一个Peer-to-Peer环境下综合信誉计算模型

为了有效地评估P2P网络中节点的信誉,提出了一种基于激励与惩罚机制的信誉计算模型。该信誉模型的计算数据源包括节点的直接交易经历和其他节点的推荐数据,推荐数据包括推荐节点与目标节点的直接交易经历以及它们在交易前曾经查询的数据。通过赋予这些数据不同的权重,使用相对的激励与惩罚机制综合计算节点的信誉。实验结果表明:该模型不仅可以遏制恶意节点,而且可以保证较高的交易成功率。     

基于用户下载需求偏好的P2P信誉模型

虽然现有的信誉机制减少了P2P文件共享系统中的"搭便车"和"公有悲剧"现象,但依据信誉大小来选择服务节点仍会造成网络拥塞以及"马太效应"等问题.为此提出了一种基于用户下载需求偏好的P2P信誉模型,该模型将服务节点中所请求文件的评价值和其承诺提供的带宽大小这两种因素相结合,作为请求节点选择服务节点的依据.根据不同用户偏好的效用大小不同,服务节点可以动态制定当前的承诺带宽以吸引其他节点下载.仿真结果表明,该方案可以有效缓解热门节点造成的网络拥塞现象,并可以提高网络的整体资源利用率.     

基于节点信誉改进Q学习的P2P资源搜索策略

针对对等网络（peer to peer,P2P）中资源搜索效率低的问题,提出一种基于节点信誉改进Q学习的资源搜索策略(search strategies using improved Q-learning based on node reputation,SSQBR)。该策略在Q学习模型基础上通过引入信誉机制,在搜索初期通过选择信誉值最高的邻居节点转发查询请求以解决Q表的资源信息不足时搜索成功率低的问题,该策略加速了Q学习过程,提高了资源搜索的成功率。仿真结果表明,改进的资源搜索策略与其他搜索策略法相比,可有效降低资源搜索响应时间,提高搜索成功率。     

节点角色化的工业互联网感知层安全路由方法

针对新兴工业互联网因开放、异构、节点众多且资源受限等而面临突出的感知层路由安全困难的问题，提出一种节点角色化的工业互联网感知层安全路由算法。依据功能定位将工业互联网感知层中的节点划分为普通节点、簇首节点、汇聚节点和安监节点4种角色，建立起融合节点角色化和随机巡查的安全信誉评估方法，形成基于节点信誉评估的感知层分簇拓扑，融合节点安全信誉评估方法和Dijkstra算法优化建立工业互联网感知层安全路由。仿真结果表明，提出的算法对工业互联网感知层恶意节点的发现准确率可达到94%，有助于提升工业互联网感知层的路由安全。     

基于历史聚集簇的P2P网络信任模型

P2P网络具有开放、匿名、节点间松耦合等特性,这些特性导致许多恶意节点提供虚假资源、恶意评价、团伙作案等问题.为解决这一问题,提出了一种新的P2P网络信任模型RCTrust,该模型在将节点根据兴趣等历史信息以簇的形式聚集的基础上,根据节点通信的目标所在簇分为簇内信任和簇外信任两种类型,并根据节点的通信成功率、通信历史相关度、评价诚实度以及评价时效性等行为对节点的信誉进行评价和反馈.仿真分析表明,该信任模型具有抵抗恶意攻击的能力,并提供了较高的通信成功率.     

基于遗传算法的P2P资源发现算法

文中首先分析了P2P网络中资源发现的需求和目前资源发现算法的不足,接着改进了基于超级节点的P2P分组模型,并在此基础上结合遗传算法的思想提出了一种新的资源发现算法.算法综合考虑了节点的信誉、节点的负载以及网络的通信量和延迟等,具有一定的优越性.     

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。     

基于信誉的增强P2P网络服务稳定性的激励机制

为了抑制网络节点"搭便车",同时增强P2P(Peer-to-Peer)网络服务的稳定性,提出一种基于信誉的增强P2P网络服务稳定性激励机制。该激励机制将网络节点的服务时间分为2段,第1阶段采用传统信誉激励机制效用函数;第2阶段采用增加了提成因子的改进效用函数。仿真结果表明,该激励机制在提成因子的作用下,不仅可以使网络系统排队强度低于1,而且缩短了用户在网络中等待服务的时间。     

信誉模型在WMNs异常节点检测中的应用

针对无线mesh网络的特点,将信誉模型应用到此网络中。通过对节点信誉的判断与计算,检测异常节点。根据WMNs网络的特点,对信誉管理进行分级处理。在信誉计算方式中,采取了集中管理与信誉推荐相结合的方式,解决了大规模WMNs网络中资源消耗大、信息收敛慢的问题。提出了管理节点灾备机制,解决了以往信誉集中管理方式中对管理节点过于依赖的问题。仿真结果表明,本模型能够快速准确地判断出异常节点,达到预期效果。     

基于节点行为的P2P网络信任管理机制研究

为了降低P2P(点对点)对等网络交易中恶意节点对系统信誉的影响并改善网络交易安全,提出一种基于节点行为的信任管理模型PBCM-Trust.模型将网络节点按功能分为自治域超级节点层、代理服务器层和上层服务器层3层,以节点成功交易率和评价粒度为评价指标,根据节点行为将节点分为诚实节点、搭便车节点、一般恶意节点、协同恶意节点和策略性恶意节点5类.仿真实验表明模型能有效根据节点行为识别出网络中的恶意节点并降低其成功交易率,一定程度上净化了网络交易环境.     

基于P2P结构的无线网格资源发现机制

针对无线网络的特殊环境,提出了一种基于P2P结构的无线网格资源发现机制,该机制结合了分布式与集中式网格资源发现的优点,引入了超级节点的概念,通过超级节点管理域内用户,将资源信息存放在超级节点中,避免了中央节点聚合目录的更新.并在此机制基础上给出了一个无线网格信息服务架构,满足了无线网格资源发现的分散性和可扩展性的特点.理论分析和实验证明能够提高无线网格资源发现效率.     

P2P流媒体系统的激励机制

目前P2P流媒体技术已经成为Internet上大规模流媒体应用的最流行的实现方案,但其服务质量会受到搭便车问题的影响。本文提出了一种基于内容差分服务的激励机制,该机制根据节点的贡献值和节目的流行度两个因素来计算节点的信誉,节目列表服务器按照节点的信誉值返回相应的节目列表,这样可以实现内容差分服务以避免搭便车问题。仿真结果表明,该激励机制可以有效提高视频播放质量。     

P2P网络中最近节点定位的优化方法研究与实现

P2P网络移动节点设备资源短缺,导致网络资源负载不均衡,使P2P网络处于动态多变的状态。传统方法依据权重大小对最近节点进行定位,所耗费资源较多,无法对负载的网络资源均衡调整,导致定位精度差。提出基于信任度和蚁群算法的P2P网络中最近节点定位优化方法,对P2P网络中节点间的信任度进行计算;并及时更新计算结果。在此基础上,采用蚁群算法对最近节点进行定位,将转移概率函数值最大的节点作为最近节点。为避免节点定位过程中负载不均衡的问题,对其进行优化处理,引入转移概率函数值、能量值以及业务执行等候队列长度,获取定位最近节点的均衡函数,选择均衡函数值最大的节点作为最近节点。实验结果表明,所提方法提高了P2P网络中最近节点定位的效率和精度,具有良好的应用价值。     

一种基于节点行为的无线传感器网络信誉计算模型

针对BRSN模型在计算过程中没有考虑节点能量的不足,设计一种基于节点行为的无线传感器网络信誉计算模型.该模型在评价节点信誉时,先计算节点行为的直接信誉参数,再参考邻居节点所提供的间接信誉参数,最终和节点的能量信誉参数进行整合,得到节点的综合信誉评估值,根据其值是否大于等于规定的阀值来确定节点是否可信.仿真结果证明该模型能够更准确反映节点的可信程度,有效防止恶意诽谤,提高系统安全性、可靠性,体现网络的公平性.     

P2P网络带宽可扩展性研究

随着网络日益的广泛化，人们对信息的需求量越来越大。在强大的信息冲击下，P2P适时地出现了，但对于任何一个可扩展的P2P网络而言，限制带宽和扩展节点两方面取得平衡是一个很重要的需求。本文讨论了P2P网络资源检索性能的带宽可扩展性，对几种优化资源检索的解决办法做了分析，并提出了资源优先检索的思想。     

一种基于节点行为的无线传感器网络信誉计算模型

针对BRSN模型在计算过程中没有考虑节点能量的不足,设计一种基于节点行为的无线传感器网络信誉计算模型.该模型在评价节点信誉时,先计算节点行为的直接信誉参数,再参考邻居节点所提供的间接信誉参数,最终和节点的能量信誉参数进行整合,得到节点的综合信誉评估值,根据其值是否大于等于规定的阀值来确定节点是否可信.仿真结果证明该模型能够更准确反映节点的可信程度,有效防止恶意诽谤,提高系统安全性、可靠性,体现网络的公平性.     

RR-Chord:一个基于Chord的低开销快速查询P2P系统

针对结构化P2P系统高异质性和节点频繁加入或离开带来的系统性能问题,基于Chord设计了一个RR-Chord系统.该系统所有节点被分为路由节点和非路由节点.路由节点具有更多的资源和路由信息,并可根据自身能力的强弱调整其路由表的大小,所有的路由节点形成路由环,所有的路由信息在路由环上路由以提高系统的查询效率.设计的新的加入算法,进一步减少了节点频繁加入与离开造成的维护开销.理论分析和实验结果表明.RR-Chord具有较好的路由性能和非常低的维护开销.     

一种基于P2P的可扩展Web缓存方法

在分析现有P2P网络缓存技术的基础上,提出了一种基于P2P的可扩展Web缓存方法, 系统原型包括胖节点和瘦节点,胖节点负责某一区域内所有节点的信息,它保存着该区域内所有节点的地址列表和节点所共享的缓存内容的索引.瘦节点可以和区域内的所有节点直接进行通信.实验表明,和现有的P2P网络缓存方法相比,该方法只需在每个节点上增加很低的开销就可以扩展节点,增加了容错性,且易于管理和易于发现节点.     

基于移动Multi-Agent的P2P网络中资源搜索技术的研究

资源搜索是P2P网络中的关键技术.针对目前已有的资源搜索方法存在占用网络带宽过多、搜索时延过长,以及由于Peer节点的动态加入和离开导致资源搜索的不稳定性等缺点,在具有超级节点架构P2P网络模型的基础上提出了一种改进的基于移动Multi-agent的资源搜索方法.该方法通过移动Multi-agent间的协作来完成资源搜索任务.最后,通过实验验证了该方法是可行和有效的.     

面向信誉的自组网节点合作方法

针对移动自组网中自私节点出于节省资源而表现出不合作行为及丢弃待转发数据等问题,提了一种面向信誉的自组网节点合作(CMC)方法,且第一次引入了共同邻居监听技术.看门狗在对下一跳转发节点进行监听的同时,可对周围不相关的数据流进行监听,从而加快了系统对不合作节点的检测速度.在路由发现过程中,CMC对路由控制消息进行了过滤,丢弃含有不合作节点的路由请求包和路由应答包,使源节点发现的路由能尽量绕过不合作节点.在ns-2下的仿真结果表明,当网络中存在10%～60%的不合作节点时,CMC能够使合作节点的吞吐率提高lO%～40%.