HonestPeer：增强EigenTrust算法在P2P系统中的作用

Journalof King Saud University沙特国王大学沙特国王大学学报www.ksu.edu.sawww.sciencedirect.comHonestPeer：一种用于P2P系统赫巴A Kurdi沙特阿拉伯沙特国王大学计算机科学系接收日期：2014年3月13日;修订日期：2014年6月22日;接受日期：2014年2015年6月20日在线发布摘要对等（P2P）模式的显著成功与许多挑战有关，这些挑战是在寻找值得信赖的对等体作为可靠的通信伙伴。面对这些挑战，声誉管理系统应运而生EigenTrust声誉管理系统是最著名和最成功的声誉系统。另一方面，该系统的一个主要缺点是它依赖于一组预信任的对等体，这导致节点以它们为中心因此，其他同行尽管诚实，但排名较低，使他们在系统中的影响边缘化为了解决这个问题，本文提出了增强EigenTrust算法，赋予具有高信誉值的节点（诚实节点）在计算其他节点的全局信誉中的作用该算法HonestPeer不是仅仅依赖于静态的预信任节点组，而是根据所提供文件的质量动态地选择最有信誉的节点，即诚实的节点这使得HonestPeer对系统中文件和节点数量的增加更加鲁棒仿真结果表明，与原算法相比，HonestPeer算法成功地保持了较高的成功率和2015作者制作和主办：Elsevier B.V.代表沙特国王大学 这是一篇基于CC BY-NC-ND许可证的开放获取文章（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）。1. 介绍最近几年见证了对等（P2P）范例的日益普及，这是由于其 在 大 规 模 分 布 式 系 统 和 互 联 网 计 算 （ Al-Muhtadi ，2007）以及文件共享和社交网络（Mekouar等人， 2006年）。在P2P系统中，对等体共享电子邮件地址：hkurdi@ksu.edu.sa沙特国王大学负责同行审查共同感兴趣的数据资源（例如内容文件）（Su等人，2012）或计算资源（例如存储、CPU周期和带宽）来完成大量任务。与传统的分布式系统不同，P2P系统中的节点彼此之间是陌生的。他们是匿名的志愿者，具有高度的动态性，间歇性的可用性，在任何时候都意外地加入和离开。这些特殊的特征对建立一个可信的P2P环境提出了巨大的挑战，在这个环境中，一个可靠的信誉系统被用来区分信誉良好的诚实节点和恶意的，不诚实的或自私的节点。在所有的P2P环境中，识别和隔离恶意节点是非常重要的，否则节点将没有主动共享其资源，并且会犹豫是否发送请求http://dx.doi.org/10.1016/j.jksuci.2014.10.0021319-1578？ 2015作者。制作和主办由爱思唯尔B.V.代表沙特国王大学。这是一篇基于CC BY-NC-ND许可证的开放获取文章（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）。制作和主办：Elsevier关键词P2P;EigenTrust;信誉管理;信任管理;文件共享316H.A. Kurdi向其他同行发送，以免收到损坏或不真实的文件或暴露于恶意软件。这些问题在电子商务应用程序（如eBay）和内容交付网络（如Gnutella，2013）中更为关键，在过去几年中观察到了不同类型的攻击。例如，Gnutella蠕虫在过去的一千年中感染了数千个文件。因此，许多信任和信誉管理系统，诸如EigenTrust（Kamvar等人，2003）、PeerTrust（Xiong和Liu，2004）和PowerTrust（Zhou和Hwang，2007）已经被提出来防止对P2P系统的这种攻击（Hwang等人，2012年）。EigenTrust信誉系统（Kamvar等人， 2003）是最知名和最常用的信誉系统之一（Lin等人，2013年）。它一直是频繁增强和几个变体的主题。这是由于其特殊的特征，包括可扩展性和效率，作为一种特别为P2P系统设计的实现就绪的信任方案（Chiluka等人， 2012; Shen等人，2010;Nishikawa和Fujita，2010; Abrams等人，2005年）。EigenTrust信誉系统（Kamvar等人，2003）旨在通过识别这些文件的来源和隔离分发它们的恶意对等端来减少不真实文件的下载，并建议其他对等端不要从它们下载。这是通过根据每个对等点在系统中以前的行为，为它们提供本地信任和全局信誉值来实现的。另外，一组对等体被指定为可信任对等体。它们被称为预信任对等点，在计算其他对等点的声誉方面发挥着关键作用。尽管预信任对等点的思想有效地减少了不真实文件的传播因此，其他同行将被排名较低，尽管可能是诚实的（Chiluka等人，2012年），边缘化他们在决定其他同行的声誉的作用，并限制他们被选为下载源的机会，即使他们的文件质量比预先信任的同行。此外，如果预先信任的对等体从恶意对等体下载不真实的文件，这将允许该文件容易地被其他对等体接受，从而导致不真实下载.为了解决这个问题，本文提出了一种改进的EigenTrust算法，通过赋予具有高信誉值的节点计算其他节点信誉值的 角 色 。 通 过 模 拟 ， 它 已 被 证 明 ， 所 提 出 的 算 法 ，HonestPeer，已成功地保持了较高的成功率和较低的百分比不真实的下载，由好的同行，相比，本征信任算法。本文的主要贡献包括：一个广泛的审查变体的良好建立代表管理系统，EigenTrust。对EigenTrust的增强，HonestPeer算法，与EigenTrust相比，它提高了成功率并降低了不真实下载的百分比。一个控制良好的实验框架，以评估代表管理系统。本文的其余部分组织如下：第2节回顾了相关的声誉管理系统一般更侧重于EigenTrustt算法及其变体。在第3节中，我们提出了增强的EigenTrust算法，HonestPeer，介绍。评价过程和结果讨论见第4节和第5分别最后，在第6节中提供了结论和总结以及未来的工作。2. 相关工作信誉管理系统通过监控系统中的节点行为并允许它们评估自己的交易来建立P2P系统的信任。在本节中，我们将回顾声誉管理系统的最新技术，重点关注EigenTrust算法及其变体。2.1. 声誉管理系统信誉管理系统向每个对等体分配信誉值。通过这种方式，对等体可以全面了解彼此。这些信誉值帮助系统对抗恶意、不诚实和自私的同行。信誉系统在其用于利用它们来计算信誉值的技术方面有所不同。自P2P系统出现以来，出现了许多信誉系统。本节简要回顾了一些相关工作，更多 细 节 可 参 见 Zhou andHwang （ 2007 ） 和 Hwang et al.（2012）。在（Aberer and Despotovic，2001）中，peer信誉基于peer在系统中的过去行为。它是根据对等体的历史、与他们交互的其他对等体的意见以及他们可能作弊的概率动态计算的。通过这种方式，对等体可以判断系统中其他对等体的声誉，即使是那些他没有与之交互的人。在Xiong和Liu（2004）中提出的PeerTrust声誉管理系统，将对等体声誉计算为平均信任值，该平均信任值由提供这些值的对等体的分数加权，其中涉及的交易数量和反馈的可信度等因素。这种方法的主要缺点是与检索加权因子相关联的沉重开销（Hwang等人， 2012年）。在（Zhou和Hwang，2007）中，PowerTrust声誉系统使用分布式排名机制动态地选择最有信誉的少量节点。这些节点被称为功率节点，并在计算其他对等体的全局和局部信誉值中发挥重要作用。通过使用前瞻随机游走策略和利用功率节点，PowerTrust以其提高全局信誉准确性和信任值聚合速度的能力而闻名。另一方面，选择和识别电源节点需要时间。在（Hu等人，2012）提出了一种引入概率分布式信任模型的信誉系统。该模型利用概率来评估不同节点提供的服务质量（QoS），并提出了一种安全保护机制。除了计算成本高，这项工作只依赖于成功的交易率作为性能的措施，从而考虑成功transactions的良好和恶意的对等体平等。 这个度量并不能说明好的对等点比恶意对等点得到了多好的保护和服务Walsh和Sirer（2005）提出了一种不同的方法，专注于正在传输的文件而不是发送端的声誉;声誉值被分配给文件而不是其他模型中的对等体的方法●●●P2P系统中信誉管理的EigenTrust算法317吉吉我8个P：J我IJ我1i1nin我1i1ninP提供了一个简单的加权投票协议，其中任何同行都可以积极或消极地评估文件，然后收集和汇总投票以进行最终评估。2.2. EigenTrust算法EigenTrust算法（Kamvar等人，2003年由斯坦福大学的Kmvar教授等人提出。该算法已逐步发展，在每个增量的额外功能基本的EigenTrust算法有一个简单的集中式信誉计算策略，而进步包括分布式，传递和安全的全局计算策略。为了简单起见，下面解释了算法的分布式策略的主要思想，更多细节可以在Kamvar等人的文章中获得。（2003年）的报告。考虑一个由n个节点组成的P2P系统每次peeri从peerj下载一个文件时，如果是正的，它就将事务评级为sat（i，j），如果是负的，则将事务评级为unsat（i，j），并记录每个事务的数量那么信任值sij被定义为：sij<$sat i; j- unsat i;j1为了确保所有信任值都在0和1之间，信任值sij被归一化如下：最大值s;0ci j¼最大值通常，在任何P2P系统中，都有一些已知的可信任的对等点，因此在系统生命的早期阶段，它们被识别为一组预信任的对等点P。这对于不活跃的对等体或最近加入系统的对等体尤其重要，因为他们不信任任何对等体。因此，信任值被重新定义为：分布式信誉管理系统面临的主要挑战之一是在不拥塞网络的情况下聚合大多数节点的信任值。因此，EigenTrust介绍-引入了可传递信任的概念，当对等点i信任对等点j2Bi时，它也信任对等点x2Bj。这会降低消息的复杂性，减少总体消息。该算法具有许多众所周知的优点，包括简单性、可扩展性和效率，作为特别为P2P系统设计的实现就绪的信任方案（Chiluka等人，2012; Shen等人，2010; Nishikawa和Fujita，2010; Abrams等人， 2005年，如前所述。然而，它的主要缺点是给予预信任的对等体的高等级，这导致了一些问题。首先，由于P2P系统的动态特性，预信任的对等体可能不会永远存在;这会降低系统的可靠性（Zhou和Hwang，2007）。其次，其他优秀的同行可能排名较低，尽管他们可能是诚实的，拥有更真实的文件（Chiluka等人，2012年）。第三，当预信任的对等点错误地下载不真实的文件时，中心性攻击将在整个系统范围内产生负面影响。第四，尽管整个算法高度依赖于每个对等体的声誉如何计算，最后，很难找到一个合适的增殖值，常数a，用于确定预信任对等体相对于其他对等体的权重 。 Chiluka 等 人 对 EigenTrust 算 法 进 行 了 详 细 分 析 。（2012年）。2.3. EigenTrust变体EigenTrust算法作为一种著名的P2P系统信誉管理系统，受到了广泛的关注。这是揭示了几项研究分析其性能和建议-得到进一步的改进。 例如，（Abrams等人，ci j¼最大值ij; 0j最大值ij;0如果Pj最大，ij;00ð3Þ2005年）指出，虽然EigenTrust可以成功地疏远恶意对等点并最大化文件上传，但它很容易pi; j，否则哪里（1; jifi2P他们的谎言，是他们的谎言，是他们的谎言。为了克服这个缺点，它提出了一个组，并按顺序排列，使得每个对等体只pi¼jpj0;否则ð4Þ具有从其他组中的对等体查询和下载的激励。|P|是预信任对等体的数量cij的值表示对等体i基于对等体i从其下载文件的对等体集合Bi的过去经验信任对等体j的程度。该值用于计算对等体i在ai，从i下载文件。为了计算，由其他对等体分配给对等体i的、由分配对等体的信誉加权的信任值被聚合如下：这是一个很好的例子。ctk。 . .ctkDonato等人提出了积极意见网络和逆特征信任方案。（2007），将EigenTrust扩展到更多种类的恶意对等点。积极意见网络是一个逻辑网络，表示为节点和它们之间的链接的有向图。它是通过在两个对等体之间插入一个有向链接来构建的，如果一个真实的文件从源下载到目的地。将EigenTrust应用于积极意见网络的转置，结果是各种恶意节点的得分为零，因此它们可以很容易地被检测到。在 （西川 和 藤田， 2010年）、 的有效性有时，恶意用户在P2P系统中形成恶意集体的，其中它们彼此分配任意的高信任值，并将任意的低信任值分配给好的对等体。这个问题可以通过重新计算每个对等点的当前信誉来解决，如下所示：强调了EigenTrust对抗自然攻击的能力。 然而，该算法是不太有效的处理不可靠的节点，谁的行为诚实，在一些交易和邪恶的。这通常会导致不真实的下载链。作为解决方案，EigenTrust开发了tk11-a.ctk。 . . ctkð6Þ一种概率性的方法，考虑到同行，并消除了预先其中a是常数61值得信赖的同行。我318H.A. Kurdi我H21n：a c1 it1 我...NITK NITKHHn在Rahman等人（2010）中提出了模糊综合评估模型，FSEM-Trust，其中每个对等体通过几个因素单独评估，这些因素被聚合成基于模糊逻辑计算的加权和。该加权和被视为信任值，它可以提高识别恶意节点的能力。在（Lin等人，2013年），个性化EigenTrust信誉系统被引入，以使每个对等体能够从社交网络中选择其可信的对等体。这种方法的目的是消除对预信任的对等点的需要，并确定更多种类的恶意攻击比原来的EigenTrust算法。所有上述工作旨在最小化EigenTrust对预信任节点的依赖性。为了做到这一点，他们提出了新的方法，这些方法可能在一定程度上提高了算法的效率，牺牲了算法因此，本文的目的是处理预信任节点的问题，同时通过第3节中描述的诚实节点的概念来保持原始EigenTrust的简单性。3. HonestPeer方法HonestPeer是一种面向P2P系统的分布式信誉管理算法。它的主要目标是通过提高成功率和减少不真实的下载来更好地服务有信誉的“在开发HonestPeer时，代表通过这种方式，HonestPeer帮助每个节点根据最后一次交易来识别其最诚实的对等节点.重要的是，诚实的对等体是动态可替换的，如果他变得不那么活跃或提供不真实的文件。所以当一个文件的查询被发出时，一个拥有这个文件的对等体的列表被生成。对等体基于信誉度量选择下载源（7）。在下载文件之后，对等体评估事务并相应地更新信任值。此信息与好友列表中的所有对等方共享。重复该过程直到算法收敛。完整的算法如图所示。1.一、4. 系统性能分析HonestPeer通过分析其时间复杂性和研究其行为来进行评估，该框架是专门为代表管理系统设计的，并被认为是本文的主要贡献之一。4.1. 算法复杂度和收敛开销对图1中的算法的批判性分析表明，它的com.复杂性完全取决于T_k_k的计算和收敛开销。后者被测量为在全局声誉收敛之前的迭代次数。的tk1的计算并不密集，因为大多数c 有由EigenTrust识别的突变系统（Kamvar等人， 2003年）iij被考虑。其中包括：通过定义和执行由同行而不是中央权威共享的道德规范来自我监管;所有同行的匿名性;没有利润分配给新来者;最小的计算，存储和消息开销以及对恶意同行集体的鲁棒性。因此，我们从原始的EigenTrust开始，遵循相同的方法，使用Eqs计算每个节点的信任值。（1）和（3）。然后，对于计算其当前声誉值的对等体，它需要帮助在最后一次运行期间接收到的声誉来找到具有最大声誉值th的诚实对等体h。最大值为1000。tk;. . . ;tk7值为零。此外，Ai和Bi都很小，增加了搜索它们的过程（Kamvar等人，2003年）。因此，算法的复杂度是有界的，它收敛速度快。4.2. 实验框架这项研究面临的主要困难是为拟议的系统找到一个合适的评估框架。尽管事实上声誉管理问题正在获得相当大的关注与许多最近提出的系统和模型，令人惊讶的是，系统的方法和工具，对它们的评价是非常缺乏的。相反，每个人都提出工作设计了一个评估框架，最好地显示了其中hA我诚实的对等体h在计算等式中的增殖参数a的值时起着关键作用。（6），其不是常数，与原始EigenTrust算法相反。因此，如果h是预信任对等体P的一部分，则预信任对等体应该仍然对决定其他对等体的信誉具有高影响。否则，如果不是P的一部分，那么预信任节点在决定其他节点信誉时的作用应该被边缘化。基于此，对等体的当前信誉i被计算为：8>< 1-a。C我tk.. . c t k如果jh2Ptðkþ1Þ>克雷奇1i1尼尼Σð8Þ哪里（tk; j如果tk>0： 51-tk; j iftk6 0： 5H H图1HonestPeer算法。þð1-aÞpi;ifhRPa¼.P2P系统中信誉管理的EigenTrust算法319实验号数目预表1实验性的静坐。用户文件受信任的对等体与以前的工作相比，其声誉策略的效率。这意味着没有定义共同的绩效指标或控制变量。需要与战略无关的绩效指标和控制变量，这是本文的主要贡献之一。的第2组：变体实验2.11000200100选择控制变量和性能指标文件数量实验2.21000500100从应用领域来看，这是一个共享的P2P网络，实验2.310001000100工作，以确保选择是不赞成某种策略。实验2.410001500100然而，总是有权衡。在这种情况下，它可以是dif-实验2.510002000100以解释获得的直接关系。结果和使用的战略，这是一个共同的问题，在所有来自不同领域（巴特勒迪和Loren，1988）。最终目标是回答这样一个问题：让具有高声誉值的对等点在计算其他对等点的声誉时发挥作用，是否对成功率和良好对等点的不真实下载量为了回答这个问题，我们采用了West等人（2009）开发的开源模拟器RM-SIM。该模拟器模拟了各种网络配置和多个恶意对等行为模型。它有两个版本：Java和C。本文是基于java实现的，具有更好的可移植性。所有实验都在i5 Intel Core 2.40 GHz 笔 记 本 电 脑 上 进 行 ， 具 有 6 GBRAM，运行64位的Windows 7 Home Premium。软件工具包括NetBeans IDE、VisualC++ 2010 Express和jGRASP版本1.8.8_23。考虑了两个主要的P2P系统问题可扩展到更大数量的节点，这对P2P系统很重要，如Aberer和Despotovic（2001）所示。在各种负载下的可持续性，包括文件数量和同行之间的交易（Shen等人， 2010年）。评价框架涉及以下主要步骤：1. 确定P2P系统的特征设计元素，并决定要考虑的集合：对等点的数量，事务的数量和不同文件的数量2. 通过改变实验变量、节点数量和文件数量来模拟P2P环境的代表性样本。设计了两组实验，如表1所示：在第一组中，文件的数量恒定为1000个文件，而对等体的数量的值在200，500，1000，1500个对等体的范围内选择。在第二组中，对等体的数量被认为是恒定的1000个对等体，而文件数量的值被选择在200、500、1000、1500个文件的范围3. 将交易数量稳定在5000笔交易的价值，将预信任节点的百分比稳定在10%，将良好节点（包括预信任节点）的百分比稳定在75%，将恶意节点的百分比稳定在25%。4. 为应用网络和对等点采用合适的模型：应用程序模型：类似于Aberer和Despotovic（2001）和Wang和Vassileva（2003），P2P文件共享应用程序被认为是演示所提出的声誉管理系统。该系统具有通用性，可以很容易地应用于其他P2P应用，如在线拍卖、电子商务或P2P分布式计算。在查询生成中，考虑了智能查询模型，其中用户不能请求他已经拥有或过去请求过的文件，并且所请求的文件必须存在于网络中。每一位同行都有平等的机会成为文件请求者。请求哪个文件的决定由Zipf分布Schlosser和Kamvar，2003表示。为了简单起见，每个用户都有一个相同预期大小的初始库。网络模型：与West等人（2009）一样，本文考虑了有限带宽和对等模型：研究了四种对等体模型：提供诚实反馈并从其库中清除无效文件的良好对等体;对反馈撒谎并保留无效文件的纯粹恶意对等体;不可靠的对等体，其行为不一致，在某些事务中模仿好对等体，在另一些事务中模仿恶意对等体。5. 确定基准：考虑了两个案例，这两个案例与Zhou和Hwang（2007年4月）以及West等人使用的方法一致，2009年度：EigenTrust算法：如第2.2节所述。 无一项：在没有任何信誉管理系统的情况下，每个对等体随机选择服务提供商从哪里下载文件（用无表示）。采用这一制度只是为了提供一个比较基准。它代表了所有场景中的最差情况6. 确定适当的业绩计量：考虑了两项业绩计量：●●●●●●●进行系统的评估和比较，第1组：变体实验1.1200100020声誉管理系统。同行人数实验1.2500100050因此，严格控制的评价框架，设计了一个P2P网络仿真模型可以实验1.3实验1.41000150010001000100150320H.A. Kurdi¼良好对等点下载的不真实文件的百分比：如果计算的全局信誉值准确地反映了对等点的行为，那么良好对 等 点 下 载 的 不 真 实 文 件 的 数 量 应 该 最 小 化（Kamvar等人， 2003年）。好的对等体的成功率：基于算法，广告好的对等体应该实现更高的成功率（West等人， 2009年，它被定义为：优秀同行的成功率#由良好对等体接收的有效文件良好对等点数ð9Þ7. 比较了三种信誉管理系统的性能，并对主要结果进行了分析通过重复每个实验10次（Zhou和Hwang，2007）并计算平均结果，使用标准误差（SE）测量数据的不确定性，并在所有图表中将值显示为误差条，来5. 结果和讨论在两组实验中运行5000个事务的总结结果如图1A和1B所示。2比5各图中的误差条表示平均值的标准误差。5.1. 成功率图图2和图3示出了基于每个信誉系统的良好对等体的成功率，其计算为良好对等体接收的有效文件的数量除以良好对等体尝试的交易的数量。比较图如图2和图3所示，曲线图显示了在某些方面相似而在其他方面不同的结果。在图2中，良好对等体的成功率相对于系统中对等体的数量绘制。它表明，当文件数量固定时，HonestPeer成功率随着对等点数量的增加而稳步增加。虽然EigenTrust也是如此，但成功率的增加低于HonestPeer。更不用说，两种信任体系之间的成功率差距，图2当考虑不同数量的节点时，好节点的成功率。图3当考虑不同数量的不同文件时，良好对等点的成功率。图4考虑不同数量的节点时，好节点收到的无效文件百分比图5当考虑不同数量的不同文件时，良好对等体收到的无效文件百分比系统中的对等体数量。这显示了HonestPeer对大量对等点的可伸缩性。图3绘制了良好对等点的成功率与系统中不同文件的尽管表现出轻微的●●P2P系统中信誉管理的EigenTrust算法321虽然成功率随着系统中文件数量的增加而下降，但HonestPeer在所有场景中仍然优于EigenTrust。这些图表清楚地描述了HonestPeer在帮助好的对等点下载有效安全文件的有效性和能力方面超过了这可以归因于HonestPeer能够在每轮之后动态地选择诚实的对等体，而预信任的对等体被静态地选择。EigenTrust不考虑他们的表现。正如预期的那样，两人都确认，当不使用信任系统时，结果会出现波动，因为下载过程变得随机。5.2. 无效下载基于每个声誉系统，良好对等体收到的无效文件的百分比在图1A和1B中进行评估。 4和5.在图2中，良好对等体的成功率相对于系统中对等体的数量绘制。图4说明了系统中好节点收到的无效文件的百分比与节点数量之间的关系。它表明，HonestTrust在好的同行收到的无效文件的百分比方面也优于EigenTrust。当对等体的数量在200和500之间时，差异很小。然而，当系统中有1000-1500个对等体时，差距急剧增加。这个发现证明了HonestTrust在对等点数量特别多的时候特别总体而言，优秀用户下载的无效文件百分比下降了1.5%以上。图 5 遵 循 类 似 的 模 式 ， 因 为 它 展 示 了 HonestPeer 与EigenTrust相比在降低无效文件百分比方面的成功。虽然百分比略有增加，但HonestPeer在如此大量的文件中仍能保持成功。这是因为EigenTrust依赖于一组静态的预信任对等点，而HonestPeer通过选择最有信誉的节点（诚实的对等点）来释放这一限制，动态地基于所提供文件的质量，使HonestPeer对文件数量的增加更加鲁棒。6. 结论对等系统为节点之间的资源自由共享提供了许多优势。然而，它们具有相关的风险，其中恶意对等体传播可能破坏整个系统的不真实文件。因此，声誉管理系统应运而生，以克服这一问题。在这一领域的主要范例是EigenTrust声誉管理系统。它提供了有效减少好的对等点对不真实文件的无效下载的机制。另一方面，一个众所周知的缺点是它依赖于预信任对等体的概念，因此其他对等体将被排名较低，尽管可能是诚实的，使它们在系统中的角色边缘化。为了解决这个问题，本文提出了增强EigenTrust，赋予具有更高信誉值的节点在计算其他节点的信誉中的重要作用。通过模拟，该方法对降低无效文件的百分比和提高好用户下载好文件的成功率具有积极的影响。这些积极的结果一直保持在系统中的对等体的数量逐渐增加，从200到1500表明更好的可扩展性HonestPeer相比，EigenTrust。此外，当系统中不同文件的数量从200逐渐增加到2000时，HonestPeer的有效性也得到了保持，在所有情况下都比EigenTrust表现出更好的可持续性在我们未来的工作中，我们打算研究将文件信任值与对等 信 任 值 相 结 合 对 建 立 更 稳 健 的 我 们 还 计 划 扩 展HonestPeer来处理更多的威胁模型，如恶意软件和中毒.致谢这项工作得到了沙特阿拉伯王国科学、技术和创新长期综合国家计划的部分资助，赠款号为11-INF 1895 -08。引用Aberer，K.，Despotovic，Z.，2001.对等信息系统中的信任管理。第10届国际信息与知识管理大会论文集Abrams，Z.，McGrew，R.，Plotkin，S.，2005.基于EigenTrust的不可操纵信任系统。 ACM SIGecom Exchanges 5，21-30.Al-Muhtadi，Jalal.，2007.一个有效的覆盖基础设施，用于互联网上的隐私保护通信。J. 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