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摘 要：本文通过对当前P2P网络的几种常用信任模型进行比较,给出了当前P2P网络信任模型在现实网络环境下的不足之处,提出了设计新的网络信任模型需要考虑的关键因素.
关 键 词 ：P2P；信任模型
中图分类号：TP393.08
要解决P2P网络中存在的安全问题,就必须建立起合理的、健壮的信任模型[1].由于P2P网络的特征决定了网络中节点与节点的关系是对等的,因此就不存在节点的等级划分问题,但从另外一个方面来说,P2P网络中缺乏权威节点和可信节点,也不能像以前传统网络那样通过服务器这个中心节点来进行裁决.因此,我们在P2P网络中所建立的信任模型主要凭借的是结点的可信度和信誉,然后结合传统网络模型的思想,来形成具有P2P网络特色的信任模型.
1.典型P2P信任模型研究和思考
我们通过表格的形式对当前P2P网络中常用的几种信任模型作了一个对比,如表1所示：
这只是一个较为粗放的理解,除以上所提到的区别之外,我们还必须注意到信任模型的一些不足的地方,因为信任本身来说是有缺陷的,而且信任值可以动态地改变.这就给P2P信任模型带来了天然的缺陷,恶意节点往往就会抓住漏洞进行攻击,例如,在P2P网络中经常发生的谎言、欺诈、冒名现象等.
2.现实网络环境对信任模型设计的影响因素
2.1 大多数信任模型中对在各种不同网络环境下对网络节点提供反馈信息的真实性缺乏评价机制.因为Inter是复杂的,在网络中节点的表现也是复杂的.比如在现实的网络中,会有某个节点在一些对它来说获利甚小的交易中表现得积极,而且会为其它节点提供优质的服务,以此来获得其它节点对它的推荐,积累信誉值,如果它长期参与这类交易,那么就会积累出一个较高的信誉值,让网络中其它节点认为该节点可信；而该节点同时也会在某几次它认为能够获利巨大的交易或者是流量巨大的交易中进行欺诈,获取利润.那么如果是一个健壮的P2P信任系统,就应该预防这种情况的发生.现实中还存在这样的情况：某个节点在最初进行交易的时候建立了良好的信誉值,但随着交易的持续进行,它就利用这个良好的信誉值去进行各种恶意行为而获利,当由于恶意行为而导致信誉值降低的时候,它又会改变自身的恶意行为去积累良好信誉值以便在后续交易中继续恶意行为,也即是说它的信誉值是在良好与恶意之间摇摆的.对于这样的节点来说,我们现有的信任模型经常对之无能为力.
2.2 现实中相当多的信任模型没有提供激励机制来促使节点为网络提供服务[2],现实中相当多的信任模型没有提供激励机制来促使节点为网络提供服务,也就是说,网络中节点为其它节点做出自身的评估并且反馈给其它节点是完全自愿的,而且也是一种义务,是得不到任何回报的,那么在这样的机制下,当某个节点因为要同目标节点进行交易需要获得其它节点对该节点的评价反馈时,其它节点由于缺乏动力而不愿意对请求进行响应的情况就不可避免地发生了,这样的话,会使整个网络表现出一种惰性,缺乏活力,进而影响网络的有效性.
2.3 大多数模型没有提供对恶意节点的恶意行为进行处罚的机制,如果在一个P2P网络中没有这样的措施,恶意节点就会肆无忌惮,最终导致网络被颠覆的情况发生.
我们刚才讨论了P2P网络模型目前还未完全解决的一些问题,通过讨论我们发现,P2P网络中的安全问题很大程度上要归咎于P2P网络结构和P2P网络的运行机理,因为P2P网络上对节点有两个基本要求,即节点应该是匿名的,节点还应该是共享的.匿名性表现在P2P网络上就是节点可以隐藏自己的真实物理身份,取而代之的一个逻辑名字,或者是一个网络ID,这就相当于一个国家没有实行严格的户籍管理制度,如果有人进行违法犯罪行为,机关即使抓获犯罪嫌疑人也无法调查到他的真实身份.这样的情况导致网络节点对整个网络不负担任何的责任和义务,网络也无法提供有效的审计和管理来防治节点的恶意行为.其次是网络上可以共享任何资源,而这些资源的本身是否具有威胁,P2P网络没有提供任何审查措施,这就对网络带来了很多的威胁,经常遭受到攻击.
3.基于上面讨论的在基于信任的P2P网络中存在的问题,P2P信任模型的设计中就要考虑以下几个重要因素
3.1 P2P网络信任模型中信任信息的存储应该是分布式存储在网络各个节点中,考虑到节点的自由度,存储应该具有冗余度.存储的信任信息应该有一个统一定义的格式,信息应具有一致性[3].
3.2 系统自我调节能力应该很强.P2P网络节点在网络中信誉值的增加和减少不是由某个中心服务器来裁决,而是应该由社区内的节点自己评价并调节的.这就需要我们开发出一个实时计算节点信誉值的计算公式.
3.3 信任模型必须考虑到上下文因素对信任计算的影响.在前方中我们曾经提到,节点可能会积极诚实地参与多次小型交易,在交易中表现良好从而积累较高的信誉值,然后利用这个信誉值在重要交易或是大型流量交易中欺骗对方,达到为自身获利的目的.因此为了预防这种欺诈行为的发生,在设计模型的时候考虑在计算公式中对交易进行鉴别和区分,引入交易影响的上下文因子,对不同额度、不同重要性、不同数据流量的交易进行加权处理.同时,对每次交易得到的评价也应区别对待,如根据下载速度的快慢、根据下载文件质量的好坏等.
3.4 信任模型应该拥有对推荐信息进行鉴别、筛选、评价的机制.在现实P2P网络中有两种情况值得关注：一是我们平常认为比较可靠的节点有可能出于同别的节点竞争的意愿而对竞争节点做出与其表现不符的评价和推荐信息；二是信誉高的节点是否就是可靠的节点?我们知道有些信誉值高的节点是通过参加多次小规模交易而得到的,它有可能在一些大规模交易或它认为能够获利较大的交易中表现出恶意行为.这就要求我们在信誉值计算时必须考虑到节点的可信度问题.
3.5 信任模型应该提供有效的奖惩机制来激励节点为其它节点做出真实可信的推荐.首先我们希望模型不应当对刚加入的节点有任何的优惠政策.新加入的节点如果要想获得良好的、高的信誉,必须通过实际行动来证明自己的信誉,这就必须通过积极参与多次交易而且表现良好,用这样的方式来积累得到高信誉值.
3.6 信任模型中各节点在网络中的身份应该保持匿名性,比如用一个逻辑名字或一个ID号来表示,这样可以有效防止恶意节点通过得到节点的物理地址对节点实施报复打击的情况发生,从而保持系统的有效性.
3.7 模型在进行信誉值的计算和存储的时候耗费的系统资源应该尽量小,或者说应该控制在一个合理的范围内,同时在查询信誉值和接收节点反馈信息的时候也应该格式简单以达到占用网络带宽较小的目的.
我们可以通过以上设计目标来融合和改进目前的信任模型,提出更为合理的实时计算节点信誉值的公式,取长补短,设计出更符合现实需求的信任模型,以解决现有模型所存在的这些问题.