改进的基于推荐证据的对等网络信任模型

针对传统P2P对等网络信任模型中推荐节点诚实性难以判别的问题,提出了改进的基于推荐证据的P2P网络信任模型。模型根据交易结果,同时更新交易节点和推荐节点的信任记录。采用符合人际交往特性的衰减函数描述信任证据的衰减过程。将D-S证据理论应用于信任模型的信任计算中,将直接证据和推荐证据合成做为信任证据。模型采用基于概率Gossip算法实现信任证据的搜索。试验结果表明:本文算法有效地提高了P2P网络的成功交易率,改善了网络环境。