摘要：为确保对等网络节点交互的安全性，提出一种基于交易节点分类管理的网络安全模型。将失败的交易分为严重失败与一般不满意进行分类统计，以便更准确及时地检测恶意节点。在节点的直接交易过程中，根据交易历史记录，使用支持向量机分类器将网络中的节点划分为可信任节点、陌生节点和恶意节点，分别建立可信任节点列表与恶意节点列表，限制恶意节点的交易及反馈推荐行为。在反馈推荐意见统计表的基础上，利用Bayesian分类器对被评价节点进行分类，根据不同的可信度将可信任节点和陌生节点的反馈意见进行综合，再通过Bayesian估计调整节点的可信度。实验结果表明，与已有的安全模型相比，该模型对恶意行为具有更高的检测率，且交易成功率更高。