导读:本文包含了信誉系统论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:GRID,Leader选择协议,形式化分析,信誉系统
信誉系统论文文献综述
韩帅,矫文成[1]（2018）在《基于信誉系统对GRID网格Leader选择协议的安全性研究》一文中研究指出针对GRID路由协议中的网格Leader选择协议,首先运用基于有限状态机的形式化分析方法对它的安全性进行了分析,之后基于现有信誉系统,提出一种基于信誉度的信誉模型;模型包括信誉度计算、信誉管理和信誉决策,依据节点信誉度的变化以及设置的信誉度阈值识别并处理内部恶意节点,保证网络通信的安全可靠;仿真实验表明,该模型能够有效识别出恶意节点,显着提高网络分组投递率,但节点间传输平均时延有所延长,需进一步优化。(本文来源于《计算机测量与控制》期刊2018年08期）
张涛[2]（2018）在《支持隐私保护与安全数据处理的信誉系统研究》一文中研究指出互联网的高速发展为人类的日常生活带来了高质量的网络服务,信誉系统为网络中的各个节点提供信誉机制,节点间可以通过明确的信誉值评估信息质量,信誉系统也由此激励节点的文明行为,同时也能对服务提供方和服务消费方的未来行为做出一定的预测。信誉系统为人们提供了优良的网络服务,已被广泛应用在资源共享、电子商务与公共论坛等网络环境。然而,在大多数实际应用中,节点作为评价者提供的评价信息中还揭示了许多隐私数据。随着数据化时代的到来,如果攻击者获得这些数据并加以恶意利用,将会对节点不利,严重时还有可能对整个系统造成破坏。在系统中,需要降低节点身份与评价信息之间的关联性来达到保护节点隐私的目的;但是为了保证信誉系统的信誉机制,同时监测恶意行为,又需要将节点的评价信息与身份关联起来。这看起来似乎是相悖的。因此,需要在信誉系统能够提供良好的基于信誉的网络服务的同时,设置合理的隐私保护机制。在这一背景下,信誉系统作为一种特殊的网络模型引起了国内外学者的广泛关注。本文通过对信任模型、信誉值机制与信誉系统中隐私保护机制方面已有成果的研究,基于一系列密码学工具、匿名网络模型与机器学习的思想,提出了一种新型的支持隐私保护与安全数据处理的信誉系统。本文主要工作如下:(1)本文在一个现有的信誉系统模型上进行分析并做出了改进,基于一个特殊的匿名网络环境提出了一种新的隐私保护机制,巧妙地运用了密钥共享技术与可撤销性环签名技术,省去了大量的计算步骤,节省了计算时间,提升了系统性能。(2)目前的信誉系统在恶意行为发生时,并不能很好地对行为进行分类并处理。我们引入了机器学习的思想与机制,针对不同类型的恶意行为进行分类,并根据可撤销性环签名的特殊机制针对不同的恶意行为进行追责。同时,我们在Windows系统下基于Java开发环境与Matlab软件对系统进行了实现与仿真,结果表明我们的系统在时间开销方面优于现有的系统,并且对用户节点的行为进行了高精度的分类处理。(本文来源于《西安电子科技大学》期刊2018-06-01）
付俊松,刘云[3]（2017）在《基于信誉系统及数据噪声点检测技术的无线传感器网络节点安全模型》一文中研究指出随着对无线传感器网络的广泛研究与应用,用户对传感器节点的安全性要求日益提高。由于传统基于密码学的信息安全技术并不能够完美地解决传感器节点面临的复杂安全威胁,信誉系统已经被引入到无线传感器网络中,对节点安全情况进行周期性评估,并分配相应的信誉值。由于信誉系统很难分辨一些节点的某些行为是否处于正常区间如监测数据是否准确,进而导致某些传感器节点能够躲避信誉系统的监测,对用户决策产生不良影响。本文提出了一种结合信誉系统和噪声点检测技术的无线传感器网络节点安全模型。一方面,网络中的信誉系统模块为噪声点检测模块提供数据支撑,以便高效检测到噪声点数据;另一方面,噪声点检测模块对信誉系统进行反馈,加速节点信誉值的收敛,提高系统效率。一系列的仿真表明,相比于传统信誉系统模型,改进后的节点安全模型能够同时检测到网络攻击和数据攻击,同时该模型具有更高的收敛速度。(本文来源于《清华大学学报(自然科学版)》期刊2017年01期）
张凡[4]（2016）在《面向信誉系统的评分算法研究》一文中研究指出随着互联网的普及和高速发展,给人们的日常生活带来翻天覆地的变化,当今社会正在步入“互联网+”时代。电子商务在“互联网+”中扮演着重要的角色,在近年来取得了巨大的成功。信任问题一直是互联网中存在的一大挑战,在电子商务中更是阻碍其发展的瓶颈,一种可量化的信任保障机制,即信誉系统,被引入以解决如上问题。信誉系统通过收集与商品价值有关的据证,并对收集到的据证进行聚合,最后发布出度量商品真实价值的信誉值。信誉系统的引入促进了电子商务的发展,然而,随着信誉系统的越来越流行,伪造信誉评分带来的利益诱惑也在显着增长。恶意用户企图通过对自己有利的商品大量给出正面评价,或者对竞争对手给出大量负面评价等手段来操纵商品的评分。如何抵御恶意用户的攻击,在即使存在非公平评价的情况下也能计算出符合商品真实价值的信誉评分,是信誉系统的一大挑战,也是本文研究的重点。具体而言,本文主要工作内容如下:(1)基本迭代评分算法研究。传统的评分算法大部分基于对恶意用户或非公平评分进行检测的机制,通过对系统状态及用户行为进行监视,试图找出恶意群体或非公平评分出现的规律,并对其进行匹配剔除,系统开销昂贵。本文介绍的基于迭代的评分算法则同时对公平评分和非公平评分进行计算,不断迭代消除非公平评分对结果的影响,对恶意攻击表现健壮。(2)对基本迭代评分算法的改进研究。针对评分的多样性问题和用户的偏好问题,我们提出了基于分位点的迭代评分算法,具体的,在评分预处理步骤中,通过统计分析用户评分的分布特性、进行标准化并根据对应分位点对其进行转化,从而消除用户偏好的差别,同时结合划分桶机制解决评分多样性问题;对于迭代步骤中用户的信任度,我们提出了可选的基于聚类方法的信任度初始化策略;最后,针对用户兴趣随时间推移而变化的问题,即评分的时移特性,我们提出了基于时间权重函数的迭代思想。通过在真实电影评分MovieLens数据集上进行的多组实验,以及与现有算法的对比,对算法的有效性和优越性进行了验证。(本文来源于《中国科学技术大学》期刊2016-04-20）
张柯丽[5]（2015）在《信誉系统安全和隐私保护机制的研究》一文中研究指出随着互联网的快速发展,电子商务已经在很多方面发挥着良好的作用和效益。但是,由于网络的虚拟性、信息在卖家和买家之间严重的不对称性,使得网上交易成为各种欺诈行为滋生的温床,欺诈行为也越来越猖獗,信任问题已经成为电子商务发展的一个瓶颈。信誉(Reputation)系统通过建立节点间信任关系,为节点间的安全交易提供保障预防措施,已成为解决这一问题的重要途径,其研究近年来也受到了广泛关注。然而,当前对信誉系统的研究多侧重于构造特定的信誉模型或基于信誉的激励机制等,缺乏对信誉系统本身存在的隐私和安全问题的研究,导致现有的信誉系统大多数都是牺牲节点匿名来换取信任；信誉系统也由于经常遭受洗白(watershed)、填塞(ballot-stuffing)、诽谤(bad mouthing)和女巫(Sybil)等攻击行为而产生多种虚假的评价,难以获得准确的信誉值,失去了信誉机制原有的公平特性。安全和隐私问题已经成为制约信誉机制自身完善和发展的关键问题。针对以上问题,本文立足于信誉系统的安全和隐私问题,采取理论分析和实验验证相结合的手段,从保护节点的身份隐私、抵御和识别安全攻击等方面开展研究。本文的主要工作包括：1)提出了基于可信TTP(Trusted Third Party)信誉系统的隐私安全机制。针对节点基于定期变换的临时身份(Pseudonym)进行交易和评价的信誉系统,引入可信的TTP对节点的信誉评价过程进行匿名监控,对安全攻击行为(如填塞、诽谤和女巫等)进行识别,只有满足匿名条件的评价信息才有效,否则节点的真实身份会被暴露；基于盲签名设计相应的协议,将节点的信誉值与节点的真实身份(公钥或永久身份)绑定,一方面抵御了洗白攻击,另一方面获得了匿名和信誉平衡；并使得被评价者在信誉值获取、信誉值更新时,还可以实现完全匿名。2)提出了基于半可信TTP信誉系统的隐私安全机制。针对节点害怕被报复而不愿提供真实评价信息的问题,提出了基于条件匿名的评价身份。节点使用固定身份(真实或永久身份)进行交易,基于评价身份代替交易身份提交对交易对象的评价信息,使得交易身份与评价值分离,可以保护评价者诚实地提交信誉评价值。评价身份是基于CL签名、非交互式零知识证明、随机函数等生成的,确保了评价身份与交易身份的无连接,同一个评价者对不同用户评价的无连接。引入基于贝叶斯的过滤算法识别恶意的评价信息,对超过恶意评价次数门限值的评价身份,基于可验证密钥共享机制自动暴露其真实身份并对其所有评价进行追踪。相比已有的同类型方案,本方案能够有效抵御匿名恶意节点的攻击,较大程度提高了节点信誉累加值的准确度。3)提出了两种适应于分布式信誉系统的隐私安全机制。第一种是针对节点基于定期变换的临时身份交易和评价的分布式环境,提出了分布式信誉系统的被评价者身份隐私安全机制。节点自生成抵御女巫攻击的临时身份,临时身份与真实身份无连接,临时身份的合法性验证无需连续在线TTP,并设计信誉值转存协议,确保被评价者在信誉值转存时既实现了临时身份之间的无连接还抵御了洗白攻击。第二种是针对基于真实身份交易的分布式环境,提出了分布式信誉系统中的评价者身份隐私安全机制。评价者采用评价身份替代交易身份提交对目标节点的评价,并设计匿名的信誉管理节点分配机制,每个节点预先被分配k个信誉管理节点,信誉管理节点与目标节点互相匿名,避免相互勾结。与已有同类型的方案相比,本方案在实现评价者匿名评价同时,还可以抵御和识别女巫攻击。通过本文的研究工作,将在一定程度上解决信誉系统的安全和隐私问题,也将进一步推进未来信誉系统在各个领域的应用发展。(本文来源于《北京邮电大学》期刊2015-06-29）
胡峻峰,曹军[6]（2014）在《基于Beta信誉系统的鲁棒安全定位算法》一文中研究指出针对存在恶意节点情况下的无线传感器网络(WSN)节点定位问题,提出基于Beta信誉系统(BRS)的鲁棒安全定位算法。在BRS基础上建立信任评估框架,传感器节点在多跳通信范围内将锚节点的最终信任值与所存储的阈值进行比较,从而降低WSN中恶意攻击的影响。采用基于泰勒级数展开的加权最小二乘法估算普通传感器节点的坐标,以识别WSN中的恶意锚节点,并提高节点定位精度。仿真结果表明,与RMLA2,RMLA1,Bilateration,t-TLS定位算法相比,该算法在恶意锚节点不存在串通的情况下定位精度分别提高约10%,15%,55%,110%,在恶意节点串通的情况下定位精度分别提高约15%,20%,65%,150%。(本文来源于《计算机工程》期刊2014年08期）
李红梅[7]（2013）在《Web2.0时代的在线信誉系统》一文中研究指出文章回顾了现有的在线信誉系统的现状,根据系统的输入、处理和输出,对在线信誉系统的定义和分类,探讨了在Web 2.0时代以前的在线信誉系统的弱点,通过对Amazon.com信誉系统的案例的详细研究,提出了Web 2.0对在线信誉系统设计的影响。(本文来源于《电脑与信息技术》期刊2013年04期）
刘弯弯[8]（2013）在《C2C网站在线信誉系统缺陷与对策分析——以淘宝网为例》一文中研究指出通过分析当下网络购物中出现的信用炒作、"寿衣门"事件等现象背后的原因,对淘宝网信用评价体系进行了缺陷分析。在对C2C网站在线信誉系统的对策研究基础上,提出了通过提高用户在线文本性评论的有效性来改善当前淘宝网的在线信誉系统。(本文来源于《科技创业月刊》期刊2013年07期）
张柯丽,杨榆,杨义先[9]（2013）在《匿名和可问责平衡的信誉系统》一文中研究指出针对现有基于临时身份信誉系统存在匿名和信誉的矛盾冲突、信誉评价不可控等问题,提出了一种基于条件匿名的信誉模型,对匿名用户之间的信誉评价进行监控,只有满足匿名条件的用户才能获得信誉值,违规用户会暴露身份并遭受惩罚.此外,本模型将信誉帐号与用户真实身份绑定,并基于盲签名进行信誉值更新,解决了信誉与匿名的冲突问题.分析结果显示:本模型在确保用户匿名地获取、更新和展示信誉值的条件下,可使信誉系统安全可控,并限制了填塞攻击和女巫攻击.(本文来源于《北京邮电大学学报》期刊2013年02期）
秦志光,杨毅,杨磊,钟婷[10]（2013）在《P2P网络中利用推拉模式实现的信誉系统》一文中研究指出在现有的信誉模型中,即使节点积极提供良好的服务,节点信誉的累积也需要一个很长的周期,影响了新节点加入网络的积极性。此外,大部分模型在合成全局信誉值时采用多次迭代的方式,大量的迭代运算将导致巨大的计算开销。针对上述问题,通过引入流媒体调度策略中典型的推拉模式,提出一个新的信誉计算模型。在推模式下,对于那些新加入且积极提供优质服务的节点,可以加快其信誉累积速度,在拉模式下,减少了网络消息流量,避免了迭代计算的负面影响。分析及仿真表明,该模型在保证信誉计算准确性的同时,能较大程度改善通信及计算开销。(本文来源于《计算机工程与应用》期刊2013年05期）
信誉系统论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
互联网的高速发展为人类的日常生活带来了高质量的网络服务,信誉系统为网络中的各个节点提供信誉机制,节点间可以通过明确的信誉值评估信息质量,信誉系统也由此激励节点的文明行为,同时也能对服务提供方和服务消费方的未来行为做出一定的预测。信誉系统为人们提供了优良的网络服务,已被广泛应用在资源共享、电子商务与公共论坛等网络环境。然而,在大多数实际应用中,节点作为评价者提供的评价信息中还揭示了许多隐私数据。随着数据化时代的到来,如果攻击者获得这些数据并加以恶意利用,将会对节点不利,严重时还有可能对整个系统造成破坏。在系统中,需要降低节点身份与评价信息之间的关联性来达到保护节点隐私的目的;但是为了保证信誉系统的信誉机制,同时监测恶意行为,又需要将节点的评价信息与身份关联起来。这看起来似乎是相悖的。因此,需要在信誉系统能够提供良好的基于信誉的网络服务的同时,设置合理的隐私保护机制。在这一背景下,信誉系统作为一种特殊的网络模型引起了国内外学者的广泛关注。本文通过对信任模型、信誉值机制与信誉系统中隐私保护机制方面已有成果的研究,基于一系列密码学工具、匿名网络模型与机器学习的思想,提出了一种新型的支持隐私保护与安全数据处理的信誉系统。本文主要工作如下:(1)本文在一个现有的信誉系统模型上进行分析并做出了改进,基于一个特殊的匿名网络环境提出了一种新的隐私保护机制,巧妙地运用了密钥共享技术与可撤销性环签名技术,省去了大量的计算步骤,节省了计算时间,提升了系统性能。(2)目前的信誉系统在恶意行为发生时,并不能很好地对行为进行分类并处理。我们引入了机器学习的思想与机制,针对不同类型的恶意行为进行分类,并根据可撤销性环签名的特殊机制针对不同的恶意行为进行追责。同时,我们在Windows系统下基于Java开发环境与Matlab软件对系统进行了实现与仿真,结果表明我们的系统在时间开销方面优于现有的系统,并且对用户节点的行为进行了高精度的分类处理。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
信誉系统论文参考文献
[1].韩帅,矫文成.基于信誉系统对GRID网格Leader选择协议的安全性研究[J].计算机测量与控制.2018
[2].张涛.支持隐私保护与安全数据处理的信誉系统研究[D].西安电子科技大学.2018
[3].付俊松,刘云.基于信誉系统及数据噪声点检测技术的无线传感器网络节点安全模型[J].清华大学学报(自然科学版).2017
[4].张凡.面向信誉系统的评分算法研究[D].中国科学技术大学.2016
[5].张柯丽.信誉系统安全和隐私保护机制的研究[D].北京邮电大学.2015
[6].胡峻峰,曹军.基于Beta信誉系统的鲁棒安全定位算法[J].计算机工程.2014
[7].李红梅.Web2.0时代的在线信誉系统[J].电脑与信息技术.2013
[8].刘弯弯.C2C网站在线信誉系统缺陷与对策分析——以淘宝网为例[J].科技创业月刊.2013
[9].张柯丽,杨榆,杨义先.匿名和可问责平衡的信誉系统[J].北京邮电大学学报.2013
[10].秦志光,杨毅,杨磊,钟婷.P2P网络中利用推拉模式实现的信誉系统[J].计算机工程与应用.2013
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