周健　李風(fēng)銀　趙爽曲阜師范大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院

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動態(tài)信任管理技術(shù)研究

周健李風(fēng)銀趙爽
曲阜師范大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院

現(xiàn)存的P2P信任管理模型難以準(zhǔn)確計算節(jié)點間的信任值，導(dǎo)致節(jié)點在交易過程中無法有效防止節(jié)點的惡意攻擊。為此，文章提出一種基于推薦信任迭代的信任管理模型TMRTI，通過在間接信任度的計算過程中引入最佳推薦鏈，更好地計算節(jié)點間的推薦信任值，在直接信任度的計算過程中引入歷史交易成功率，進而綜合評估節(jié)點的全局信任值，輔助節(jié)點進行交易對象的選擇，充分體現(xiàn)了信任值的動態(tài)性和主觀不確定性。仿真實驗結(jié)果表明，文章的TMRTI模型較以往模型具有更好的動態(tài)適應(yīng)性和更高的安全性。

推薦信任 最佳推薦鏈 信任迭代 信任管理

1　引言

P2P網(wǎng)絡(luò)的本質(zhì)屬性為開放性、分布性以及節(jié)點的匿名性和自治性，這是其能夠廣泛應(yīng)用于當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)大環(huán)境并取得成功的根本，但同時也帶來了巨大的安全性挑戰(zhàn)。信任管理則正是適用于大規(guī)模、開放的分布式系統(tǒng)的一種授權(quán)機制。相比于傳統(tǒng)的安全授權(quán)機制，信任管理在靈活性、可靠性及可擴展性等方面都有突出的表現(xiàn)。從Blaze提出信任管理…這一概念起，信任管理模型便成為了解決信息安全方面問題的行之有效的手段，比較有代表性的信任管理模型有Pol icy Maker、Key Note、REFEREE等。當(dāng)前比較有代表性的信任管理模型有李景濤模型f51、竇文模型［61、劉文芬模型［71，其中李景濤提出了一種基于節(jié)點評分行為相似度加權(quán)推薦的P2P環(huán)境下的全局信任模型，該模型可以有效地量化和評估節(jié)點的可信度，但是對于復(fù)雜惡意節(jié)點的識別和抑制能力尚有不足；竇文模型通過節(jié)點自身交易歷史的計算得到相對合理的信任值，然而在涉及到推薦信任尤其是推薦鏈的多層迭代時，信任的計算效率將會大打折扣：劉文芬模型通過引入時間調(diào)整函數(shù)和穩(wěn)定度函數(shù)，分別解決了動態(tài)適應(yīng)問題和總體信任計算過程中的權(quán)重分配問題，但是在推薦信任度計算過程中，權(quán)值的計算過于繁雜，從而影響整個信任計算的時間復(fù)雜度。

綜合當(dāng)前信任值衰減的兩個方面：1）直接信任度具有時間相關(guān)性；2）間接信任度的計算中存在信任的有條件傳遞性。本文通過在直接信任度的計算過程中對當(dāng)前交易成功率與長期交易成功率分配不同的權(quán)重，來權(quán)衡其對直接信任計算的影響。同時考慮到文獻舊。中提出的主鏈與副鏈相結(jié)合的推薦，雖然更加全面地綜合了間接可信度的計算，但是當(dāng)網(wǎng)絡(luò)規(guī)模相對較大時，其性能和效率將會大打折扣，所以本文提出最佳推薦鏈這一概念，一方面可以更加全面地考察目標(biāo)節(jié)點的推薦信任，另一方面在計算上取相鄰節(jié)點直接信任度的乘積，符合推薦信任隨推薦鏈層數(shù)增多而衰減的規(guī)律，提高了工程可行性。

2　基于推薦信任迭代的信任模型

2.1直接信任度的計算

直接信任度即兩個節(jié)點進行直接交互后交易請求節(jié)點對交易目標(biāo)節(jié)點的信任評價。由于節(jié)點交互信任值具有時間相關(guān)性，交易發(fā)生較早的信任評價對于當(dāng)前的參考價值相對較低，在一些信任管理模型中習(xí)慣加入時間衰減因子來計算直接信任度，而本文則突破了微觀的計算方式，通過采用長期信任值與近期信任值相結(jié)合的方式來計算節(jié)點問的直接信任度。

定義1歷史成功交易率

節(jié)點交易歷史的成功率是用來描述節(jié)點長期易過程中提供服務(wù)可信度的概念。

定義2時間周期t的成功交易率

時間周期t的交易成功率表示進行交易的節(jié)點雙方在當(dāng)前時間周期內(nèi)交互成功次數(shù)所占的比重，可以反映節(jié)點在一段時間間隔提供服務(wù)的可信度。

定義3直接信任度

即節(jié)點直接交互后請求節(jié)點對目標(biāo)節(jié)點的主觀認可程度，是一種可信任度的衡量，直接信任度的高低直接反映節(jié)點之間的主觀印象。本文通過結(jié)合節(jié)點間的歷史成功交易率與在Af時間內(nèi)的交易成功率來定義直接信任度。

2.2間接可信度的計算

當(dāng)用戶在考慮交互對象時，除直接交互經(jīng)驗外還會考慮其他節(jié)點對其的推薦，推薦的意義在于可以使用戶更加全面具體地了解潛在交互對象的綜合信任度，從而提高交易成功率。本文是在推薦鏈的基礎(chǔ)上通過迭代計算間接可信度。

定義4推薦鏈

網(wǎng)絡(luò)中，若兩節(jié)點之間有直接交互則有線相連，當(dāng)一條交易請求發(fā)出時，從請求節(jié)點開始到目標(biāo)節(jié)點之間所形成的一條由線和點相連的路徑稱為一條推薦鏈。推薦鏈中相鄰兩個節(jié)點之間要有直接的交互經(jīng)驗，也就是說，相鄰兩個節(jié)點的信任是建立在有直接交互歷史基礎(chǔ)上的。推薦鏈中相鄰節(jié)點之間的權(quán)值為兩個節(jié)點之間的直接信任度，每一條推薦鏈的權(quán)值為該推薦鏈中所有相鄰接點權(quán)值的乘積。

定義5最佳推薦鏈

推薦的選擇取決于信任度的高低，本文定義從請求節(jié)點到目標(biāo)節(jié)點權(quán)值最高的一條或若干條鏈為最佳推薦鏈。間接信任度的計算主要原因有兩點：1）對交互行為沒有信心；2）認為資源提供者提供的資源可信度不夠。因此需要考慮推薦節(jié)點對于交易對象信任度的評價，使交易請求者可以選擇信任度最高的交易對象進行交易，從而提高交易成功率，增強模型的穩(wěn)定性與實用性。

定義6間接信任度

將所有最佳推薦鏈的迭代信任值求平均即得間接信任度，間接信任度表示當(dāng)請求節(jié)點與目標(biāo)節(jié)點之間沒有直接交互經(jīng)驗時，請求節(jié)點可以通過間接信任度的高低來選擇目標(biāo)節(jié)點進行交互。

2.3綜合信任度的計算

定義7綜合信任度

通過綜合求信節(jié)點f對獲信節(jié)點，的直接信任度D乃和間接信任度R乃，，最終得到綜合信任度。

3　仿真實驗及結(jié)果分析

本文基于P2Psim］和MATLAB實現(xiàn)了分布式信任模型TMRTI，同時也實現(xiàn)了竇文模型、李景濤模型和Eigen Tmst模型。本文仿真電子交易服務(wù)，假設(shè)網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點的個數(shù)N=1000，每個節(jié)點最多和其他的節(jié)點進行10次交易。

3.1性能評價指標(biāo)

本文定義性能評估的兩個代表性指標(biāo)：網(wǎng)絡(luò)中的成功交互率和迭代算法的收斂速度。成功交互率定義為a，表示所有正常節(jié)點的成功交互總次數(shù)在所有正常節(jié)點的總交互次數(shù)中所占的比率。

4　結(jié)束語

本文提出了基于推薦信任迭代的信任管理模型，通過綜合歷史與當(dāng)前直接信任來計算直接信任度，提出最佳推薦鏈這一概念，并應(yīng)用于間接推薦計算中，在綜合考慮推薦信任可靠性的同時提高了系統(tǒng)性能。在給出的分布式求解算法中，討論了信任值的計算，目標(biāo)節(jié)點的選擇，信任管理節(jié)點的更新等問題。仿真結(jié)果表明，與當(dāng)前主流的信任模型相比較，本文提出的信任模型對于惡意節(jié)點均有比較明顯的抑制作用，表現(xiàn)出了較高的交易成功率。下一步將集中研究在大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)中信任數(shù)據(jù)的存儲等一系列問題。

［1］劉慶生.反病毒研究與檢測技術(shù)一一試探式掃描技術(shù)［J］.個人電腦，2003（2）：134-135.

［2］李景濤，荊一楠，肖曉春，等.基于相似度加權(quán)推薦的P2P環(huán)境下的信任模型［J］。軟件學(xué)報，2007，18（1）：157—167.

［3］竇文.構(gòu)造基于推薦的Peer-to.Peer環(huán)境下的Trust模型［J］.軟件學(xué)報，2004，15（4）：57-58.

［4］劉文芬.基于信任域的分布式動態(tài)信任管理模型［J］.四川大學(xué)學(xué)報，2014，46（4）：61—66.

［5］高磊，郭玉翠.基于信任迭代的P2P網(wǎng)絡(luò)信任管理模型［J］.計算機工程，2012，38（19）：92—95.