基于“伪IP”匹配的P2P Peer选择算法

当前流行的BitTorrent-like,eMule-like P2P系统,主要从系统的健壮性和网络负载均衡性考虑进行Peer的选择,而忽视系统对底层网络流量的影响.为了提高类似对等网络中的网络传输性能,提出基于“伪IP“匹配的Peer选择算法,为每一个加入对等网络的Peer根据其物理拓扑分配一个“伪IP“,通过“伪IP“匹配算法选择物理网络拓扑临近的Peer,使资源的共享优先在物理网络拓扑临近的Peer之间进行.通过构建简化的网络模型分析系统性能,证明了采用基于“伪IP“匹配的Peer选择算法之后,能够显著地降低网络流量,提高整个网络性能.     

一种基于Super Peer结构的P2P视频点播系统的设计与实现

分析各种P2P网络的特点,为了使用户在视频点播过程中获得快速、稳定的流媒体数据,提出了一种采用Super Peer 结构的P2P视频点播设计方案.讨论了以该方案为基础的拓扑树的构建、拓扑树的变更等关键技术,并对该系统进行了性能分析,证明其具有较好的可靠性和稳定性.     

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.     

基于网络编码的P2P视频点播数据传输方案

为提高视频点播系统的性能,提出了一种基于随机网络编码的P2P视频点播数据传输方案.该方案包括服务器中流媒体数据的预处理,数据块的网络编码和解码过程,Peer节点数据调度算法,Peer节点数据块缓存的设计,以及数据块的处理流程等部分.分析表明,相对于纯P2P视频点播系统,该方案增强了系统鲁棒性,提高了Peer节点下载速度和下载成功率.仿真实验中该方案相对于纯P2P视频点播将Peer节点的数据下载速度提高了约5%.     

基于P2P的分簇自组织网络路由模型

通过在Internet物理拓扑基础上建立P2P覆盖网络的虚拟拓扑结构,建立起完全分布式自组织网络路由模型——分簇自组织网络路由模型CSON。描述了模型的结构并提出了CSON模型中簇群的划分、初始节点的选取和节点的自适应性算法。     

P2P网络中基于节点能力自适应的搜索算法

非结构化P2P网络应用广泛,每个结点被赋予相同的权利和义务.但其拓扑结构差异较大,网络中各节点之间存在很大的差异性,容易造成单点失效和网络带宽瓶颈.对衡量非结构化P2P网络的节点能力互异性的影响因素和评价规则进行了研究,并提出了一种新型资源搜索算法--节点能力自适应算法(Node Abdity Automatically Fit,以下简称NAAT),给出了NAAT的算法定义、执行步骤、算法伪代码和实验测评.实验结果表明,相比于洪泛机制和索引目录机制,NAAT算法明显提高了系统的资源搜索效率.图7,表1,参9.     

P2P中基于蚁群算法的智能搜索研究

P2P是完全分布式网络，资源搜索是P2P网络中的关键问题。P2P网络中资源搜索有多种机制，传统的有洪泛机制，分布式哈西表和中心索引机制。本文对基于仿生学的蚁群算法在P2P网络资源搜索中的应用进行研究。     

Ad Hoc网络中基于蚁群优化的路由选择算法

为了降低Ad Hoc网络拥塞程度,减少节点能量消耗,将蚁群优化算法应用于改进Ad Hoc网络的路由选择问题上,提出一种在Ad Hoc网络中基于网络有限带宽和剩余能量信息的路由选择算法。根据蚁群优化算法中的信息素浓度对路由选择进行调整,使路由选择实现分布式全局优化。仿真结果表明,该算法可以使平均端到端延迟从0.75 s降低到0.28 s,网络生存时间延长30%,提高了网络资源利用率。     

采用蚁群算法解决光网络中动态及 分布式RWA问题的方法

为了在大规模节点网络中提高路由与波长分配(RWA)算法的性能指标,解决集中式计算方式与网络资源实时变化之间的矛盾问题,提出了一种基于动态业务模型下的分布式蚁群算法. 该方法在波长连续的前提下,尝试利用蚂蚁找食的天然特性,由单只蚂蚁一次性的完成路由和波长分配任务,算法在两个具备不同规则的拓扑结构上进行了仿真. 通过算法分析和仿真结果表明,基于分布式的策略可以更好地完成光路的选择,可降低光网络中的呼叫阻塞率,有利于提高网络资源的利用率.     

面向对等网络应用的信任与名誉模型

P 2P(peer to peer)网络已经得到日益广泛的使用。但是如何建立Peer之间的信任关系,却一直没有很好的解决方案。该文使用两种表——局部信任表和全局名誉表,提出了一种方案——P 2P trust:每个节点保存与其交易过的一些服务质量好的节点的局部信任值,组成局部信任表,同时每个节点保存另外几个节点的全局名誉表,并且引入朋友机制,这样就结合了局部名誉表和全局名誉表各自的优点。P 2P trust可以解决冒名、协同作弊等问题,模拟结果表明该方案有很强安全性和较好可扩展性,并且运行开销相对比较小。     

分级集中式自组织网络路由模型研究

通过使用Peer-to-Peer(P2P)计算模式在Internet物理拓扑基础上建立一个称为P2P覆盖网络(P2P Overlay Network)的虚拟拓扑结构,有效地建立起一个基于Internet的完全分布式自组织网络路由模型-分级集中式自组织网络路由模型(Hierarchical Aggregation Self-organizing Network,HASN)。分别描述了HASN路由模型的构建目标和体系结构,并详细分析了HASN采用的基于P2P计算模式的分布式命名、路由发现和更新算法HASN-Scale,并在仿真实验的基础上对HASN路由模型的性能进行了验证。     

一种基于二叉平衡树的P2P覆盖网络的研究

F2P覆盖网络是一种对等网之间的逻辑连接构成的应用层网络,由于其易于构建、管理灵活、可扩展性强,在实现瓦联网上的多种应用中发挥着重要的作用,文章首先给出了二叉平衡树的结构,然后在此基础上提出了一个能够同时支持高效的精确查询和范围查询能力的P2P覆盖网络拓扑结构,最后给出了该拓扑网络的节点加入和退出过程。     

基于兴趣分组的混合P2P拓扑模型

P2P网络由于缺乏统一的国际标准和固定的网络拓扑模型,一直都呈现出一片混乱的局面.本文以用户兴趣为出发点,结合了分散式结构化和无结构化的优缺点,在覆盖网络的基础上,提出了基于deBruijn图的网络拓扑结构.采用兴趣分组的思想,由超级节点统一管理每个兴趣组,既提高了效率,又减少P2P网络带宽占有量.     

非结构化P2P网络中基于流行度的层次式副本创建策略

为有效降低非结构化P2P网络中副本创建所引起的带宽和存储浪费,减少响应时间,提出了一种基于流行度的层次式副本创建策略PPSR.该策略充分考虑文件的异质性,利用文件流行度辅助副本创建,使得文件副本数量和分布更加合理.充分利用了当前非结构化P2P网络的双层拓扑结构,将超节点层副本创建策略与底层域内副本均衡策略有效结合.仿真结果表明,PPSR在当前非结构化网络中具有比其他流行算法更好的性能.     

P2P-Grid系统中的资源组织与定位策略研究

在结合P 2P技术和G rid技术的P 2P-G rid系统中局部网格系统规模适中的情况下,根据资源属性对资源进行分类组织,把属性相同或相似的资源聚集地组织在一起,可以实现这些资源的一次性查找,其时间复杂度可以缩短到O(5)常量阶,并通过重定位机制,可减少对资源的重复搜索操作.     

DEAON： dynamically-evolving active overlay networks for scalable information retrieval

In this paper,we propose the dynamically-evolving active overlay network(DEAON),which is an efficient,scalable yet simple protocol to facilitate applications of decentralized information retrieval in P2P networks.DEAON consists of three novel components:a Desirable Topology Construction and Adantation algorithm to guide the evolution of the overlay topology towards a small-world-like graph;a Semantic-based Neighbor Selection scheme to conduct an online neighbor ranking;a Topology-aware Intelligent Search mechanism to forward incoming queries to deliberately selected neighbors.We deploy and compare DEAON with other several existing distributed search techniques over static and dynamic environments.The results indicate that DEAON outperforms its competitors by achieving higher recall rate while using much less network resources,in both of the above environments.     

基于P2P网络的安全路由协议设计与分析

由于P2P网络具有非中心化的特点,网络中每个节点都起到路由器的作用,容易遭受基于路由信息的攻击,而现今的路由协议还没有解决此问题．因此,在分析P2P网络安全特性的基础上,描述了有向路由和概率路由,给出了多路经密钥交换方案仿真结果表明：引入概率算法到基于P2P网络的路由协议中能有效避免密钥交换被破坏,增强网络的安全性能．     

一个层次式物理位置相关的P2P网络拓扑结构

针对现有的拓扑感知方法普遍存在消耗带宽较大、需要复杂计算的缺点,提出一种层次式物理位置相关的拓扑结构--multi-level chord(MLC).MLC采用直接利用物理网络拓扑结构构造overlay网络的方法,实现了在overlay网络中临近的节点在真实物理网络中也临近,同时避免了现有方法的缺点.理论分析和实验结果表明,MLC中分层的机制和各层Leader的引入,实现了较好的负载均衡;自底向上的查询机制,改善了路由效率,加快了查找速度;局部定期更新算法的引入,有效地减少了网络的通信流量.MLC在逻辑路径跳数、物理路径延时、平均传输时间等方面的性能均优于Chord.     

基于主成分分析的对等网络邻近标识符选择

保持对等网络与底层网络的拓扑良好契合是保障对等网络性能的重要条件.以对等网络系统CAN为基础,将底层网络拓扑建模为高维欧氏空间,使用主成分分析法将底层网络拓扑映射到低维CAN逻辑空间,从而根据节点在底层网络中的位置决定其在对等网络中的标识符.实验结果表明,该算法能够有效减少对等网络链路延时,提高路由效率.     

面向蓄意攻击的网络异常检测方法

针对复杂网络受蓄意攻击频繁，而现有的检测方法大多忽略全局拓扑突变特征的问题.从网络全局拓扑的异常演化特征出发，提出网络路径相对变化系数(network path change coefficient，NPCC)r，量化节点间传输路径的变化.由斐波那契数列衍生出斐波那契演化域，用于区分正常和异常演化.将r作为核心度量参量，构建斐波那契演化域，形成网络异常检测方法，实现对异常的判定.结果表明，该检测方法的平均准确率为90%以上，高于最大公共子图(maximum common subgraph，MCS)及图编辑距离(graph edit distance，GED)的准确率，证明了所提检测方法的有效性.