對(duì)等網(wǎng)絡(luò)信任評(píng)價(jià)模型研究

王希忠 宋超臣 黃俊強(qiáng) 郭 軼

（黑龍江省電子信息產(chǎn)品監(jiān)督檢驗(yàn)院 黑龍江 150090）

0 引言

由于具有開(kāi)放、靈活與健壯等特性，P2P系統(tǒng)逐漸成為互聯(lián)網(wǎng)上重要的應(yīng)用之一[1]。但同時(shí)由于P2P系統(tǒng)的匿名性和開(kāi)發(fā)性，導(dǎo)致其產(chǎn)生虛假評(píng)價(jià)，造成正常服務(wù)不能被檢索到。如何實(shí)現(xiàn)一種機(jī)制將P2P網(wǎng)絡(luò)中的不良用戶進(jìn)行隔離，規(guī)避此類用戶帶來(lái)的安全風(fēng)險(xiǎn)，是P2P網(wǎng)絡(luò)安全面臨的主要問(wèn)題。

在傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中，往往通過(guò)可靠的網(wǎng)站保證服務(wù)的可靠性，但這種集中式的信任機(jī)制并不適合于P2P網(wǎng)絡(luò)。傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境類似于商場(chǎng)和人之間的關(guān)系，而P2P網(wǎng)絡(luò)更類似于人與人之間共享服務(wù)，借鑒人際網(wǎng)絡(luò)中的信任關(guān)系建立有效的信任模型，能夠有效地抑制節(jié)點(diǎn)服務(wù)濫用與欺詐等惡意行為。

目前的信任模型主要工作集中在服務(wù)質(zhì)量上，根據(jù)服務(wù)的相關(guān)性以及服務(wù)完成的質(zhì)量，對(duì)服務(wù)的信任等級(jí)進(jìn)行更新，這樣可以在一定程度上抑制節(jié)點(diǎn)的一般惡意行為，但沒(méi)有考慮到作出評(píng)價(jià)節(jié)點(diǎn)自身的公正性與客觀性問(wèn)題，例如某個(gè)節(jié)點(diǎn)為提高其自身服務(wù)的訪問(wèn)量，對(duì)其他提供同類服務(wù)的節(jié)點(diǎn)進(jìn)行惡意評(píng)價(jià)。甚至通過(guò)群體進(jìn)行協(xié)同作弊，嚴(yán)重危害到P2P網(wǎng)絡(luò)的公正性和客觀性，以致造成網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行效率低下、服務(wù)搜索時(shí)間過(guò)長(zhǎng)等問(wèn)題。

本文針對(duì)上述問(wèn)題，提出一種結(jié)合用戶評(píng)價(jià)可信性的服務(wù)選擇方法，在考慮用戶評(píng)價(jià)的可信度的同時(shí)，對(duì)用戶搜索行為進(jìn)行聚類，以降低群體欺騙對(duì)網(wǎng)絡(luò)造成的影響。在服務(wù)使用完成后，首先根據(jù)服務(wù)使用節(jié)點(diǎn)的評(píng)價(jià)，更新服務(wù)使用節(jié)點(diǎn)的可信度，然后再根據(jù)服務(wù)使用節(jié)點(diǎn)的可信度，更新服務(wù)提供節(jié)點(diǎn)的可信度，以確保服務(wù)搜索評(píng)價(jià)的公正性和客觀性。

本文第1節(jié)給出了信任評(píng)價(jià)模型的描述和相關(guān)策略；第2節(jié)給出了信任評(píng)價(jià)方法；第3節(jié)給出了相關(guān)研究工作；第4節(jié)總結(jié)本文并指出下一步的工作。

1 信任評(píng)價(jià)模型

在社會(huì)活動(dòng)中，人們?cè)诮灰字巴ǔ?huì)根據(jù)雙方直接交易的歷史記錄或者朋友的推薦信息，對(duì)交易活動(dòng)的可靠性進(jìn)行評(píng)價(jià)，同時(shí)對(duì)評(píng)價(jià)的客觀性進(jìn)行判斷。在對(duì)等網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中，節(jié)點(diǎn)在進(jìn)行服務(wù)反饋評(píng)價(jià)時(shí)，判斷評(píng)價(jià)節(jié)點(diǎn)自身的可信程度，可以有效的降低惡意評(píng)價(jià)對(duì)服務(wù)選擇的影響。本節(jié)將給出服務(wù)評(píng)價(jià)信任模型（Service Evaluation Trust Mode，簡(jiǎn)稱SETM）的描述和相關(guān)策略。

定義 1 服務(wù)評(píng)價(jià)信任模型 PN=（Ni，T，P），其中 Ni為網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的集合，節(jié)點(diǎn)在網(wǎng)絡(luò)中共享或消費(fèi)服務(wù)，T為各節(jié)點(diǎn)之間對(duì)提供的服務(wù)的一種信任度量，P為網(wǎng)絡(luò)中的相關(guān)策略。

定義2 信任度T是一個(gè)節(jié)點(diǎn)對(duì)另一個(gè)節(jié)點(diǎn)提供服務(wù)的信任程度的度量，本文中信任度分為直接信任度和間接信任度，且0≤T≤1。

定義3節(jié)點(diǎn)Ni維護(hù)一個(gè)鄰居列表，當(dāng)節(jié)點(diǎn)Nj在Ni鄰居列表中，則稱相鄰。

定義4 直接信任度是節(jié)點(diǎn)對(duì)相鄰節(jié)點(diǎn)的信任程度，假設(shè)節(jié)點(diǎn)S、C相鄰，節(jié)點(diǎn)S提供服務(wù)，節(jié)點(diǎn)S自身提供服務(wù)的信任度為Ts，那么節(jié)點(diǎn)C對(duì)節(jié)點(diǎn)S的信任度為

定義5 間接信任度是節(jié)點(diǎn)對(duì)不相鄰節(jié)點(diǎn)的信任程度，假設(shè)節(jié)點(diǎn)i、j、k，i與j、j與k相鄰，但i與k不相鄰，那么節(jié)點(diǎn)i對(duì)節(jié)點(diǎn)k提供服務(wù)的信任程度為

1.2 模型策略

SETM模型中定義的相關(guān)策略用于模型的構(gòu)建和管理，下面闡述各個(gè)策略。

策略1：服務(wù)發(fā)布策略

在對(duì)等網(wǎng)絡(luò)中，服務(wù)如何被檢索是首先要解決的問(wèn)題。本文中，使用服務(wù)發(fā)布方法，當(dāng)提供服務(wù)的節(jié)點(diǎn)S加入到網(wǎng)絡(luò)中時(shí)，節(jié)點(diǎn) S向外發(fā)布服務(wù) k次服務(wù)，k可表示為γn，0<γ<0.1為發(fā)布常數(shù)，n為網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)數(shù)。節(jié)點(diǎn)C接收到信息后，將節(jié)點(diǎn)S列入到鄰居列表中，并記錄節(jié)點(diǎn)S提供的服務(wù)和以及節(jié)點(diǎn)C對(duì)節(jié)點(diǎn)S的信任度Tcs。該網(wǎng)絡(luò)建立過(guò)程類似自組織推薦網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建過(guò)程，具體過(guò)程可參見(jiàn)文獻(xiàn)[2]。

策略2：信任度更新策略

在對(duì)網(wǎng)絡(luò)中提供服務(wù)的節(jié)點(diǎn)進(jìn)行評(píng)價(jià)時(shí)，通常人們都假設(shè)評(píng)價(jià)是公正的，沒(méi)有考慮到評(píng)價(jià)本身的可信度問(wèn)題。本文中，考慮到評(píng)價(jià)本身的可信度，使用以下公式更新評(píng)價(jià)節(jié)點(diǎn)本身的可信度以及服務(wù)節(jié)點(diǎn)S的可信度：

其中f（x）=ke-x為時(shí)間評(píng)價(jià)函數(shù)，k為常數(shù)，x≥0，x=m/T，x為單位時(shí)間內(nèi)的惡意評(píng)價(jià)次數(shù)。本文中，k取1.2，當(dāng)單位時(shí)間內(nèi)沒(méi)有惡意評(píng)價(jià)x=0，f（x）=1.2，當(dāng)更新Tc（n）>1時(shí)，取Tc（n）=1。

這樣當(dāng)一個(gè)節(jié)點(diǎn)，作出大量惡意評(píng)價(jià)的時(shí)候，其本身可信度會(huì)迅速降低，以致其產(chǎn)生的惡意評(píng)價(jià)影響較小，從而保證評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)的公正性和客觀性。

策略3：聚類策略

聚類分析是一種沒(méi)有預(yù)先指定類別的無(wú)監(jiān)督分類法，常常用于了解數(shù)據(jù)的分布或進(jìn)行數(shù)據(jù)的預(yù)處理。一個(gè)好的聚類方法能夠產(chǎn)生高質(zhì)量的聚類結(jié)果，聚類結(jié)果的好壞取決于該聚類方法采用的相似性評(píng)估方法以及該方法的具體實(shí)現(xiàn)[3]。本文中，對(duì)節(jié)點(diǎn)的評(píng)價(jià)行為進(jìn)行聚類分析，以便發(fā)現(xiàn)群體性的惡意評(píng)價(jià)行為。例如，當(dāng)網(wǎng)絡(luò)中某些節(jié)點(diǎn)想提高某一服務(wù)節(jié)點(diǎn)的可信度，同時(shí)降低提供同類服務(wù)的其他節(jié)點(diǎn)的可信度，這樣的節(jié)點(diǎn)在服務(wù)搜索行為上會(huì)有共同點(diǎn)，通過(guò)聚類分析可以及時(shí)發(fā)現(xiàn)這樣的群體，及時(shí)降低群體的可信度，以使其群體評(píng)價(jià)行為不可信。本文采用文獻(xiàn)[4]提出的樣本線性化程度的聚類方法，用于實(shí)現(xiàn)拒絕服務(wù)攻擊輸入-輸出映射關(guān)系的合理劃分，把輸入空間劃分為多個(gè)子空間，然后在每個(gè)子空間采用多元線性回歸方法對(duì)樣本的輸入-輸出關(guān)系進(jìn)行擬合。

本文中，當(dāng)某一群體的進(jìn)行惡意評(píng)價(jià)時(shí)，在更新該節(jié)點(diǎn)的可信度的同時(shí)，使用下式降低其他節(jié)點(diǎn)的可信度：

式中：當(dāng)群體進(jìn)行惡意評(píng)價(jià)時(shí)，一個(gè)節(jié)點(diǎn)做出惡意評(píng)價(jià)后，其他節(jié)點(diǎn)可信度同樣受到懲罰，但其降低速率是惡意評(píng)價(jià)節(jié)點(diǎn)的一半。這樣，當(dāng)群體進(jìn)行惡意評(píng)價(jià)時(shí)，整個(gè)群體的可信度會(huì)迅速下降，進(jìn)而使群體的惡意評(píng)價(jià)降到最低。

2 基于SETM模型的信任評(píng)價(jià)方法

2.1 問(wèn)題描述

本文主要給出了基于SETM模型的信任度評(píng)價(jià)方法，在進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)服務(wù)選擇的同時(shí)，如何結(jié)合服務(wù)節(jié)點(diǎn)的可信度，進(jìn)行可信服務(wù)選擇的問(wèn)題，以及在對(duì)服務(wù)進(jìn)行評(píng)價(jià)的同時(shí)，如何考慮評(píng)價(jià)來(lái)源的可信性也是要考慮的一個(gè)主要問(wèn)題。

2.2 算法基本思想

本文，基于文獻(xiàn)[2]中的 ABSDA服務(wù)的搜索算法，考慮到服務(wù)節(jié)點(diǎn)評(píng)價(jià)的可信性，提出了基于服務(wù)評(píng)價(jià)的服務(wù)搜索算法。在本算法中，首先對(duì)鄰居列表中的社交度與信任度進(jìn)行計(jì)算，采取乘積的方式計(jì)算鄰居的信任社交度SIGT：

然后根據(jù)SIGT使用公式（7）進(jìn)行路由選擇，直到查找到目標(biāo)節(jié)點(diǎn)。

在路由成功后，根據(jù)服務(wù)使用節(jié)點(diǎn)對(duì)服務(wù)提供節(jié)點(diǎn)的評(píng)價(jià)，使用公式（3）、（4）對(duì)節(jié)點(diǎn)的信任度進(jìn)行更新，在更新過(guò)程中使用聚類策略對(duì)同一惡意評(píng)價(jià)群體信任度進(jìn)行更新，以便迅速降低群體欺騙造成的影響。

2.3 算法描述

基于SETM模型的信任評(píng)價(jià)算法的形式化描述如下：

上述算法同時(shí)結(jié)合了螞蟻尋路行為和信任度評(píng)價(jià)算法，具有良好的動(dòng)態(tài)性。根據(jù)節(jié)點(diǎn)的惡意評(píng)價(jià)，更新相關(guān)節(jié)點(diǎn)的信任度。同時(shí)根據(jù)聚類關(guān)系，對(duì)惡意評(píng)價(jià)群體進(jìn)行信任度懲罰，降低了惡意評(píng)價(jià)的影響。這樣的算法可以良好的適應(yīng)動(dòng)態(tài)、開(kāi)放的環(huán)境，提高了正確服務(wù)查找的概率。

3 相關(guān)工作

目前，不少研究集中在對(duì)等網(wǎng)絡(luò)的信任機(jī)制研究上，但大部分研究都沒(méi)有考慮到做出評(píng)價(jià)節(jié)點(diǎn)自身的可信度問(wèn)題。文獻(xiàn)[5]給出了一種基于節(jié)點(diǎn)評(píng)分行為相似度加權(quán)推薦的對(duì)等網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的全局信任模型，用于量化和評(píng)估節(jié)點(diǎn)的可信程度，一定程度上解決了信任值高的節(jié)點(diǎn)其推薦也更可信這個(gè)假設(shè)問(wèn)題。但該模型使用全局信任值迭代求解算法的收斂性，由于對(duì)等網(wǎng)絡(luò)的高度自治，導(dǎo)致全局?jǐn)?shù)據(jù)搜索和計(jì)算依賴于超級(jí)節(jié)點(diǎn)，因此應(yīng)用具有一定的局限性。方群等人基于數(shù)據(jù)壓縮領(lǐng)域中的行程編碼理論提出一種 RunTrust 動(dòng)態(tài)信任模型[6]，以系統(tǒng)收益衡量節(jié)點(diǎn)合作成果，以經(jīng)過(guò)壓縮的節(jié)點(diǎn)合作記錄作為信任評(píng)估依據(jù)，既增加了評(píng)估依賴的信息量，也保留了時(shí)間維度，提高了信任度評(píng)估的準(zhǔn)確性和動(dòng)態(tài)惡意行為的判別能力，但是該方法在信任數(shù)據(jù)壓縮存儲(chǔ)技術(shù)的研究仍處于探索階段，行程編碼的描述能力也比較有限。胡建理等人提出一種基于節(jié)點(diǎn)反饋可信度的分布式 P2P 全局信任模型[7]，用于量化和評(píng)估節(jié)點(diǎn)的可信程度，并給出了模型的數(shù)學(xué)表述和分布式實(shí)現(xiàn)方法。但該方法只考慮到對(duì)惡意節(jié)點(diǎn)的懲罰措施，致使一個(gè)節(jié)點(diǎn)作弊后其行為就永遠(yuǎn)不再可信。

4 小結(jié)

針對(duì)現(xiàn)有對(duì)等網(wǎng)絡(luò)沒(méi)有考慮評(píng)價(jià)節(jié)點(diǎn)來(lái)源可信度問(wèn)題，本文提出了一種種基于評(píng)價(jià)的信任度更新算法，并給出了相關(guān)策略。該方法結(jié)合評(píng)價(jià)來(lái)源節(jié)點(diǎn)的可信度，對(duì)服務(wù)提供節(jié)點(diǎn)的可信度進(jìn)行更新，同時(shí)使用聚類算法對(duì)搜索行為進(jìn)行聚類，避免群體欺騙的可能性。

在未來(lái)工作中，需要結(jié)合搜索行為的特性，改進(jìn)聚類算法，進(jìn)一步提高信任度更新的準(zhǔn)確性。另外，在搜索過(guò)程中可能會(huì)因?yàn)槟承┕?jié)點(diǎn)信任度較高而產(chǎn)生超級(jí)節(jié)點(diǎn)，如何使信息分布的更加均勻以便更好的利用網(wǎng)絡(luò)服務(wù)。

[1]李勇軍，代亞非.對(duì)等網(wǎng)絡(luò)信任機(jī)制研究.計(jì)算機(jī)學(xué)報(bào)，2010，33（3）：390-405.

[2]謝曉芹，宋超臣，張志強(qiáng).一種基于推薦網(wǎng)絡(luò)和蟻群算法的服務(wù)發(fā)現(xiàn)方法.計(jì)算機(jī)學(xué)報(bào)，2010，33（11）：2093-2103.

[3]S Raychaudhuri，J M Stuart，R B Altman1Principal components analysis to summarize microarray experiments：Application to sporulation time series1In：Proc of the 2002IEEE Symp on Security and Privacy。Washington：IEEE Computer Society Press，2002.

[4]趙文濤，殷建平。一種拒絕服務(wù)攻擊的離散概率分布預(yù)測(cè)模型.計(jì)算機(jī)研究與發(fā)展，2008，45（Suppl1）：332-335.

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

[6]方群，吉逸等.一種基于行程編碼的 P2P 網(wǎng)絡(luò)動(dòng)態(tài)信任模型.軟件學(xué)報(bào)，2009，20（6）：1602-1616.

[7]胡建理，吳泉源，周斌，劉家紅等.一種基于反饋可信度的分布式 P2P 信任模型.軟件學(xué)報(bào)，2009，20（10）：2885-2898.