冯 艳，卢 花，高海波

（湖南涉外经济学院，长沙 410205）

前言：近年来，伴随信息技术快速发展，使得P2P技术应用范围逐渐扩大，要想发挥出P2P的优势，需要工作人员以时间因子为基础进行有效研究，这样通过P2P信任算法不但能够对节点状态进行有效描述，还能对恶意结点起到隔离作用。

1 P2P概述

P2P是Peer-to-peer的缩写，P2P是一种技术，能够对网络应用核心进行有效引导，其对于互联网有着较大改变，P2P应用范围较广，能够弥补了传统分布式系统存在的缺陷，其具有显著优势，从长远角度来看，P2P具有广阔的发展前景，现在用户使用P2P软件数量急剧增加，在某种程度上给互联网带宽带来较大冲击。P2P使得互联网技术越来越成熟，使得共享精神在用户中逐渐深入，从现有的情况来看，P2P优点主要体现大范围共享、搜索方面[1]，对于文件交换有着重要作用，不但能够实现信息实时共享，使得工作人员工作更为高效，还促进了企业的发展。但在对P2P进行应用时，需要有较为安全的环境作为支撑，这样才能确保信息的安全性，避免信息出现泄漏，在此期间，互联网环境起着至关重要的作用，如果互联网环境具有较大安全隐患，会给P2P应用带来严重影响，这就需要工作人员对P2P信任机制进行有效研究，确保环境的安全性，从而对对象进行辨认，满足网络环境相关要求。

在应用P2P时，用户可以对多重角色进行扮演，这样不但使其具有一定的对等性，使得管理员很难对其进行有效管理，而且增加了管理员的任务量，因此，要想确保P2P正常应用，需要用户对其充分信任，这样才能发挥出P2P自身价值。一些P2P应用寻求匿名性，无法使信任性得到保证，例如，在对文件进行共享时，容易出现文件失效现象或者受到病毒的入侵，一方面会使得P2P系统安全性大大降低，另一方面会给P2P系统实体带来严重影响。面对这种情形，需要有信任管理系统作为支撑，这样不但能够对用户信任等级进行评定，还能对恶意节点进行有效隔离，从而确保系统正常使用。

2 常见的信任机制分析

2.1 基于信任域的信任模型

这种模型的设计思想主要是把网络分为多个自治域，并把节点间信任关系分为域内、域间等，然后工作人员运用不同策略对信任关系进行有效处理，其中域内信任关系主要是在同域节点间进行交易，任何一个节点能够对其进行维护，而推荐表对信任度有着较大影响，在这个过程中，需要工作人员遵循相关原则进行操作，这样建立良好的信任关系，确保信息的准确性。域间信任关系主要以域间节点为基础进行的交易，其中直接信任值对其有着一定影响，因此，工作人员要对直接信任值进行充分考虑，从而达到预期的目的。此种信任模型的优点主要体现在能够运用不同策略进行区别对待，以此来处理好域内与域间的信任关系，这样不仅与现实社会更加契合，而且还能满足用户实际需求，由于同域节点间熟识度较高，远比异域节点更大[2]，工作人员在对其进行计算时易于操作，不会产生较大难度，进而提高计算效率。但此种模型也具有一定缺点，没有对上下文环境进行充分考虑，这样会影响信任关系，无法确定准确的系统初值。

2.2 基于主观逻辑的信任模型

此种模型可以把存在的安全危机分为两类，一是在运用节点时可能产生恶意代码，二是在运用节点时可能会造成恶意资源的出现，一旦存在任何恶意企图，都会给使用者带来严重影响。为了避免此种现象的发生，需要对信任关系进行分化处理，然后根据实际情况实行相应的策略。在实际操作中，工作人员运用几个维度对信任进行衡量，这样不但能够加强工作人员对影响信任关系因素的了解，还能对一些内容进行有效规避，从而提高信任值。该种模型主要优点为：主要以生命周期为基础，在计算时有相应的算法作为支撑，使得计算结果得到有效保障。工作人员可以运用相关策略对信任管理层进行有效设置，一方面会提高可测量性，另一方面会使得信任弹性得到大大增加，这对于开放型网络结构是非常有利的。此种模型的缺点为：不能对身份和行为认证进行统一处理，还不能对恶意推荐进行完全消除。此外，工作人员在运用该种模型时，需要节点进行独立完成，这样不但使得节点开销大大增加，还使得系统设计较为复杂，对于设计人员提出了较高要求，难以得到广泛应用。

3 基于时间因子的P2P信任算法

对于非结构化分布式P2P结构来说，工作人员在对信任度进行计算时，可以引入时间因素，一般情况下，最近一段时间交易会对信任值产生较大影响，而交易间隔的时间较长，所产生的影响不大，因此，工作人员可以根据这一特性进行合理计算。在计算过程中，工作人员可以对时间进行倒数，以实际情况为基础进行有效计算，工作人员可以通过次数进行计算，本文主要以天数为基准进行计算，时间系数用t来表示，则信任度为

为了确保计算的精准性，建立算法模型，根据随机数据进行仿真计算，由图可知，当天数不断变化时，信任度也发生相应的变化，当间隔时间较长时，数值对于计算结果没有较大影响，当间隔时间较短时，对于信任值影响较为明显。在一定条件下，工作人员运用不同随机种子来获得曲线图，当时间不断增长时，曲线也跟随变化，使数值逐渐趋于稳定，当时间因子为8、9、10时，信任度变化相对不明显。通过模型分析可知，当引入时间因子后，间隔时间较短对于信任度影响程度较大，而最后计算结果对于信任值起着决定作用，这就需要工作人员对时间因子进行充分考虑，发挥出其在P2P信任算法中的作用，从而提高计算的准确性。与此同时，平均变化曲线会跟随每天信任值发生相应的变化，如果波动范围较大，意味着与较短时间内信任度没有较大联系。总之，时间因子在10以内，对信任值进行计算作用较为明显，时间因子在10以外，不会给计算结果带来较大影响，一般会在信任值上下进行细微的波动，从某些方面可以看出，在运用这种方法进行计算时会产生较为稳定的信任值，工作人员可以根据实际情况对10以内时间因子进行提取，如果条件允许，工作人员可以扩大计算范围，这样不但能够确保数值具有较强的代表性，还能避免出现偏差。此外，在运用此种方法进行计算时，一方面不会使得资源出现浪费现象，防止给网络带来较大的负担，另一方面能够避免网络出现失灵现象，进而提高网络的高效性，这对于网络高速运转是非常有利的。

4 结束语

根据仿真模型结果可知，基于时间因子的算法较为简单、运算量相对较小、对于工作人员没有较高要求，如果距离当前时间较长，会使得信任值不够敏感，这就需要工作人员根据实际情况进行充分考虑，在确保参数恰当前提下，运用此种信任算法，然后选择一个较为稳定的信任度，从而满足信任模型相关要求。