的P2P信誉模型,利用决策树思想优化该模型。给出一种在分布式P2P系统中存取全局信任值的方法,解决了单点失效问题。实验结果表明,该模型对信任值的估算准确度以及判别虚假节点的能力高于现有模型。
给出在P2P直播系统中Peer节点动态变化的情况下保障服务鲁棒性的技术,描述从邻居节点中选择父节点的最优选择方法,研究强节点对区域内全局信息的掌握机制。针对Peer节点动态加入离开对流媒体直播的影响,设计一套加快动态恢复和反应时间的方法。通过原型系统实验及与PeerCast系统比较证明了主要设计机制的有效性和先进性。

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