一種基于優(yōu)先度推薦的新型P2P網(wǎng)絡(luò)信任模型

摘 要:為解決現(xiàn)有的P2P網(wǎng)絡(luò)存在的諸多問(wèn)題，提出了一種基于優(yōu)先度推薦的P2P信任模型，引入了時(shí)間衰減因子來(lái)解決信任模型的滯后性問(wèn)題，同時(shí)將優(yōu)先度加權(quán)推薦機(jī)制與反饋結(jié)果相結(jié)合來(lái)綜合考量節(jié)點(diǎn)信任度的計(jì)算。實(shí)驗(yàn)表明，該信任模型能有效解決節(jié)點(diǎn)信任的敏感度和公平性問(wèn)題，并且可以迅速提高P2P網(wǎng)絡(luò)的服務(wù)質(zhì)量。

關(guān)鍵詞:對(duì)等網(wǎng); 推薦; 信任模型; 優(yōu)先度; 反饋

中圖分類號(hào):TP393文獻(xiàn)標(biāo)志碼:A

文章編號(hào):1001-3695(2010)06-2271-02

doi:10.3969/j.issn.10013695.2010.06.078

New trust model based onpreference recommendation in P2P network

WEI Feng， LI Jie， HU Jiangming

(College of Information Science Engineering， Central South University， Changsha 410075， China)

Abstract:In order to solve the problems presented in P2P network，this paper proposed a new P2P trust model based on preferenceweighted recommendation， which introduced time attenuation factor to resolve the trust model’s problem of insensitivity.Besides， integrated preferenceweighted recommendation mechanism with feedback result to resolve peers’different attention points problem.Experimental results show that it can improve the sensitivity of the trust model and the QoS of P2P network quickly and effectively.

Key words:P2P; recommendation; trust model; preference; feedback

0 引言

最近幾年，P2P技術(shù)得到了迅速發(fā)展，其在網(wǎng)絡(luò)文件共享、分布式計(jì)算、協(xié)作系統(tǒng)、電子商務(wù)等諸多方面應(yīng)用愈來(lái)愈廣泛[1]，目前已成為計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)研究領(lǐng)域的一個(gè)熱點(diǎn)。然而，隨著網(wǎng)絡(luò)規(guī)模的幾何級(jí)增長(zhǎng)，P2P網(wǎng)絡(luò)的安全性和穩(wěn)定性正受到日益嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)，其本身的匿名性、開放性和自治性等特點(diǎn)使得計(jì)算機(jī)病毒、木馬和垃圾文件可以隨意傳播而得不到有效控制，而一些只愿索取服務(wù)而不愿共享資源的節(jié)點(diǎn)也不能被有效隔離。因此，建立有效的P2P信任機(jī)制，搭建一個(gè)可信的網(wǎng)絡(luò)交互環(huán)境對(duì)于P2P技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展具有重要意義。

目前國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)P2P信任模型的研究主要集中在基于推薦的信任模型方面，主要分為基于推薦證據(jù)理論[2]、貝葉斯網(wǎng)絡(luò)和給予權(quán)重合成等。由于節(jié)點(diǎn)之間信任關(guān)系具有動(dòng)態(tài)性與不確定性，而這些模型主要都是依賴于以往已有經(jīng)驗(yàn)，在準(zhǔn)確性和及時(shí)性上都具有一定的缺陷。最近，部分專家和學(xué)者又提出了一些新型的信任模型，這些模型在選取推薦節(jié)點(diǎn)時(shí)更多地考慮到本體節(jié)點(diǎn)(請(qǐng)求服務(wù)節(jié)點(diǎn))和推薦節(jié)點(diǎn)評(píng)分行為的相似度，并且將它作為一項(xiàng)重要指標(biāo)納入推薦信任值的計(jì)算中，如基于矢量空間的信任模型[3，4]和基于相似度加權(quán)推薦的信任模型等[5]。2008年，Zhen等人[6]在IEEE上發(fā)表了一篇基于優(yōu)先度的P2P信任模型的論文[6]，采用了層次分析法(AHP)[7]，根據(jù)本體節(jié)點(diǎn)對(duì)服務(wù)節(jié)點(diǎn)各種服務(wù)指標(biāo)的關(guān)注度不同劃分以相關(guān)指標(biāo)優(yōu)先度為基數(shù)的n元組。相比于以往的信任模型，Zhen模型可以很好地解決信任的公平性問(wèn)題，但是在計(jì)算直接信任度時(shí)沒有考慮到惡意節(jié)點(diǎn)有策略地改變服務(wù)質(zhì)量問(wèn)題，而且其推薦信任度的計(jì)算有進(jìn)一步提高的空間。因此本文在Zhen模型基礎(chǔ)之上，提出了一種改進(jìn)的基于優(yōu)先度的P2P信任模型(簡(jiǎn)稱IPBTModel)。

1 IPBTModel

1.1 信任模型中信任度的計(jì)算

在P2P網(wǎng)絡(luò)中，本體節(jié)點(diǎn)在向服務(wù)節(jié)點(diǎn)請(qǐng)求一次服務(wù)之前，首先根據(jù)自己以往與之交互的經(jīng)驗(yàn)得出該服務(wù)節(jié)點(diǎn)的直接信任度，若沒有交互記錄，則直接信任度為零，然后再咨詢周圍一些與之有過(guò)交互經(jīng)驗(yàn)的節(jié)點(diǎn)來(lái)獲取該節(jié)點(diǎn)的推薦信任度。定義Dij為請(qǐng)求服務(wù)節(jié)點(diǎn)i對(duì)服務(wù)節(jié)點(diǎn)j的直接信任度，Rij為其他節(jié)點(diǎn)向i推薦的j的間接信任度。則i對(duì)j提供可靠服務(wù)的最終信任度Tij為

Tij=k×Dij+(1-k)×Rij，k∈[0，1](1)

其中:k為比例系數(shù)，k越大，表示i越相信根據(jù)自己交互經(jīng)驗(yàn)得出的直接信任度;反之，則表示越信任推薦節(jié)點(diǎn)給出的信任度。

1.2 相關(guān)公式的定義

定義1 在i與j交互過(guò)程中，設(shè)Tc為計(jì)算直接信任度的時(shí)間，Δt為在設(shè)定范圍內(nèi)第一次交互到Tc之間的間隔，并假設(shè)在此期間發(fā)生了m次交互，Tn為第n次交互時(shí)間，n∈[1，m]，那么時(shí)間衰減因子tn(第n次交互的時(shí)間衰減因子)可以表示為

tn=aTc-TnΔt，a∈[0，1](2)

其中:a表示時(shí)間因子的衰減強(qiáng)度，a越小，表示i與j最近時(shí)刻的交互在整個(gè)信任評(píng)估過(guò)程中占的權(quán)重越大;反之，則越小。那么直接信任度Dij可表示為

Dij=∑mn(Sij，n×tn)∑mntn(3)

其中:Sij，n∈[0，1]表示i與j第n次交互產(chǎn)生的反饋評(píng)分，其值視i對(duì)j提供服務(wù)的滿意度而定。

定義2 設(shè)Rij為i對(duì)j的推薦信任度，S為向i提供推薦的節(jié)點(diǎn)集合，Cij為i對(duì)推薦節(jié)點(diǎn)j的信任度，D′kj為i查詢獲取的推薦節(jié)點(diǎn)k對(duì)j的直接信任度，則Rij可表示為

Rij=∑Sk(Cik×D′kj)∑SkCik(4)

值得注意的是，在大多數(shù)情況下，從推薦節(jié)點(diǎn)獲取的D′kj即代表Dij，但也不排除在某些情況下，推薦節(jié)點(diǎn)k向i提供虛假的信任值，此時(shí)D′kj?jiǎng)t不能代表Dij，若存在這樣的情況，則必然會(huì)導(dǎo)致Cij降低，從而可以通過(guò)減少其在推薦信任度計(jì)算中占的權(quán)重而降低對(duì)整個(gè)推薦信任度結(jié)果的影響。

定義3 令Wi=(Wi1，Wi2，…，Wim)，Win∈[0，1]。其中:n∈[1，m]表示節(jié)點(diǎn)i對(duì)服務(wù)節(jié)點(diǎn)提供的形如數(shù)據(jù)完整性、正確性和傳輸速度等服務(wù)指標(biāo)方面采取的不同優(yōu)先度策略，m表示服務(wù)指標(biāo)類型數(shù);Win表示i對(duì)第n種服務(wù)指標(biāo)的優(yōu)先度，則節(jié)點(diǎn)i和j在服務(wù)指標(biāo)優(yōu)先度上的相似度Sij可表示為

Sij=∑mk(Wik×Wjk)∑mkWik2×∑mkWjk2(5)

其中:Sij越大，則表示i和j對(duì)服務(wù)節(jié)點(diǎn)提供服務(wù)的各種性能指標(biāo)關(guān)注度越相似，即對(duì)i來(lái)說(shuō)，j越值得信賴。

定義4 設(shè)A=(A1，A2，…，An)表示與i、 j均有過(guò)交互的節(jié)點(diǎn)集合，Bij表示節(jié)點(diǎn)i根據(jù)與節(jié)點(diǎn)Aj交互而對(duì)其產(chǎn)生的反饋評(píng)分。類似地，可以得出i和j在對(duì)相同服務(wù)節(jié)點(diǎn)反饋評(píng)分上的相似度S′ij為

S′ij=∑nk(Bik×Bjk)∑nkBik2×∑nkBjk2(6)

那么，可以綜合考量Sij和S′ij從而得出Cij，令Cij=λSij+(1-λ)S′ij，λ∈[0，1]。其中:λ代表i和j關(guān)于服務(wù)指標(biāo)的優(yōu)先相似度Sij在i對(duì)j的推薦可信度Cij中所占的比重。由上述公式不難看出，推薦節(jié)點(diǎn)j若想從請(qǐng)求服務(wù)節(jié)點(diǎn)i獲取理想的信任度，則必須同時(shí)在Sij和S′ij上都具有很好的表現(xiàn)，任何一方的瓶頸都會(huì)導(dǎo)致Cij的下降。將其代入式(4)即可得出推薦信任度Rij。依此類推，可以算出i對(duì)j的最終信任度Tij。

1.3 IPBTModel的實(shí)現(xiàn)機(jī)制

在IPBTModel中，請(qǐng)求服務(wù)節(jié)點(diǎn)必須隨時(shí)維護(hù)一個(gè)本地策略庫(kù)，具體包括節(jié)點(diǎn)交易評(píng)價(jià)表、公共節(jié)點(diǎn)信息表和節(jié)點(diǎn)黑名單三個(gè)表，如圖1所示。其中，節(jié)點(diǎn)交易評(píng)價(jià)表記錄所有與自己有過(guò)直接交互的節(jié)點(diǎn)以及每次交互過(guò)后對(duì)它們的反饋評(píng)價(jià)，每次交易之后必須實(shí)時(shí)更新該表;公共節(jié)點(diǎn)信息表記錄請(qǐng)求服務(wù)節(jié)點(diǎn)與推薦節(jié)點(diǎn)集合中每個(gè)節(jié)點(diǎn)的公共交互節(jié)點(diǎn)集，每次與服務(wù)節(jié)點(diǎn)交互之前，先通過(guò)發(fā)送特定TTL大小的請(qǐng)求報(bào)文獲取適當(dāng)?shù)耐扑]節(jié)點(diǎn)集合，然后同步更新自己的公共節(jié)點(diǎn)信息表，得到與每個(gè)推薦節(jié)點(diǎn)最新的公共節(jié)點(diǎn)集合;黑名單則記錄那些信任度達(dá)不到閾值要求的節(jié)點(diǎn)以及一些有策略改變服務(wù)質(zhì)量而導(dǎo)致信任度在閾值上下波動(dòng)的惡意節(jié)點(diǎn)。每次交互之后本體節(jié)點(diǎn)根據(jù)過(guò)濾策略決定是否將服務(wù)節(jié)點(diǎn)列入黑名單，如果被列入黑名單，則將其信任度初始化為零。它在處理黑名單中節(jié)點(diǎn)的問(wèn)題上采取以下策略:只有在找不到合適的服務(wù)節(jié)點(diǎn)的情況下才會(huì)在黑名單中尋找能提供服務(wù)的節(jié)點(diǎn)，這意味著節(jié)點(diǎn)一旦被列入黑名單，那么它必須累積很多次高質(zhì)量的服務(wù)才可能被激活，這在一定程度上降低了與惡意節(jié)點(diǎn)潛在的交互機(jī)會(huì)，保證了網(wǎng)絡(luò)的服務(wù)質(zhì)量。

請(qǐng)求服務(wù)節(jié)點(diǎn)i在與服務(wù)節(jié)點(diǎn)j交互之前，首先根據(jù)本地策略庫(kù)中的相關(guān)記錄項(xiàng)算出j的信任度，若滿足條件則進(jìn)行交互;否則放棄本次交互。在交互結(jié)束之后i再將對(duì)j的反饋評(píng)分保存到本地策略庫(kù)以完成對(duì)相關(guān)表的實(shí)時(shí)更新。整個(gè)交互步驟如下:

a)首先查詢本地策略庫(kù)中的節(jié)點(diǎn)黑名單，若j已被列入黑名單，則提前終止本次交互;否則繼續(xù)往下執(zhí)行。

b)獲取與節(jié)點(diǎn)j有過(guò)直接交互經(jīng)驗(yàn)的推薦節(jié)點(diǎn)集合(通過(guò)發(fā)送特定TTL大小的請(qǐng)求報(bào)文)并更新本地策略庫(kù)的公共節(jié)點(diǎn)信息表。若找不到滿足條件的節(jié)點(diǎn)，則將其置為空。

c)查詢本地策略庫(kù)中的節(jié)點(diǎn)交易評(píng)價(jià)表。若其中有節(jié)點(diǎn)j的相關(guān)記錄項(xiàng)，則根據(jù)式(2)(3)計(jì)算出j的直接信任度Dij;否則，將Dij置為0。

d)查詢本地策略庫(kù)中的公共節(jié)點(diǎn)信息表。根據(jù)式(4)~(6)計(jì)算出j的推薦信任度Rij;然后再根據(jù)式(1)和Dij算出i對(duì)j的最終信任度Tij。

e)考察Tij。若滿足信任度閾值條件，則開始與j交互，結(jié)束之后根據(jù)本次反饋評(píng)分更新節(jié)點(diǎn)交易評(píng)價(jià)表和黑名單兩個(gè)表;否則，終止本次交互過(guò)程。

2 模擬實(shí)驗(yàn)及性能分析

2.1 實(shí)驗(yàn)1

在本次實(shí)驗(yàn)中，令Sij、S′ij保持不變，進(jìn)行m=50次交互，每次交互時(shí)間間隔Δt=1s，Sij=S′ij=0.5，a=0.5，在這50次交互過(guò)程中，服務(wù)節(jié)點(diǎn)逐漸提高自己的服務(wù)質(zhì)量。當(dāng)提高到一定程度時(shí)，包括Zhen模型在內(nèi)的大多數(shù)信任模型則將其看做是一次成功的交互，那么以后的每一次交互都被認(rèn)為是成功的，而之前的每次交互都認(rèn)為是失敗的。本文中的模型則按滿意度對(duì)服務(wù)節(jié)點(diǎn)給出本次交互的反饋評(píng)分，以這50次交互為一計(jì)算周期，那么節(jié)點(diǎn)的信任度增長(zhǎng)趨勢(shì)如圖2所示。

由圖2可以得出，在前25次交互過(guò)程中，Zhen模型下的服務(wù)節(jié)點(diǎn)直接信任度一直為0，而整個(gè)信任度一直維持在0.2左右，在后25次交互過(guò)程中，節(jié)點(diǎn)信任度隨著成功交互次數(shù)的增加而上升，但上升幅度越來(lái)越小，最終只能達(dá)到0.62。而IPBTModel下的服務(wù)節(jié)點(diǎn)信任度一直處于上升狀態(tài)，而且上升幅度越來(lái)越大，最終可以達(dá)到0.95 。這樣的結(jié)果表明，IPBT Model下的信任度對(duì)節(jié)點(diǎn)的服務(wù)質(zhì)量變化更敏感，可以更準(zhǔn)確地反映實(shí)際信任度的變化情況。

2.2 實(shí)驗(yàn)2

在本次實(shí)驗(yàn)中，同樣進(jìn)行m=50次交互。其他參數(shù)也與實(shí)驗(yàn)1相同，但服務(wù)節(jié)點(diǎn)在前25次交互過(guò)程中模擬誠(chéng)實(shí)節(jié)點(diǎn)提供穩(wěn)定而可靠服務(wù)保證其成功交互率，而在后25次交互過(guò)程中則模擬惡意節(jié)點(diǎn)有策略地改變服務(wù)而使其在成功和失敗交互之間上下波動(dòng)，那么一周期過(guò)后，服務(wù)節(jié)點(diǎn)的信任度變化趨勢(shì)如圖3所示。

由圖3可以看出，在前25次交互過(guò)程中，Zhen模型的信任度因成功交互次數(shù)的增加而略有上升，而IPBT Model的信任度由于以反饋評(píng)分計(jì)算，幾乎保持不變;在后25次交互過(guò)程中，兩種模型的信任度都呈鋸齒狀下降狀態(tài)，但I(xiàn)PBTModel的信任度下降幅度更大，其結(jié)果更符合實(shí)際情況。

3 結(jié)束語(yǔ)

本文在借鑒Zhen模型的基礎(chǔ)上，提出了一種新型的基于優(yōu)先度的P2P信任模型，引入了時(shí)間衰減因子來(lái)增加模型信任度計(jì)算的敏感度，同時(shí)綜合服務(wù)指標(biāo)優(yōu)先度和反饋結(jié)果相似度來(lái)解決模型的公平性問(wèn)題。理論和實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該模型能有效解決上述問(wèn)題，更好地保證網(wǎng)絡(luò)服務(wù)質(zhì)量。

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