【摘 要】
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现有的信任模型在识别不诚实反馈、惩罚恶意节点的策略性动态改变行为和激励机制等方面存在不足。为了解决这些问题,提出了一个基于时间窗的局部信任模型TW-Trust,统一考虑了
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现有的信任模型在识别不诚实反馈、惩罚恶意节点的策略性动态改变行为和激励机制等方面存在不足。为了解决这些问题,提出了一个基于时间窗的局部信任模型TW-Trust,统一考虑了信任、信誉与激励三者的内在关系,同时考虑了时间因素对信任计算的影响。使用直接信任、历史信誉、差别信誉、滥用信誉、相似度和激励效用6个参数来计算网络节点信任度,并通过反馈控制机制动态调节这些参数,提高了信任模型的动态适应能力。仿真实验结果表明,TW-Trust较已有模型能更好地处理恶意节点策略性动态变化行为和不诚实反馈对系统的攻击,能更好解
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