基于L-模糊集的P2P信任模型及应用研究

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论文以P2P网络的信任问题为主要研究对象。首先,基于L-模糊集和模糊推理理论,建立了一种基于三I模糊推理的信任模型,给出了信任的综合评判和模糊推理的方案;然后,基于这个信任模型,建立了一种基于模糊信任的多级安全策略的访问控制机制;接着,研究了P2P内容分发问题,提出了一种基于模糊信任的可信关键路径生成算法和内容分发机制;最后针对P2P计算环境下的任务调度问题,给出了一种基于模糊信任的任务调度算法。论文的主要工作和结果如下:(1)分析了已有P2P网络信任模型,以L-模糊集和模糊推理理论为基础,建立了一种基于三I模糊推理的信任模型。模型中,用语言变量来描述实体间的信任关系,以模糊变量来刻画信任的含义,以模糊逻辑来描述信任间的推荐关系。最后对信任的多条推荐规则进行了模糊推理。仿真实验结果表明该模型能够较大程度地提高交易的成功率,可以使结点之间更加有效地建立信任关系,具有较好地抗恶意结点的能力。(2)分析了P2P网络中的访问控制问题,基于论文所建立的模糊信任模型,建立了一种模糊信任的多级安全策略的访问控制机制。以结点的全局信任作为秘密级别,在对主体遵守最小特权原则的前提下,实现对共享资源的安全访问。仿真实验结果表明该机制能够较大程度地提高资源访问的成功率,能够有效地识别恶意结点。(3)分析了基于网络编码的P2P内容分发所引起的额外开销问题,提出一种基于模糊信任的可信关键路径生成算法和内容分发机制。以模糊信任作为标号算法的首要约束条件,然后在可信关键结点上进行网络编码,解决了编码失败问题。仿真实验结果表明在可信关键路径结点上进行基于网络编码的内容分发可以进一步降低编码失败率和系统的开销。(4)研究了P2P计算中的任务调度问题,给出了一种基于模糊信任的P2P任务调度算法。以模糊信任作为首要约束条件,基于Min-min、Max-min和Sufferage启发式任务调度算法,构造了新的调度算法。仿真实验结果表明该调度算法能够更进一步降低任务的跨度和平均执行时间。
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