多種因素關(guān)聯(lián)分析的P2P網(wǎng)絡(luò)信任評(píng)估模型研究

張祖昶

（南京郵電大學(xué) 通信與信息工程學(xué)院，江蘇 南京 210003）

P2P(peer-to-peer)網(wǎng)絡(luò)與傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)相比，具有開(kāi)放和自由的特性。而P2P網(wǎng)絡(luò)的自由性使得網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)可以自由地加入或離開(kāi)網(wǎng)絡(luò)。P2P網(wǎng)絡(luò)沒(méi)有約束的限制使得更多的網(wǎng)絡(luò)資源愿意來(lái)訪問(wèn)網(wǎng)絡(luò)，為網(wǎng)絡(luò)提供更多的服務(wù)。因此，P2P網(wǎng)絡(luò)廣泛用于電子商務(wù)、協(xié)同工作、文件共享、分布式計(jì)算、即時(shí)通信等多個(gè)領(lǐng)域[1-11]。由于在P2P網(wǎng)絡(luò)中，網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)可以自由、沒(méi)有約束地進(jìn)出網(wǎng)絡(luò)，所以P2P網(wǎng)絡(luò)注定會(huì)存在很多安全問(wèn)題[1-11]。而這些安全問(wèn)題如果得不到有效的解決，必然會(huì)影響P2P網(wǎng)絡(luò)的進(jìn)一步發(fā)展和應(yīng)用。

1 相關(guān)工作

由于P2P網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)是獨(dú)立、對(duì)等和異構(gòu)的，而且網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)可以自由、無(wú)約束地進(jìn)出網(wǎng)絡(luò)。這些特征與人類社會(huì)的構(gòu)成很相似，所以在維護(hù)個(gè)人自身安全方面，可以借鑒人類社會(huì)的方法和經(jīng)驗(yàn)。當(dāng)前，已經(jīng)有很多的P2P網(wǎng)絡(luò)安全模型被提出來(lái)進(jìn)行研究，如貝葉斯信任模型[7]和基于相似度加權(quán)推薦的信任模型[11]等等。這些P2P網(wǎng)絡(luò)安全模型在很大程度上都是借鑒了人類社會(huì)的經(jīng)驗(yàn)和思想來(lái)構(gòu)建的，而且經(jīng)過(guò)相關(guān)的實(shí)驗(yàn)和實(shí)例[1-11]證明了在滿足一定的條件下，這些模型是有效的。這也從一個(gè)方面驗(yàn)證了以人類社會(huì)的經(jīng)驗(yàn)和思想去構(gòu)建P2P網(wǎng)絡(luò)安全模型的可行性。

本文在借鑒人類社會(huì)交易經(jīng)驗(yàn)的基礎(chǔ)上，通過(guò)考慮一般交易時(shí)的情況和條件，歸并出一些重要的影響因素，再將這些因素通過(guò)適當(dāng)?shù)年P(guān)系進(jìn)行關(guān)聯(lián)，由此而構(gòu)建出了P2P網(wǎng)絡(luò)的信任評(píng)估模型。本文希望通過(guò)構(gòu)建此模型，為今后能更進(jìn)一步研究和分析出P2P網(wǎng)絡(luò)交易行為的規(guī)律有所幫助。

2 信任評(píng)估模型

在人類社會(huì)中，個(gè)體的交易都是建立在個(gè)體之間的信任基礎(chǔ)之上，所以本文將基于人類社會(huì)交易行為的模式來(lái)構(gòu)建P2P網(wǎng)絡(luò)的信任評(píng)估模型。在P2P網(wǎng)絡(luò)的信任評(píng)估模型中，信任度是網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)之間的直接信任和推薦信任組成，它們都來(lái)源于交易過(guò)程中的各種因素。這些交易因素會(huì)因?yàn)榻灰椎臈l件改變而隨時(shí)改變。因此，本文根據(jù)一般交易時(shí)的情況和條件，提出了將一些重要交易因素適當(dāng)關(guān)聯(lián)起來(lái)的信任評(píng)估模型，由此來(lái)構(gòu)建P2P網(wǎng)絡(luò)的交易信任評(píng)估機(jī)制。

2.1 模型相關(guān)定義

定義1：集合Ω為P2P網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的集合，集合Ω的節(jié)點(diǎn)總數(shù)為p，集合Ω中任意兩個(gè)節(jié)點(diǎn)互不相同，記為Ω=｛r1，r2，...，rp｝，且對(duì)于?ri∈Ω，?rj∈Ω，有 ri≠rj。

定義2：在集合Ω中，令N（ri，rj）為節(jié)點(diǎn) ri和 rj之間交易的總次數(shù)，n 為節(jié)點(diǎn) ri和 rj之間的某次交易，有 n∈[0，N（ri，rj）]。

定義3：在集合Ω中，令L（ri）為節(jié)點(diǎn) ri最近一次進(jìn)入網(wǎng)絡(luò)后，停留在網(wǎng)絡(luò)的時(shí)長(zhǎng)；令R（ri，rj）是節(jié)點(diǎn) ri對(duì)節(jié)點(diǎn) rj的風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)；令U（ri，rj）為節(jié)點(diǎn)ri對(duì)節(jié)點(diǎn)rj提供資源訪問(wèn)的等級(jí)；令A(yù)（ri，rj）為節(jié)點(diǎn)ri對(duì)節(jié)點(diǎn)rj開(kāi)放資源訪問(wèn)的等級(jí)；F（ri，rj）是節(jié)點(diǎn)ri對(duì)節(jié)點(diǎn)rj的惡意訪問(wèn)次數(shù)；D（ri，rj）是節(jié)點(diǎn) ri對(duì)節(jié)點(diǎn) rj的惡意訪問(wèn)造成的損失。

定義4：在集合Ω中，令T（ri，rj）D為節(jié)點(diǎn) ri對(duì)節(jié)點(diǎn) rj的第 N（ri，rj）+1次直接信任估值，則有

定義5：在集合Ω中，令C（ri，rj）為節(jié)點(diǎn) ri和 rj之間交易的總額度，C（ri，ri）為節(jié)點(diǎn) ri與其他節(jié)點(diǎn)交易的總額度。

定義6：在集合Ω中，令T（ri，rj）R為節(jié)點(diǎn) ri對(duì)節(jié)點(diǎn) rj的第 N（ri，rj）+1次推薦信任估值，則有

定義7：在集合Ω中，令T（ri，rj）為節(jié)點(diǎn) ri對(duì)節(jié)點(diǎn) rj的第 N（ri，rj）+1次信任估值，則有

其中 λ+μ=1，且 λ>0， μ>0。

由上述定義可知，本文的信任評(píng)估模型主要是關(guān)聯(lián)了網(wǎng)絡(luò)停留時(shí)長(zhǎng) L（ri）、資源提供訪問(wèn)等級(jí) U（ri，rj）、資源接受訪問(wèn)等級(jí) A（ri，rj）、惡意訪問(wèn)次數(shù) F（ri，rj）、惡意訪問(wèn)損失 D（ri，rj）、交易風(fēng)險(xiǎn)等級(jí) R（ri，rj）和交易總額度C（ri，rj）這些重要的交易因素。為了防止過(guò)度地放大風(fēng)險(xiǎn)等級(jí) R（ri，rj）因素的負(fù)向作用，本文通過(guò)引入交易總額度 C（ri，rj）因素來(lái)平衡這種影響，這在公式（2）和（3）中發(fā)揮作用。這種處理辦法也是符合人類社會(huì)交易評(píng)估模式的。而且本文模型還考慮了信任度時(shí)間衰減的影響，在公式（1）中引入了時(shí)間衰減函數(shù)。

2.2 濾除偽節(jié)點(diǎn)

在P2P網(wǎng)絡(luò)中，惡意節(jié)點(diǎn)為了破壞信任評(píng)估規(guī)則，也會(huì)類似于人類社會(huì)中的個(gè)體，在網(wǎng)絡(luò)中制造出大量的偽節(jié)點(diǎn)。惡意節(jié)點(diǎn)通過(guò)這些偽節(jié)點(diǎn)來(lái)推薦信任，達(dá)到欺瞞的目的。因此，必須去除這些偽節(jié)點(diǎn)。本文通過(guò)一般常用的計(jì)算相關(guān)相似性的方法PCC（Pearson Correlation Coefficient）來(lái)解決這一問(wèn)題。計(jì)算相關(guān)相似性的方法PCC定義如下：

定義8：對(duì)于?ri∈Ω，?rj∈Ω，?M?Ω，I和 J分別表示節(jié)點(diǎn) ri與節(jié)點(diǎn)rj對(duì)節(jié)點(diǎn)集合M的信任矩陣，iˉ和jˉ分別表示節(jié)點(diǎn)ri與節(jié)點(diǎn)rj對(duì)節(jié)點(diǎn)集合M的所有節(jié)點(diǎn)評(píng)價(jià)的平均值，則節(jié)點(diǎn)集合Ω的節(jié)點(diǎn)間相關(guān)性計(jì)算公式為：

在公式（4）中，sim（i，j） ∈[0，1]。 根據(jù)計(jì)算相關(guān)相似性的方法 PCC的性質(zhì)可知，若sim（i，j）的值越大，則表示節(jié)點(diǎn)ri和節(jié)點(diǎn)r的相關(guān)性越大；反之，若sim（i，j）的值越小，則表示節(jié)點(diǎn)ri和節(jié)點(diǎn)r的相關(guān)性越小。本文將節(jié)點(diǎn)交易評(píng)估過(guò)程和評(píng)估值保存下來(lái)，通過(guò)公式 （4）來(lái)計(jì)算P2P網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)之間的相關(guān)程度，將sim（i，j）取較大值的節(jié)點(diǎn)濾除，以此來(lái)處理P2P網(wǎng)絡(luò)中的偽節(jié)點(diǎn)。

3 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)及分析

本文通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn)來(lái)驗(yàn)證本文所構(gòu)建的P2P網(wǎng)絡(luò)信任評(píng)估模型的信任評(píng)估方法的正確性和有效性。仿真實(shí)驗(yàn)的環(huán)境是采用20臺(tái)PC機(jī)互聯(lián)組成P2P網(wǎng)；每臺(tái)PC機(jī)隨機(jī)安裝不同操作系統(tǒng)；指定其中的5臺(tái)PC機(jī)作為惡意節(jié)點(diǎn)，5臺(tái)PC機(jī)作為偽節(jié)點(diǎn)；采用C語(yǔ)言編寫PC機(jī)之間訪問(wèn)的仿真程序；將每臺(tái)PC機(jī)抽象為P2P網(wǎng)絡(luò)中的一個(gè)節(jié)點(diǎn)；在每個(gè)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)互訪之前，每個(gè)節(jié)點(diǎn)的信任評(píng)估值T（ri，rj）均為0.5；在網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)互訪過(guò)程中，節(jié)點(diǎn)間訪問(wèn)的信息，如次數(shù)、性質(zhì)、結(jié)果及直接評(píng)估和推薦評(píng)估都將被記錄；節(jié)點(diǎn)的信任評(píng)估值T（ri，rj）必須大于0.2，否則將被禁止訪問(wèn)。

在實(shí)驗(yàn)過(guò)程中，網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)之間的信任評(píng)估值 T（ri，rj）通過(guò)公式（3）來(lái)計(jì)算，取值范圍為[0，1]。為了便于實(shí)驗(yàn)，本文對(duì)交易因素都進(jìn)行了簡(jiǎn)化和歸并。 資源提供訪問(wèn)等級(jí) U（ri，rj）、資源接受訪問(wèn)等級(jí) A（ri，rj）、交易風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)R（ri，rj）均劃分為十個(gè)等級(jí)。對(duì)于資源提供訪問(wèn)等級(jí)U（ri，rj）和資源接受訪問(wèn)等級(jí) A（ri，rj）而言，其取值越高代表信任等級(jí)越高。對(duì)于風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)R（ri，rj）而言，其取值越高代表風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)越高。

本文通過(guò)改變公式（3）中的權(quán)值參數(shù)λ和μ取值，在不同的網(wǎng)絡(luò)訪問(wèn)次數(shù)G下，對(duì)比網(wǎng)絡(luò)訪問(wèn)識(shí)別惡意訪問(wèn)的成功率ρ來(lái)驗(yàn)證信任評(píng)估模型在網(wǎng)絡(luò)中是否有效。表1是仿真實(shí)驗(yàn)的具體結(jié)果。

表1 實(shí)驗(yàn)仿真結(jié)果

表1中對(duì)公式（3）中的權(quán)值參數(shù)λ和μ進(jìn)行了五次取值，每次取值分別進(jìn)行了六組訪問(wèn)實(shí)驗(yàn)。從表1可總結(jié)出如下規(guī)律：對(duì)于公式（3）的網(wǎng)節(jié)點(diǎn)之間的信任評(píng)估關(guān)系，網(wǎng)絡(luò)對(duì)惡意節(jié)點(diǎn)的惡意訪問(wèn)的成功識(shí)別率ρ的取值總體趨勢(shì)是向上的；當(dāng)權(quán)值參數(shù)λ和μ的取值相近時(shí)，網(wǎng)絡(luò)對(duì)惡意節(jié)點(diǎn)的惡意訪問(wèn)的成功識(shí)別率ρ的取值隨著網(wǎng)絡(luò)訪問(wèn)次數(shù)G的增大有不斷升高的趨勢(shì)，而且取值變化前后比較平緩；雖然有當(dāng)權(quán)值參數(shù)λ和μ的取值相差很大時(shí)的惡意訪問(wèn)成功識(shí)別率ρ比當(dāng)權(quán)值參數(shù)λ和μ的取值相近時(shí)的惡意訪問(wèn)成功識(shí)別率ρ高的情況出現(xiàn)，但是當(dāng)權(quán)值參數(shù)λ和μ的取值相差很大時(shí)，其惡意訪問(wèn)成功識(shí)別率ρ取值前后起伏變化比較大，不如當(dāng)權(quán)值參數(shù)λ和μ的取值相近時(shí)，其惡意訪問(wèn)成功識(shí)別率ρ取值總體趨勢(shì)保持一致，且前后取值變化平緩。仿真實(shí)驗(yàn)的結(jié)果曲線圖如圖1所示，縱坐標(biāo)代表惡意訪問(wèn)成功識(shí)別率ρ，橫坐標(biāo)代表網(wǎng)絡(luò)訪問(wèn)次數(shù)G。

圖1 實(shí)驗(yàn)仿真結(jié)果

4 實(shí)驗(yàn)結(jié)論

本文模型通過(guò)模擬人類社會(huì)交易的評(píng)估方法，將一些重要的交易因素進(jìn)行抽取和歸并，按照各個(gè)交易因素在交易過(guò)程中發(fā)揮的效應(yīng)來(lái)進(jìn)行關(guān)聯(lián)。在評(píng)估模型中，網(wǎng)絡(luò)停留時(shí)長(zhǎng)L（ri）、資源提供訪問(wèn)等級(jí)U（ri，rj）和資源接受訪問(wèn)等級(jí) A（ri，rj）都是起到正向作用，而惡意訪問(wèn)次數(shù) F（ri，rj）、惡意訪問(wèn)損失 D（ri，rj）和交易風(fēng)險(xiǎn)等級(jí) R（ri，rj）都是起到負(fù)向作用。這些交易因素在評(píng)估中，發(fā)揮的作用各不相同，衡量的方式也各不相同。

本文的評(píng)估模型的思想來(lái)源于人類社會(huì)的交易信任評(píng)估模式，通過(guò)綜合分析、適當(dāng)關(guān)聯(lián)將多種交易因素融合為一體。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本文的模型對(duì)于提高P2P網(wǎng)絡(luò)的安全性是有效的。

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