基于離差平方和法的P2P惡意共謀節(jié)點識別算法研究.pdf

1、迅速發(fā)展的P2P網(wǎng)絡(luò)給網(wǎng)絡(luò)世界帶來了極大的改變，網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用在很多方面得到了增強。網(wǎng)絡(luò)帶來便捷的同時，也面臨越來越多安全方面的挑戰(zhàn)，安全問題也日益引起人們的重視。網(wǎng)絡(luò)中惡意節(jié)點對其他節(jié)點進行不公正的評價打分、提供不誠信的服務(wù)等攻擊日益凸顯，其中惡意共謀節(jié)點團體對其他節(jié)點的攻擊日益成為影響網(wǎng)絡(luò)安全的一大問題。為保證網(wǎng)絡(luò)正常運行、為解決惡意節(jié)點等問題，各國研究人員借鑒現(xiàn)實生活中人際關(guān)系網(wǎng)絡(luò)，針對網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點的惡意行為建立信任模型，通過所建立的模型

2、識別出各種惡意節(jié)點，降低影響網(wǎng)絡(luò)的不安全因素，保證網(wǎng)絡(luò)正常運行。
　　在閱讀相關(guān)文獻基礎(chǔ)上，本文介紹并分析了現(xiàn)有的幾類基于不同理論或機制的信任模型及其代表例子，借鑒相關(guān)算法進行改進完善，建立基于離差平方和法的P2P惡意共謀節(jié)點識別算法，具體算法設(shè)計以建模形式體現(xiàn):網(wǎng)絡(luò)中存在行為表現(xiàn)不一的大量節(jié)點時刻進行交互并信息積累。首先網(wǎng)絡(luò)中已積累了一定量的交互信息，由網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點之間交互評價的情況建立節(jié)點的局部信任度模型。在此基礎(chǔ)上，收集網(wǎng)絡(luò)

3、中各點對某節(jié)點的評價信息，并依照不同點的權(quán)重設(shè)計節(jié)點的全局信任度模型。結(jié)合已建立的局部、全局模型進行差值分析，與某個節(jié)點交互的各其它節(jié)點對它的局部信任度與全局信任度的比較建立異常評價識別模型。綜合上述三個分塊的模型，基于離差平方和理論，以節(jié)點評價中成功評價次數(shù)和失敗評價次數(shù)作為特征值，每次對節(jié)點特征值離差平和最小的兩個節(jié)點進行聚類。其中對異常評價中惡意抬高信任度的評價節(jié)點集合進行聚合得到非定向惡意共謀節(jié)點團體集合，對異常評價中惡意降低信