基于改进D-S证据理论的信任评估模型

TP393; 　　针对已有的信任证据模型不能快速有效地处理分布式网络中存在的恶意攻击，且缺乏关于三元信任关系组的信任归一方法，提出了一种基于改进D-S证据理论的信任模型，在此基础上，提出了基于持续序列的基本可信度函数和基于评估函数的信任评估方法，使得模型能更快地抑制恶意节点，并且评估结果更贴近现实值。通过分析与仿真，验证了本模型具有抑制聚集信任攻击的有效性和健壮性，同时信任评估方法更具合理性和准确性。...

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Published in通信学报 no. 7; pp. 167 - 173
Main Authors 张琳, 刘婧文, 王汝传, 王海艳
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 江苏省无线传感网高技术研究重点实验室，江苏 南京 210003 2013
南京邮电大学 计算机学院，江苏 南京 210003
南京邮电大学 宽带无线通信与传感网技术教育部重点实验室，江苏 南京 210003%南京邮电大学 计算机学院,江苏 南京,210003
Subjects
基本概率分配函数
trust evaluation model
信任评估模型
D-S证据理论
D-S evidence theory
类概率函数
basic probability assignment function
class probability function
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Abstract TP393; 　　针对已有的信任证据模型不能快速有效地处理分布式网络中存在的恶意攻击，且缺乏关于三元信任关系组的信任归一方法，提出了一种基于改进D-S证据理论的信任模型，在此基础上，提出了基于持续序列的基本可信度函数和基于评估函数的信任评估方法，使得模型能更快地抑制恶意节点，并且评估结果更贴近现实值。通过分析与仿真，验证了本模型具有抑制聚集信任攻击的有效性和健壮性，同时信任评估方法更具合理性和准确性。
AbstractList TP393; 　　针对已有的信任证据模型不能快速有效地处理分布式网络中存在的恶意攻击，且缺乏关于三元信任关系组的信任归一方法，提出了一种基于改进D-S证据理论的信任模型，在此基础上，提出了基于持续序列的基本可信度函数和基于评估函数的信任评估方法，使得模型能更快地抑制恶意节点，并且评估结果更贴近现实值。通过分析与仿真，验证了本模型具有抑制聚集信任攻击的有效性和健壮性，同时信任评估方法更具合理性和准确性。
Abstract_FL The existing trust evidence models cannot deal with malicious attacks in the distributed network quickly and effectively, and are lack of a trust normalization method that can measure trust relationship described by a triple set, so a trust model based on the improved D-S evidence theory was proposed. On this basis, basic trust value function based on continuous sequences and trust evaluation method based on evaluation function were also proposed to inhibit malicious nodes in a higher speed, and to enable the prediction results to be closer to the fact. Analysis and simulation show that this model has better effectiveness and robustness to deal with the aggregating trust attack, and trust evaluation method has better reasonableness and accuracy.
Author 张琳
王海艳
王汝传
刘婧文
AuthorAffiliation 南京邮电大学 计算机学院，江苏 南京 210003; 江苏省无线传感网高技术研究重点实验室，江苏 南京 210003; 南京邮电大学 宽带无线通信与传感网技术教育部重点实验室，江苏 南京 210003%南京邮电大学 计算机学院,江苏 南京,210003
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Wanfang Data Journals
万方数据期刊 - 香港版
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Issue 7
Keywords 基本概率分配函数
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