东篱科研大数据发现系统（DRDS）

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一种高效的集中信任模型下的共谋检测算法

期刊名称：小型微型计算机系统
时间：0
页码：626-630
语言：中文
分类：TP393[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
作者机构：[1]中国科学技术大学计算机科学与技术系国家高性能计算中心,安徽合肥230027, [2]中国科学技术大学苏州研究院,江苏苏州215123
相关基金：国家自然科学重大研究计划基金项目（90818005）资助; 国家自然科学基金项目（60903217、60773032）资助; 江苏省自然科学基金项目（BK2007060）资助
相关项目：可信的安全多方计算环境构建方法及其关键技术研究

关键词：信任管理, 集中式信任管理模型, 共谋检测, 聚类, trust management, concentrative trust management model, collusion detection, clustering

中文摘要：

在各种信任管理模型中,共谋欺骗是最棘手的恶意行为之一.由于信任值的主观特性,目前对共谋欺骗还没有较好的判定方法.本文利用聚类方法,提出一种集中信任模型下的共谋检测算法.为检验算法性能和参数设置,文中设计了相关的仿真实验,并进行了量化分析.实验结果表明,在选取合适参数的情况下,算法具有较好的检测效果.

英文摘要：

Collusion is one of the most intractable malicious behaviors in the trust management model.Due to the subjective property of trust value,there is no good method to determine collusion action yet.This paper proposes a collusion detection algorithm for concentrative trust management model by clustering method.A correlative simulation program is designed to test the performance of the algorithm and settings of parameters.We also have a quantitative analysis for it.The simulation results indicate that the method is effective when choosing proper parameters.

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