一种应用于P2P电子商务的基于群的信任模型

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Napster的音乐共享及其与唱片公司的版权案再次把人们的目光引向了P2P(Peer-to-Peer)网络模式,各种有关P2P及其应用的研究也层出不穷,电子商务就是其中的一种。P2P网络环境下的电子商务属于C2C(Customer-to-Customer)商务模式,参与交易的用户具有匿名性,而且他们在空间上具有分散性,这些特点一方面增加了商务活动的方便性和灵活性,使得电子商务无处不在,但另一方面也加大了商务活动中的风险性和安全威胁。所以必须采取一种措施,在不改变P2P电子商务优势的情况下,仍能够降低用户交易的风险,从而促进电子商务的深入发展。 在电子商务活动中,人与人之间的差别很大(主要主要指道德品质方面的差别)。依照惯例,人们总是希望与可靠的人进行交易,所以如果存在一种机制,能够在交易之前,帮助交易者预测对方的可靠性,从而降低交易涉及的风险性,那么该机制就在一定程度上起到了保障电子商务交易安全的作用,该机制就是信任机制,是目前P2P电子商务安全中研究的热点。在电子商务中加入信任机制,只能在一定程度上降低交易风险,并不能完全消除这种风险的存在。 传统信任模型虽然在一定程度上可以降低交易风险,但是当面对一些策略性的网络欺骗(如恶意节点之间形成共谋群,联合欺骗好节点或信任系统等)时,则显得力不从心。本文提出一种基于群的信任模型TGTM,它有三个特点:(1)它把整个网络中的节点划分为三个集合Bad、Good和Φ,并把Good集合划分为一些信任群的组合。(2)加入了奖惩机制,把信任度作为奖惩手段,使得用户为了获得更大的利益必须不断维护自己的信任值。(3)传统信任模型直接把收集到的反馈进行运算,而不辨别反馈者的可信性,可能会导致信任估计错误。TGTM不仅辨别反馈者的可信度,而且对提供正确反馈的用户给予奖励,反之给予惩罚。 基于上述三个特点,TGTM能够有效识别一些策略性网络欺骗;与传统模型相比,在网络性能和交易成功率方面也有一定提高,第4章的仿真结果验证了该模型的有效性。
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