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电子商务系统的信任建模与评估
[摘 要]：针对P2P 电子商务系统的安全问题，提出一种基于声誉的信任模型。通过引入影响信任度的信任因素改进局部声誉与全局声誉的计算方法，准确地反映出节点的信任度，降低信任度计算的时间复杂度。实验结果表明，该模型相比现有的信任模型，能提高系统交易成功率，并有效用于P2P 电子商务系统中。
[关键词]：P2P 系统；电子商务；信任模型；声誉
Trust Modeling and eva luation in E-commerce System
Sun Hu
【Abstract】For the problem of security in P2P e-commerce system, this paper provides a novel reputation-based trust model. By introducing many comprehensive trust factors in computing trust level and improving the calculation methods of the local reputation and global reputation, this model can not only accurately reflect the node’s trust level, but also reduce the time complexity in computing trust level. Experimental results show that the trust model can improve the rate of successful transaction compared to the existing trust models, and can be effectively applied to the P2P e-commerce system.
【Key words】P2P system; e-commerce; trust model; reputation
一、 概述
在P2P 系统中，节点既是消费者也是服务者，它能匿名地进行直接交互，并随时加入和离开系统。在P2P 电子商务系统中，由于用户常与陌生的用户进行交易，很有可能遇到恶意用户，从而蒙受巨大的损失，因此如何在P2P 电子商务系统中提供一个有效的信任机制(模型)，帮助在用户之间建立起信任，让买卖双方互相知晓，并且评估他们在参加交易中的风险，以便能安全地进行交易，是目前P2P 电子商务技术研究的一个热点。信任模型为P2P 电子商务系统安全问题的解决提供了方案。信任模型是一个用于建立和管理信任关系的框架，其主要功能是对实体之间的信任关系进行评估，提供信任值的计算或根据服务请求提供合适的引用链。文献[1]提出在P2P 环境下基于全局声誉的信任模型EigenRep。EigenRep 通过邻居节点间的满意度的迭代来获取节点的可信度。在无恶意节点的网络中，该模型可较好地反映出节点的真实行为，但该模型存在收敛性的问题，且具有较高的计算和通信代价。文献[2]提出基于模糊逻辑推理规则来计算节点的全局声誉的FuzzyTrust 信任模型。该模型具有较高的恶意节点检测率，但计算代价和通信代价比较高，而且该模型未考虑影响信任评价的各种信任因素，也未对模型的收敛性进行论证。文献[3]提出一种基于局部声誉的信任模型HBDTM，但该模型未给出交易时间影响因子的确定方法且模型本身抗攻击能力较差。文献[4]使用DS 证据理论来表达信任(声誉)值，模型中假定了2 个可能的结果，若信任为m(TA)，不信任为m(⌐TA)，则信任值为Γ(A)=m(TA)-m(⌐TA), {m(TA), m(⌐TA)} ∈ [0, 1],Γ(A) ∈ [-1, 1]。根据其行为历史记录进行信任评估以及预定义的可信和不可信行为的门限值，使用Dempster 规则即可计算出m(TA)和m(⌐TA)，进而得出信任值，但该模型抗攻击能力较差。目前的信任模型存在如下问题：(1)信任度计算的时间复杂度比较高。(2)抗攻击能力有待提高。本文基于上述问题提出一种新的在P2P 电子商务系统中基于声誉的信任模型。
