P2P模糊信任模型中的隶属度预测和权重分配研究

摘要

目前P2P网络对等结点安全问题已成为研究的热点，已经有多个信任模型，信任度的评判是信任模型中最重要的内容之一。
　　 本文对现有信任模型中信任度评判方法进行了研究，对大多数信任度评判方法中简单的隶属度计算和随机的权重因素分配方法给出了改进。基于模糊信任的思想，重新定义了直接信任和推荐信任权重因子的计算公式，利用时间序列算法对P2P网络中影响实体信任度的因素在某个级别上的历史数据进行建模，得到了信任因素的隶属度预测值；利用模糊粗糙集算法，对P2P网络中采集的网络带宽、资源价值、存储能力、上传文件大小和下载文件大小数据进行了分析，得到了这些因素对实体信任度的权重。仿真实验结果表明，基于时间序列的隶属度预测算法比已有的直接计算更加有效并能够体现隶属度的动态变化，基于模糊粗糙集算法的权重因素分配比以前随机的分配方法更能准确地评判实体的信任度。

目录

文摘

英文文摘

第一章 绪论

1.1 研究背景

1.2 课题来源及研究意义

1.4 本文的主要工作和章节安排

1.4.1 本文的主要工作

1.4.2 本文的章节安排

第二章 P2P网络的信任模型和理论基础

2.1 P2P信任模型和信任度的评判

2.1.1 信任和声望

2.1.2 P2P的信任机制

2.1.3 P2P的信任模型

2.1.4 信任度评判方法

2.2 基于模糊集的信任

2.2.1 信任的描述

2.2.2 信任的类型

2.2.3 模糊信任的确定

2.3 隶属度预测和权重分配的理论基础

2.3.1 模糊聚类理论

2.3.2 粗糙集理论

2.3.3 时间序列理论

2.4 小结

第三章 P2P模糊信任模型中的隶属度预测和权重分配

3.1 动态信任关系的量化

3.1.1 信任度的定义

3.1.2 信任度的动态量化

3.2 基于时间序列的隶属度预测模型

3.2.1 隶属度预测模型选择

3.2.2 隶属度预测模型求解

3.2.3 隶属度预测模型假设检验

3.2.4 隶属度预测

3.3 P2P网络中信任因素的权重分配

3.3.1 信任因素权重的统一化依据

3.3.2 权重分配算法相关定义

3.3.3 权重算法的描述

3.4 小结

第四章 隶属度预测和权重分配的实验仿真

4.1 仿真环境

4.2 隶属度预测和权重分配的实验仿真

4.2.1 隶属度函数的建立与预测

4.2.2 隶属度预测结果分析

4.2.3 模糊粗糙集权重分配

4.2.4 权重分配结果分析

4.3 小结

第五章 结束语

致谢

参考文献

研究成果