第30卷第8期 通信学报 、01．30NO．8 年8月 JournalonCommunications August P2P信任模型中基于行为相似度的共谋团体识别模型 苗光胜，冯登国苏璞睿 (中国科学院软件研究所信息安全国家重点实验室，北京100190) detector)并给 摘偠：提出了一种P2P环境下的基于节点行为相似度的共谋团体识别模型CCD(colludingclique 出了该模型的数学描述和分布式实现方法。该模型可以通过分析节点之間的行为相似度有效地检测出信任模型中 存在的共谋团体从而帮助信任模型排除共谋团体的干扰。仿真实验表明CCD模型在共谋团体的检測和抵制方 面效果显著，使信任模型在面对共谋攻击时的健壮性和下载成功率都大大提高

完成的ｓｐｙ比例是指间谍节點占恶意节点总数的比例。“差”服比例是指所有交易次数中提供的服务为“差”所占的比率图３中町看出，类ＰＳＭ在对恶意节点中存在间谍节点的抑制上是几乎无效的随着ｓｐｙ百分比的增加，“差”服务比例也随着增加ＴＭＦＴ则能有效地抑制此类行为。实验Φ发现对间谍节点的抑制是缓慢的，原因是网络中推荐行为的次数远小于网络中交易行为的次数

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圈２纛意节点对优质服务的影晌

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圈３ｓｐｙ节点对差服务的影确

实验３对恶意节点的抑制此实验是在恶意节点比例为３０％，ｓｐｙ比例为４０％的条件下完成的图４中可看絀，随着平均交易次数的增加恶意节点的交易行为将减少，最终将从网络上被驱除与类ＰＳＭ相比，ＴＭＦＴ能较快地驱除网络中的惡意节点

圈４交易次敦对恶意节点的抑■

上述３个实验表明，与类ＰＳＭ相比ＴＭＦＴ能更容易的发现间谍行为，而且能较快地驱除網络中的恶意节点

信任评价是Ｐ２Ｐ安全问题中的一个重点，由于信任具有模糊性等特点因此会存在评价不准确问题。本文构造的信任模型使节点之间的信任评价更加准确，同时能较好地抑制恶意同伙合谋和间谍行为达到驱除恶意节点的目的。

【ｌ】ＫｆｌｍｖａｒＳＤＳｃｈｌｏｓｓｏｒＭＴ＇ＯａｒｃｉａＭＨ．ＴｈｅＥｉｇｅｎｔｒｕｓｔＡｌｇｏｒｉｔｈｍｆｏｒＲｅｐｕｔａｔｉｏｎＭａｎａｇｅｍｅｎｔｉｎＰ２ＰＮｅｔｗｏｒｋｓ［Ｃ］／／Ｐｒｏｅ．ｏｆｔｈｅ１２ｔｈＩｎｔ’１ＷＷＷＣｏｎｆ．．Ｂｕｄａｐｅｓｔ，Ｈｕｎｇａ＿ｒｙ：ＡＣＭＰｒｅｓｓ２００３：６４０－６５１．【２】ＸｉｏｎｇＬｉ，ＬｉｕＬｉｎｇ．ＰｅｅｒＴｒｕｓｔ：ＵｐｐｏｒｔｉｎｇＲｅｐｕｔａｔｉｏｎ—ｂａｓｅｄＴｒｕｓｔｉｎＰｅｅｒ－ｔｏ－ＰｅｅｒＣｏｍｍｕｎｉｔｉｅｓ［Ｊ］．ＩＥＥＥＴｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓｏｉｌＫｎｏｗｌｅｄｇｅａｎｄＤａｔａＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ２００４，１６（７）：８４３－８５４．

［３】王亮郭亚军．电子商务系统的信任建模与评估【Ｊ】．计算机工程，２００９３５（１０）：１２９—１３１．

【４】胡宝清．模糊理论基础［１川．武汉：武汉大学出版社，２００４．

【５】ＫｏｔｓＳ吴喜之．现代贝叶斯统计学【Ｍ】．北京：中国统计出版社，２０００．

【７】Ｇｈｏｓｈ’ｌｊＰｉｓｓｉｎｏｕＮＭａｋｋｉＫ．ＣｏｌｌａｂｏｒａｔｉｖｅＴｒａｓｔ－ｂａｓｅｄＳｅｃｕｒｅＲｏｕｔｉｎｇＡｇａｉｎｓｔＣｏｌｌｕｄｉｎｇＭａｌｉｃｉｏｕｓＮｏｄｅｓｉｎＭｕｌｔｉ?ｈｏｐＡｄＨｏｃＮｅｔｗｏｒｋｓ［Ｃ］／／Ｐｒｏｅ．ｏｆｔｈｅ２９ｔｈＩＥＥＥＡｎｎｕａｌＣｏｎｆｅｒｅｎｃｅｏｉｌＬｏｃａｌＣｏｍｐｕｔｅｒＮｅｔｗｏｒｋｓ．Ｔａｍｐａ．Ｆｌｏｒｉｄａ，ＵＳＡ：ＩＥＥＥＣｏｍｐｕｔｅｒＳｏｃｉｅｔｙ２伽１４：２２４＿２３１．

【８】ＧｈｏｓｈＴ＇ＰｉｓｓｉｎｏｕＮ．ＴｏｗａｒｄｓＤｅｓｉｇｎｉｎｇａＴｒｕｓｔｅｄＲｏｕｔｉｎｇＳｏｌｕｔｉｏｎｉｎＭｏｂｉｌｅＡｄＨｏｅＮｅｔｗｏｒｋｓ［Ｊ］．ＭｏｂｉｌｅＮｅｔｗｏｒｋｓａｎｄＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ，２００５ｌｏ（６１：９８５—９９５．

【９】付才，洪帆洪亮，等．基于信任保留的移动ＡｄＨｏｅ网络安全路由协議ＴＰＳＲＰ［Ｊ］．计算机学报２００７，３０（１０）：１８５３—１８６４．【ｌＯ］ＨｕＬｉｎｇｘｕａｎＥｖａｎｓＤ．ＵｓｉｎｇＤｉｒｅｃｔｉｏｎａｌＡｎｔｅｎｎａｓｔｏＰｒｅｖｅｎｔＷｏｒｍｈｏｌｅＡｔｔａｃｋｓ『Ｃｌ／／Ｐｒｏｅ．ｏｆｔｈｅｌｌｔｈＡｎｎｕａｌＮｅｔｗｏｒｋａｎｄＤｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄＳｙｓｔｅｍＳｅｃｕｒｉｔｙＳｙｍｐｏｓｉｕｍ．ＳａｎＤｉｅｇｏ，ＣａｌｉｆｏｒｎｉａＵＳＡ：【ｓ．ｎ．】，２００４．

【１１】ＮａｖｅｅｎＳＳｈａｎｋａｒＵ，ＷａｇｎｅｒＤ．ＳｅｃｕｒｅＶｅｒｉｆｉｃａｔｉｏｎｏｆＬｏｃａｔｉｏｎＣｌａｉｍｓ［Ｃ］／／Ｐｒｏｅ．ｏｆｔｈｅ２ｎｄＡＣＭＷｏｒｋｓｈｏｐｏｎＷｉｒｅｌｅｓｓＳｅｃｕｒｉｔｙ．ＤｏｈａＱａｔａｒ：【ｓ．ｎ．】，２００３：１－１０．

【１２】ＨｅＴｉａｎＨｕａｎｇＣｈｅｎｇｄｕ，ＢｌｕｍＢＭｅｔａ１．Ｒａｎｇ－ｆｒｅｅＬｏｃａｌｉｚａｔｉｏｎＳｃｈｅｍｅｓｆｏｒＬａｒｇｅＳｃａｌｅＳｅｎｓｏｒＮｅｔｗｏｒｋｓ［Ｃ］／／Ｐｒｏｃ．ｏｆｔｈｅ９ｔｈＡｎｎｕａｌＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＣｏｎｆｅｒｅｎｃｅｏｎＭｏｂｉｌｅＣｏｍｐｕｔｉｎｇａｎｄＮｅｔｗｏｒｋｉｎｇ．ＮｅｗＶｏｒＬＵＳＡ：ＡＣＭＰｒｅｓｓ，２００３．

【１３】ＨｕＹｉｈ—ＣｈｕｎＰｅｒｒｉｇＡＪｏｈｎｓｏｎＤＢ．ＰａｃｋｅｔＬｅａｓｈｅｓ：ＡＤｅｆｅｎｓｅＡｇａｉｎｓｔＷｏｒｍｈｏｌｅＡｔｔａｃｋｓｉｎＷｉｒｅｌｅｓｓＮｅｔｗｏｒｋｓ［Ｃ］／／Ｐｒｏｅ．ｏｆｔｈｅ２２ｔｈＡｎｎｕａｌＪｏｉｎｔＣｏｎｆｅｒｅｎｃｅｏｆｔｈｅＩＥＥＥＣｏｍｐｕｔｅｒａｎｄＣｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ．【Ｓ．１．】：ＩＥＥＥＩＮＦＯＣＯＭＰｒｅｓｓ，２００３：１９７６－１９８６．【１４】ＫａｒｌｏｆＣＷａｇｎｅｒＤ．ＳｅｃｕｒｅＲｏｕｔｉｎｇｉｎＷｉｒｅｌｅｓｓＳｅｎｓｏｒＮｅｔｗｏｒｋｓ：ＡｔｔａｃｋｓａｎｄＣｏｕｎｔｅｒ－ｍｅａｓｕｒｅｓ【Ｃ】／／Ｐｒｏｃ．ｏｆｔｈｅｌｓｔＩＥＥＥＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＷｏｒｋｓｈｏｐｏｎＳｅｎｓｏｒＮｅｔｗｏｒｋＰｒｏｔｏｃｏｌｓａｎｄＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ．Ａｎｃｈｏｒａｇｅ，ＵＳＡ：【ｓ．ｎ．】２００３：ｌ１３—１２７．

【１５】ＺｈａｎｇＱｉｎｇｈｕａ，ＷａｎｇＰａｎＤｏｕｇｌａｓＳＲ，ｅｔａ１．ＤｅｆｅｎｄｉｎｇＡｇａｉｎｓｔ

ＳｙｂｉｌＡｔｔａｃｋｓｉｎＳｅｎｓｏｒＮｅｔｗｏｒｋｓ［Ｃ］／／Ｐｒｏｃ．ｏｆｔｈｅ２５ｔｈＩＥＥＥＣｏｎｆｅｒｅｎｃｅｏｎＤｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄＣｏｍｐｕｔｉｎｇＳｙｓｔｅｍｓＷｏｒｋｓｈｏｐｓ．

ＷａｓｈｉｎｇｔｏｎＤ．Ｃ．ＵＳＡ：ＩＥＥＥＰｒｅｓｓ，２００５：１８５—１９１．

【１６］ＮｅｗｓｏｍｅＪ＇ＳｈｉＥＳｏｎｇＤ，ｅｔａｉ．ＴｈｅＳｙｂｉｌＡｔｔａｃｋｉｎＳｅｎｓｏｒＮｅｔｗｏｒｋｓ：ＡｎａｌｙｓｉｓａｎｄＤｅｆｅｎｓｅｓ［Ｃ］／／Ｐｒｏｅ．ｏｆｔｈｅ３ｒｄＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＳｙｍｐｏｓｉｕｍｏｎＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇｉｎＳｅｎｓｏｒＮｅｔｗｏｒｋｓ．ＰｉＲｓｂｕｒｇｈＵＳＡ：【ｓ．ｎ．】，２００４：２５９—２６８．

【１７】ＤｅｍｉｒｂａｓＭＳｏｎｇＹｏｕｎｇ－ｗｈａｎ．ＡｎＲＳＳＩ—ｂａｓｅｄＳｃｈｅｍｅｆｏｒＳｙｂｉｌＡｔｔａｃｋＤｅｔｅｃｔｉｏｎｉｎＷｉｒｅｌｅｓｓＳｅｎｓｏｒＮｅｔｗｏｒｋｓ［Ｃ］／／Ｐｒｏｅ．ｏｆｔｈｅ２００６ＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＳｙｍｐｏｓｉｕｍｏｎＷｏｒｌｄｏｆＷｉｒｅｌｅｓｓ．ＭｏｂｉｌｅａｎｄＭｕｌｔｉｍｅｄｉａＮｅｔｗｏｒｋｓ．Ｂｕｆｆａｌｏ，ＮｅｗＹｏｒｋＵＳＡ：【ｓ．ｎ．】，２００６：５６４－５７０．

１１８］ＥｒｉｋｓｓｏｎＪＦａｌｏｕｔｓｏｓＭ，ＳｒｉｋａｎｔｈＶＫ．ＲｏｕｔｉｎｇＡｍｉｄＣｏｌｌｕｄｉｎｇ

Ａｔｔａｃｋｅｒｓ［Ｃ］／／Ｐｒｏｅ．ｏｆｔｈｅＩＥＥＥＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＣｏｎｆｅｒｅｎｃｅｏｎＮｅｔｗｏｒｋＰｒｏｔｏｃｏｌｓ．ＢｅｉｊｉｎｇＣｈｉｎａ：ＩＥＥＥＰｒｅｓｓ，２００７：１８４－１９３．【１９】Ｇｒａｆｆｉｌ（ＭｏｇｒｅＰＳ，ＨｏｌｌｉｃｋＭｅｔａ１．ＤｅｔｅｃｔｉｏｎｏｆＣｏｌｌｕｄｉｎｇＭｉｓｂｅｈａｖｉｎｇＮｏｄｅｓｉｎＭｏｂｉｌｅＡｄＨｏｅ

ａｎｄＷｉｒｅｌｅｓｓＭｅｓｈＮｅｔｗｏｒｋｓ［Ｃ］／／Ｐｒｏｅ．ｏｆＧＬＯＢＥＣＯＭ’０７．ＷａｓｈｉｎｇｔｏｎＤ．Ｃ。ＵＳＡ：【ｓ．ｎ．】２００７：５０９７．５１０１．