摘要: 为了解决P2P网络信任模型的计算复杂度以及信任的不确定问题,提出了一种适合于P2P网络的信任模 型。该模型借鉴人类心理认知习惯中优先采纳直接经验进行判断的思想来评估节点信任度,进而降低模型的计算复 杂度,同时减少获取虚假推荐信息的风险。在此基础上,应用传统云模型中表征不确定性的两个参数—嫡和超嫡, 引入奖励因子和惩罚因子分别对善意节点实施奖励和对恶意节点实施惩罚。仿真实验表明,该模型能很好地抵御网 络中策略型恶意节点的欺骗行为,有效辨识出以小概率作恶的复杂恶意节.奴。
No related articles found! |
|