P2P文件共享系统中基于分类名誉值的信任机制

针对名誉机制中的一个节点只设一个名誉值产生的"节点名誉值失信"问题,提出一种结合资源类别、钱和名誉值的CMARCH机制,对每个节点的每类资源均设一个名誉值.消费者节点在购买资源时使用该类资源的特有货币付给资源提供者,依据挣得的货币量来决定提供者节点该类资源的名誉值,从而为一个节点挑选某类资源的服务节点提供更大的可靠性和真实性,降低了多付钱率和交易失败率,提高了准确性,同时可以促进P2P文件共享系统中各节点提供资源种类的多元化.理论分析和实验结果表明,CMARCH机制的多付钱率和交易失败率比单纯的结合钱和名誉值的MARCH机制低,且更能保证节点间的成功交易.     

P2P系统中基于属性约减的可信度评价

由于P2P系统的开放、匿名等特点,传统的访问控制和认证方法已无法在P2P系统中对信任协商进行有效的支持.本文利用信任协商机制和多信任域技术对P2P系统进行安全管理.针对信任凭证在信任协商过程中存在的安全隐患,通过属性的使用记录实现信任凭证中属性集的约减,并给出一种基于属性集的可信度评估方法.该方法减少了访问者属性信息的不必要暴露,提高了信任协商交互的可靠性和安全性.     

P2P系统中一种新的分化准入机制研究

本文基于Kung方案提出了一种新的适用于P2P系统的分化准入机制,结合了公平性思想和信任机制。在方案中,还解决了whitewashing的问题。     

基于SCTP的P2P文件共享系统

一些P2P文件共享系统采用消息形式进行文件传输。对比了TCP和SCTP在处理消息时的特性,提出使用SCTP来实现基于消息的P2P文件传输。在Linux平台下设计并实现了一个简单的基于SCTP的P2P文件共享系统,给出了其系统框架结构和主要的实现技术。     

P2P信任模型中的歧视行为研究

指出在对等网络(P2P)的基于加权平均的信任模型中存在一种新的用户维度行为不一致的恶意行为,称为歧视行为.其行为特征仅为高权重节点提供诚实服务,以骗取高信任值.分析了产生歧视行为的本质,给出歧视行为的形式定义,讨论该行为的实施策略,并以EigenTrust模型为例,进行仿真验证.实验结果表明:与其他恶意行为比较,歧视行为造成更大的危害性,歧视行为节点提供了5%～15%的诚实服务,而获得了高于一半以上诚实节点的信任值.     

社会化P2P网络中恶意行为预防机制

在分布式信誉网络测试环境ResourceDog的基础上,引入平衡用户投票的纠偏算法和用户投票行为特征提取算法,拟解决分布式社会化网络中由个人偏好引起的评价偏差、伪装并在特定时期连续做恶、大量用户协同共谋攻击特定资源等问题.实验表明:引入的相关算法进一步规范了社会化网络中用户投票行为,并能够为异常的用户行为或资源结点进行预警,控制网络中的恶意或滥用行为.     

P2P网络资源搜索中的用户行为模型

为了改善P2P网络的搜索性能,提出应用马尔可夫链预测用户兴趣集合的方法.根据用户的历史查询行为,对关键词进行聚类,得到相关的兴趣类;应用马尔可夫链,建立用户行为模型,描述用户兴趣的时序变化;根据极限概率,预测用户达到平稳状态时的兴趣集合;给出根据模型进行预测的方法.实验表明,模型的命中率受查询序列分布的影响较大,增加兴...     

基于节点行为的P2P网络信任管理机制研究

为了降低P2P(点对点)对等网络交易中恶意节点对系统信誉的影响并改善网络交易安全,提出一种基于节点行为的信任管理模型PBCM-Trust.模型将网络节点按功能分为自治域超级节点层、代理服务器层和上层服务器层3层,以节点成功交易率和评价粒度为评价指标,根据节点行为将节点分为诚实节点、搭便车节点、一般恶意节点、协同恶意节点和策略性恶意节点5类.仿真实验表明模型能有效根据节点行为识别出网络中的恶意节点并降低其成功交易率,一定程度上净化了网络交易环境.     

P2P文件共享框架中激励机制的研究

传统的Peer-to-Peer（P2P）网络都假设每个用户能积极共享自己的资源,这导致了大量免费搭车者（Free rider）的出现。提出了一种基于节点贡献大小的接纳控制和资源分配结合使用的激励策略。为网络做出较多贡献 的节点能得到相应的回报,因此可以预期整个网络的性能将得到极大提高。     

一种改进的P2P文件共享系统研究

在分层的网络结构基础上构建一种改进的文件共享系统模型,针对改进的模型,引入了移动Agent技术并充分结合了蚁群算法的思想,在该模型的基础上具体实现了一个P2P文件共享系统MAPP并对其进行了测试,结果表明,该方法的搜索性能、搜索的准确性和搜索效率等方面与传统的方法相比具有一定的改善和提高.     

Exploring proximity based peer clustering in BitTorrent-like Peer-to-Peer file sharing systems

A hierarchical clustered BitTorrent (CBT) system is proposed to improve the file sharing performance of the BitTorrent system, in which peers are grouped into clusters in a large-scale BitTorrent-like underlying overlay network in such a way that clusters are evenly distributed and that the peers within the cluster are relatively close to each other. A fluid model is developed to compare the performance of the proposed CBT system with the BitTorrent system, and the result shows that the CBT system can effectively improve the performance of the system. Simulation results also demonstrate that the CBT system improves the system scalability and efficiency while retaining the robustness and incentives of the original BitTorrent paradigm.     

网格环境下一种基于分类的行为信任模型

在网格环境中,针对不同上下文环境下实体之间的交互行为,提出了一种新的基于分类的行为信任模型.模型根据信任等级对实体进行相应分类,在此基础上与实际社会相结合引入了交互事件重要性因子,惩罚因子,惩罚加速因子等,实现了实体动态的主体特征.分析和仿真表明,模型在性能上得到了一定程度的提高,并对恶意实体的恶意交互行为起到了一定的抑制作用.     

中庄、屈家沟区块长6储层分类及产能评价

研究区长6储层属于低孔、低渗储层，储层的储集性能对于后期的开采有重要影响。利用实测岩心物性数据和测井解释模型所得的物性数据，采用概率统计分级原则，确定适合研究区实际的低孔渗储层物性参数三级相对评价分级标准，根据标准可以将长6储层分成Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ三类，并可知长61属于Ⅰ类储层，长62属于Ⅱ类储层，长63属于Ⅲ类储层，研究区长6储层的储集性能从上而下逐渐变差。研究区初月日产量与物性成正相关关系，Ⅰ类储层初月日产能大于1.5 t/d；Ⅱ类储层初月日产能大于0.56 t/d，小于1.5 t/d；Ⅲ类储层初月日产能小于0.56 t/d。通过对长61和长62试采产能平面分布的研究，说明采用的分类标准简单实用。     

基于关系的信任的数学定义及评价模型

针对目前组织合作中的信任定义及度量不统一,特别是信任没有精确的数学定义等问题,首先利用经典数学关系和模糊关系分别给出了客观信任和主观信任的数学定义和性质,然后根据经典关系与模糊关系的融合给出了基于客观信任优先的信任的数学定义及其度量的概念模型.借用模糊聚类的思想,构建了信任的评价模型.     

模糊层次分析法在概率论与数理统计教材评价中的应用

概率论与数理统计是金融类院校的一门非常重要的基础课程,在经济和金融领域有着广泛的应用,对学生后续专业课程的学习有着重要的作用。为不同层次的学生选择或自编一本精品教材,对教材的科学评价是十分必要的。本文将模糊综合分析法与层次分析法相结合,提出关于教材评价的科学、有效的方法,为高校选择合适的教材提供依据。     

建筑能耗统计绩效评价及其长效运行机制研究

在总结现有建筑能耗统计工作经验的基础上，从是否进行用能计量改造和是否设有专业统计机构两个角度，首次对建筑能耗统计的绩效进行评价，基于建筑能耗统计的绩效评价，提出推进建筑能耗统计工作深入开展的长效运行机制．     

基于行为的中介者信任模型的研究

唯有信任才能构筑安全的基石，人类社会关系的维系在于信任关系的建立、维护，网格计算作为未来人类活动的空间延伸，基于网格的应用也需要信任来雏系．与传统的安全授权机制相比，信任管理是一种更具表达力，更直接、高效、完善的分布式的授权方式，可以适应网格厦其应用发展的需要．文章重点研究信任管理系统中的关键部分——信任模型，并对基于行为的中介者信任模型进行了剖析，然后分析其优点和不足，最后并对网格信任模型的未来进行了展望．     

一种基于全局复合评价算法的Super Peer选择机制

提出一种基于全局复合评价算法的Super Peer选择机制,该机制以主客观相结合的科学依据从多方面自动选择P2P网络中稳定可靠、长期在线且积极提供服务的大量高性能Peer担当Super Peer职责,从而可以极大地扩充Super Peer的数量,使得全分布式结构化拓扑和半分布式拓扑结构可以在同一个P2P网络中有效地互补并存.全局复合评价算法综合采用在线活跃情况、任务完成能力和平均通信速率这3个指标来作为Super Peer的选择标准.构建了P2P仿真实验系统环境,验证所提出的算法和相应机制的可行性和实用价值.     

B2C电子商务中信任评价机制研究

为了提高B2C电子商务交易的安全性及成功率,客观地反映客户对站点的信任度,提出了基于云模型的信任评价机制。从历史交易评价、站点品牌、商品价格、物流和服务等方面分析B2C电子商务中的信任影响因素,通过信任云的定义来实现信任定性描述与定量表示的统一,基于逆向信任云生成算法、信任云合并算法以及信任云的相似度算法来建立信任评价模型。最后,通过计算结果结合主观推断实现了信任的决策。仿真实验分析验证了本方法的有效性及合理性。