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摘要
运用信任模型进行可信评估是解决分布式网络安全问题的重要手段。然而，目前大部分研究工作把研究重点放在如何收集更完整的信任证据，以及如何利用一些新手段如机器学习、区块链等评估节点信任值，很少对如何获取节点可靠的初始信任值进行研究。实际上，针对分布式网络提出的很多信任模型都依赖于历史信任证据，而初次对网络进行可信评估时并不具备相关历史信息。基于此，该文面向分布式网络环境的安全问题，提出了基于挑战-响应模型的可信评估方法。首先利用挑战-响应模型获取节点可靠的初始信任值，并利用此初始信任值对网络中的节点进行分簇，在簇内进行信任值计算和信任值更新，完成分布式网络环境下完整的可信评估流程。仿真结果表明，相较于统一设置初始信任值的方式，该文所提方法能对恶意节点、自私节点的信任值有较准确的预测，同时对恶意节点的检测率也更高。
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