A Novel Trust Evaluation Model Based on Gray Clustering Theory for Routing Networks

Ting Han1; Shoushan Luo2; Hongliang Zhu2; Yang Xin2; Yong Peng3

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A Novel Trust Evaluation Model Based on Gray Clustering Theory for Routing Networks

机译：一种基于灰色聚类理论的路由网络的新型信任评估模型

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—The trust solutions to routing networks are faced with the evaluation of behavior trust and how to exactly evaluate the behaviors under the circumstance of existing recommend deceptive behavior such as providing fake or misleading recommendation. In this paper, by learning trust relationship from routing network, a trust evaluation model based on Grey Clustering Theory is proposed. The model adopts improved Bayes theory to evaluate the behavior trust. By introducing Grey Clustering Theory, the model clusters the recommend node to different trust classes according to recommend credibility and calculates the recommend weight to resistance the fraud recommends information from the deceptive node. Simulation results show that trust evaluation model based on Grey Clustering Theory cannot only effectively evaluate the routing node behavior but also has better anti-attack performance, anti-deception performance and higher attack node detection rate.

机译：- 路由网络的信任解决方案面临着行为信任的评估以及如何准确评估现有推荐欺骗行为的情况下的行为，例如提供假或误导性建议。本文通过从路由网络学习信任关系，提出了一种基于灰色聚类理论的信任评估模型。该模型采用改进的贝叶斯理论来评估行为信任。通过引入灰色聚类理论，模型将推荐的节点群集根据推荐的可信度，并计算推荐权重的阻力，欺诈推荐来自欺骗性节点的信息。仿真结果表明，基于灰色聚类理论的信任评估模型不能有效地评估路由节点行为，而且还具有更好的防攻击性能，防欺骗性能和更高的攻击节点检测率。

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来源
《Journal of Computers》 |2013年第11期|共7页
作者
Ting Han1; Shoushan Luo2; Hongliang Zhu2; Yang Xin2; Yong Peng3;
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