基于结构化P2P的可控匿名通信系统的研究

为防止匿名系统被滥用,在PGACS匿名通信系统模型的基础上,提出了分层架构的结构化P2P匿名通信系统(CACS-BSP)。通过采用基于数据包的加密机制实现匿名的可撤销,结合节点的信誉机制实现对节点自私行为的惩罚机制,使系统具有对匿名的可控性。理论分析表明本系统的匿名性等于Crowds和PGACS系统;经实验模拟发现,本系统在提供较高匿名性的同时,可使系统中自私节点和恶意节点数目的变化对系统的负载影响较小。     

对等网中基于强互惠的节点行为演化分析

对等网的高度动态性、异构性、关联度低等特性,要求对等网中的节点之间要高度合作.与采用激励机制促进节点之间进行合作的方法不同,本文引入强互惠理论,解决对等网络中存在的节点不合作问题,即对等网络中存在的强互惠节点,为了公平,愿意自己承担成本来惩罚不合作节点.在理论上对系统中节点的行为演化过程进行了分析,仿真实验结果显示系统中不合作节点比例降低,且提高了系统的整体收益.     

基于信念的动态博弈理论的P2P激励模型

P2P是自治的网络系统,近年来P2P网络中出现了大量的free-riding节点和恶意节点,这些节点的不合作行为不仅不能对系统提供服务,还会对系统进行恶意的破坏,对系统的性能和用户满意度造成了很大的影响.为此,该文利用博弈论的相关知识提出了基于不完全信息的动态博弈理论的P2P激励机制,经过分析及仿真实现表明,该文提出的机制是简单且有效的.     

基于信念的动态博弈理论的P2P激励模型

P2P是自治的网络系统,近年来P2P网络中出现了大量的free-riding节点和恶意节点,这些节点的不合作行为不仅不能对系统提供服务,还会对系统进行恶意的破坏,对系统的性能和用户满意度造成了很大的影响.为此,该文利用博弈论的相关知识提出了基于不完全信息的动态博弈理论的P2P激励机制,经过分析及仿真实现表明,该文提出的机制是简单且有效的.     

一种基于博弈论的P2P内容分发协议

针对P2P大规模内容分发系统中的搭便车和公共悲剧问题,提出基于博弈论的内容分发协议,激励节点间的协作.把系统建模成不协作博弈,每个自私节点从个人理性出发,选择最大化个人收益的协议策略.在纳什均衡下,整个系统在具有大量自私节点的环境中体现出较好的协作性,促进了内容分发的效率.     

P2P信任模型中的歧视行为研究

指出在对等网络(P2P)的基于加权平均的信任模型中存在一种新的用户维度行为不一致的恶意行为,称为歧视行为.其行为特征仅为高权重节点提供诚实服务,以骗取高信任值.分析了产生歧视行为的本质,给出歧视行为的形式定义,讨论该行为的实施策略,并以EigenTrust模型为例,进行仿真验证.实验结果表明:与其他恶意行为比较,歧视行为造成更大的危害性,歧视行为节点提供了5%～15%的诚实服务,而获得了高于一半以上诚实节点的信任值.     

应用关系集合的P2P网络信任模型

为解决当前P2P（Peer to Peer）网络中存在的一些安全问题,提出一种应用关系集合的P2P网络信任模型RSTM（Relationship Set Trust Model）。该模型利用关系集合,随机抽取节点,对给出应答消息的节点进行推荐,对提供服务的节点进行评估,对有不良行为者给予一定的惩罚措施。仿真实验证明,此模型可有效地剔除大部分恶意节点,阻止恶意节点集体欺骗行为,并在减小网络搜索范围的情况下,不失全面性地对节点进行评估,有效提高了P2P网络的安全性,可靠性。     

P2P网络节点随机行为对文件规模的影响

基于随机过程理论建立文件共享P2P网络模型,利用该模型系统地分析节点下载、合作、欺骗以及加入/退出等多种动态行为对文件规模及相关的平均负载率、下载成功率、平均下载次数等性能的影响.得出文件规模对下载率和退出率较敏感,存在平稳极限分布;合作率显著影响平均负载率,而欺骗率严重影响下载成功率及平均下载次数.以上结论可作为相应系统调控机制的优化目标及评价参考.该模型为进一步研究P2P系统性能提供一种简单有效的理论方法.     

基于电子票券和全局信誉度的P2P激励机制

为了解决对等计算(P2P)网络中存在的搭便车、公共悲剧、虚假文件、共谋以及不合作等问题,在分析对等节点类型和设定激励原则的基础上,提出了一种基于电子票券的P2P激励机制,并结合一种新的全局信誉度算法对节点行为进行调控.机制利用hash链技术并参考Payword思想设计了适用于P2P网络分布式支付行为的电子票券,并通过引入惩罚因子实现节点信誉度的评价方法.构建仿真实验环境对基于电子票券和全局信誉度的P2P激励机制展开了一系列实验.实验和分析结论表明,机制可有效遏制恶意节点,激励对等节点积极的、诚实地持续贡献自己的各种资源和进行协作,促使P2P网络逐渐演变为有序的任务协作和资源共享的运行环境.     

混合P2P环境下基于信度模型的激励策略

针对困扰P2P文件共享系统的搭便车问题,构造了一种基于节点信度的激励模型.该模型中每个节点都是一个信度实体.引入信度收益函数使节点根据资源请求者的信度值分配资源,使信度收益最大化.并应用回溯算法求解信度收益最大化问题.引入信度衰减机制防止信度值"通货膨胀"且收到更好激励效果,该模型给出了节点信度的计算方法.针对当前激励机制评价标准的不足,补充了一个新的评价参数,即资源有效利用率.实验证明,该模型能够有效抑制P2P系统中的搭便车问题,提高了系统效率.