| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第9-12页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 研究内容与贡献 | 第10-11页 |
| 1.3 章节安排 | 第11-12页 |
| 第二章 P2P 与 MP2P 研究概述 | 第12-23页 |
| 2.1 P2P 研究现状、网络结构及特点 | 第12-16页 |
| 2.2 MP2P 研究现状、网络结构及特点 | 第16-18页 |
| 2.3 P2P 信任模型概述 | 第18-20页 |
| 2.4 MP2P 信任模型概述 | 第20-21页 |
| 2.5 MP2P 与 P2P 信任模型之间的差异 | 第21-22页 |
| 2.6 本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 基于代理服务器群的云框架结构 | 第23-30页 |
| 3.1 信任的相关定义 | 第23-24页 |
| 3.2 MP2P 网中基于云代理服务器的重叠网体系结构 | 第24-26页 |
| 3.3 设备接入层代理服务器的逻辑拓扑结构 | 第26-27页 |
| 3.4 抗共谋措施以及移动节点在 MP2P 网的加入与退出机制 | 第27-28页 |
| 3.5 相关信任信息表的属性及存储 | 第28-29页 |
| 3.6 本章小结 | 第29-30页 |
| 第四章 基于代理服务器的安全反馈的在线信任模型 | 第30-40页 |
| 4.1 移动节点间资源选择协议 | 第30-32页 |
| 4.2 协议安全性分析 | 第32-33页 |
| 4.3 基于多粒度的在线信任值计算方法 | 第33-35页 |
| 4.3.1 面向节点的直接信任值计算 | 第33页 |
| 4.3.2 面向资源的直接信任值计算 | 第33-34页 |
| 4.3.3 节点间接信任值计算 | 第34页 |
| 4.3.4 节点局部评价可信度计算 | 第34页 |
| 4.3.5 节点全局评价可信度计算 | 第34-35页 |
| 4.3.6 节点综合信任度计算 | 第35页 |
| 4.3.7 节点的贡献度 | 第35页 |
| 4.4 仿真结果及分析 | 第35-39页 |
| 4.4.1 仿真软件介绍 | 第35-36页 |
| 4.4.2 仿真参数设置 | 第36-37页 |
| 4.4.3 模拟节点诋毁行为对交易结果的影响 | 第37页 |
| 4.4.4 模拟节点合谋行为对节点信任度的影响 | 第37-38页 |
| 4.4.5 模拟不同贡献度的节点对交易成功率的影响 | 第38-39页 |
| 4.5 本章小结 | 第39-40页 |
| 第五章 基于模糊 Q-学习算法的离线信任模型 | 第40-53页 |
| 5.1 模糊理论与 Q-学习算法简介 | 第40页 |
| 5.2 模糊理论在信任决策模型中的应用 | 第40-42页 |
| 5.3 状态转移概率的计算 | 第42-43页 |
| 5.4 混合策略 Nash 解的求解过程 | 第43-45页 |
| 5.5 策略迭代算法及其流程 | 第45-47页 |
| 5.6 仿真结果及分析 | 第47-52页 |
| 5.6.1 仿真参数设置 | 第47-49页 |
| 5.6.2 Q 值收敛速度的比较 | 第49页 |
| 5.6.3 Q 值收益的比较 | 第49-52页 |
| 5.7 本章小结 | 第52-53页 |
| 第六章 总结与展望 | 第53-55页 |
| 6.1 总结 | 第53页 |
| 6.2 不足以及展望 | 第53-55页 |
| 参考文献 | 第55-58页 |
| 附录1 攻读硕士学位期间撰写的论文 | 第58-59页 |
| 附录2 攻读硕士学位期间参加的科研项目 | 第59-60页 |
| 致谢 | 第60页 |
