一种对等网络层次比率优化模型

层次比率是影响层次P2P系统查找性能的主要因素,利用节点能力的差异性,建立了基于DHT的两层P2P网络结构的查询时延模型和节点负荷模型,并根据模型求出最优层次比率.仿真结果证明了提出的求解方案能有效地提高两层P2P网络的查找性能,使系统具有更好的可扩展性,有利于P2P网络应用,尤其是基于P2P的VoIP应用的大规模部署.     

台湾金融消费者保护机制对大陆的借鉴与启示

台湾《金融消费者保护法》的出台,为岛内金融消费者的保护提供了法律依据。该法具体规定了适用范围,明确了处理金融争议的专门机构,规定了金融业者的风险披露以及必须向消费者推荐风险相当产品的义务,同时规定了金融业者在有过错时应当向金融消费者承担民事赔偿责任的情形。这些都为目前尚无专门金融消费者保护立法的大陆提供了许多可资借鉴的经验。当然,该法也有一些不足之处。     

一种基于节点主观信任度的分布式多路径路由协议

提出了一种基于节点主观信任度的分布式多路径路由协议(distributed protocol for muhipath muting based onnode's subjective trust degree,NSTD-DPMR).在利用主观信任度对中间节点的恶意程度进行评估的基础上,分布式计算出源端节点发送数据的最佳速率,以及各中间节点的最佳转发速率.仿真实验表明,协议NSTD-DPMR能够在将恶意中间节点对数据传输的危害降低到最低程度的同时,最大化目的端节点接收到的正常数据,保证了路由的安全性和有效性,且协议的复杂度较低.     

基于不完全信息博弈的P2P网络节点行为策略模型

提出了一种新型P2P网络节点的基于不完全信息博弈的行为策略模型．模型中,节点的行为策略集合与节点类型相互映射．在此基础上,分析了在不完全信息博弈中各类型节点调整自身策略的算法以及采取背叛策略的条件．最后,模拟了节点行为策略博弈的演化过程,验证了模型的有效性．     

基于贝叶斯网络的Peer-to-Peer识别方法

网络业务分类与识别是网络管理、网络规划和安全的必要途径,而Peer-to-Peer (P2P)流量由于采用伪装端口、动态端口以及应用层加密,已成为业务分类与识别的主要难点. 该文提出了P2P业务的精确识别方法,通过对流统计特性的分析,提取相关特征属性,应用遗传算法选取最优特征属性子集,并采用贝叶斯网络机器学习方法识别P2P流量. 实验表明Ｋ2,TAN和BAN能有效快速地识别P2P业务,分类精度高达95%以上,很大程度上优于朴素贝叶斯分类和BP神经网络方法. 同时该系统具有可扩展性,能够识别未知的P2P流量,并适用于实时分类识别环境.     

P2P网络路由节点组合策略博弈模型

现有P2P网络节点博弈模型未考虑节点类型的多样性、节点策略的复杂性以及节点信息的不对称性. 针对这一问题,该文提出一种新型P2P网络路由节点的组合策略博弈模型. 该模型根据节点的本质将其分为善意和恶意两类,根据节点在路由中的位置分为端节点和中间节点两类. 将各类节点在路由各阶段采用的策略进行组合,形成路由节点的组合策略. 在此基础上,分析各类路由节点组合策略博弈的收益矩阵,得出不对称信息局面下各类路由节点调整自身组合策略的算法,以及路由节点背叛的条件.     

基于链路干扰模型的802.11s信道分配策略

从无线链路干扰的角度为802.11s定义的无线Mesh网络提出一种信道分配策略.首先在现有无线干扰模型和传播模型的基础上,通过仿真研究无线干扰对无线Mesh网络性能的影响;然后根据仿真结论提出无线链路干扰模型,同时利用无线Mesh网络流量呈现树状拓扑汇聚的特点对网络拓扑进行有序分解,从而划分出多跳链路干扰和单跳并行链路干扰;最后提出的802.11s信道分配策略的基本思想是采用循环交叉分配信道的方法尽量减少或消除无线多跳链路干扰.