自组织聚类的P2P语义路由算法

为解决结构化P2P语义路由过程效率低的问题,通过分析哈希函数,归纳出目的节点、传统语义路由中继节点序列、聚类邻居节点集三者之间的逻辑关联特性,提出一种自组织聚类的P2P语义路由算法,在提高路由效率的同时,保证P2P网络的对等性、自组织性及规模可缩放性。     

基于自组织聚类的Kademlia改进模型

针对结构化P2P网络因忽略逻辑拓扑与物理拓扑差异而导致的路由绕路问题,首先提出一种聚类算法,将物理位置紧郐的节点自组织为若干分布式聚类;然后以聚类为单位设计了关联节点物理拓扑相邻性和逻辑拓扑相邻性的节点标识方法,并且利用该方法改进了传统Kademlia模型;最后对改进模型的性能进行了理论分析和实验测试.结果表明,改进模型通过增强每一跳路由在物理拓扑中的合理性,达到了避免路由绕路的目的,路由算法性能较传统模型提升近15%.     

一种基于Kndel图的P2P网络分簇路由算法*

为了提高P2P网络的路由效率,提出了一种新模型Kndel图的P2P网络的分簇路由算法。该算法在原有的路由算法基础上加入了物理分簇算法,在节点物理位置与逻辑ID号之间建立起一种关系,实验证明该算法提高了整个Kndel网络的路由效率。     

一种新的P2P节点路由优化算法RGAAC

大部分P2P覆盖网络系统中采用随机选择邻居节点的方法路由,这种方法路由跳数高,效率较低.提出一种基于平均连通聚类的P2P节点路由算法RGAAC.算法根据节点通信历史信息作为节点之间距离的量度,将原始节点的拓扑结构重新划分为k个逻辑域,每个域中产生一个中心节点用来保存该域内的路由信息,使得网络节点在决定下一步跳转时,优先选择距离较近的节点.实验表明RGAAC可以减少节点路由跳数,提高路由效率.     

SOSC:一种基于自组织语义聚类的P2P查询路由算法

在没有辅助机制的条件下,非结构化P2P网络资源定位技术的效率比较低,很难同时获得较低的查询延迟、少量的定位成本和较高的查询命中率,为此,提出了一种基于自组织语义聚类的P2P查询路由算法SOSC.SOSC算法通过直接用节点共享资源的关键词频率向量表达节点语义,各节点均试图与最相似的节点建立邻居关系,以及以指数衰减方式传递...     

MIKAD：一种多兴趣聚类的P2P网络模型*

为降低P2P网络中数据检索的路由跳数,提高路由效率,提出一种多兴趣聚类的P2P网络模型MIKAD（multi-interest clustering KAD）。该模型通过文档聚类算法维护节点兴趣,将结构化网络Kademlia与兴趣聚类相结合,使兴趣相似节点在逻辑上位于邻居位置,提高了P2P网络中路由的效率。同时利用关键词的同义词特性,降低了网络的复杂度,提高了检索的精度。最后使用PeerSim模拟器对模型进行了实验测试,结果表明,随着节点及数据增多,该模型具有较好的查询效率。     

基于Chord的P2P路由模型

针对现有P2P路由模型存在逻辑拓扑与物理拓扑失配和没有考虑节点异构性的不足,基于Chord提出了一种新的路由模型。该模型利用IPv6的地址聚类性,通过分段哈希节点IP,构建具有层次特性的节点标识符,实现逻辑拓扑与物理拓扑的有效结合;根据网络规模动态调整聚类级别,将节点映射到多层Chord环上,实现聚类内部自治;考虑节点的性能差异,让性能好的节点承担更多的路由任务。模拟实验表明,该模型能保持与Chord接近的平均跳数,但降低了存储开销和查询时延。     

基于网络坐标的无结构P2P节点聚类算法

结合遗传聚类算法及K均值算法,提出一种混合的节点聚类算法,在无结构P2P网络中根据节点之间的距离进行聚类,可以优化其覆盖网络,提高系统的路由效率。实验结果表明,该算法具有良好的可靠性及可扩展性,能对节点进行有效聚类,且聚类后的节点平均延迟明显降低。     

基于自聚簇的三层结构P2P网络模型

在传统的两层混合式P2P结构中,超级节点不仅要负责管理查询消息路由,而且还要对节点文件进行管理,这样很容易使超级节点的网络负载过大.同时,超级节点的简单指定方式容易引起虚拟拓扑网络与实际物理网络不匹配,更不能利用节点的兴趣局部性.针对传统两层混合式P2P模型的不足,提出了新的三层结构P2P网络模型.这种模型将超级节点的文件管理和消息路由功能分别交给两种不同的专属节点来处理,同时考虑节点的实际物理位置,并采用基于节点属性特征的自组织管理机制使节点自聚成簇,自适应地改进自身的搜索性能.实验结果表明,三层结构P2P模型能更有效地进行资源组织,提供高效的资源搜索.     

自组织P2P网络的语义聚类查询算法

P2P网络中参与资源共享的节点日益增多,且呈海量趋势。如何在海量用户海量资源的情况下,查询整个P2P网络中的资源语义分布,计算网络中的所有语义聚类,是一个颇具挑战性的问题。针对这一问题,本文提出了一种面向自组织P2P网络的语义聚类查询算法SCQASPNSR。该算法可高效计算整个P2P网络中的语义聚类,为研究网络中资源语义分布、进行有效的知识发现,提供了有力支持。     

基于流特征的P2P流量识别方法研究

P2P业务流量在对互联网应用起巨大推动作用的同时,也带来了因资源过度占用而引起的网络拥塞以及安全隐患等问题,妨碍了正常的网络业务的开展.为了保证网络能正常有序的运行,有必要对P2P流量进行控制.但是,随着动态端口和数据加密技术的出现,传统的流量识别方法面临着巨大的挑战.简要介绍了三种主要的流量识别技术,并且比较了它们的优缺点.着重对基于流特征的流量识别方法效率低下的原因做了详细的分析,分别指出了引起误报和漏报的原因,并且给出了相应的解决方案.实验证明:文中方法能够有效提高P2P流量识别效率.     

P2P技术综述

P2P（Peer-to-Peer）系统由一组地位相等的节点构成，节点间可以直接通信，无需第3方参与。在介绍了P2P技术的基本概念、P2P网络分类、一些典型的P2P协议和软件，并分析了P2P技术的研究现状和有待解决的问题之后，得出结论：P2P技术的分散特性，与因特网的协议和结构完全相适应，具有极强的适应性和网络服务能力。     

P4P:P2P产业可持续发展的必经之路

近年来互联网上P2P应用业务得到了飞速的发展,同时占用了大量的带宽资源造成了带宽吞噬。至此,点对点网络数据传输新体系P4P技术应运而生,能有效减少网络骨干线路的负载和提高ISP的网络效率。本文从P2P的发展困境引入,分析P4P技术原理并比较P2P与P4P的性能。     

P2P traffic optimization

Peer-to-peer (P2P) based content distribution systems have emerged as the main form for content distribution on the Internet,which can greatly reduce the distribution cost of content providers and improve the overall system scalability.However,the mismatch between the overlay and underlay networks causes large volume of redundant traffic,which intensifies the tension between P2P content providers and ISPs.Therefore,how to efficiently use network resources to reduce the traffic burden on the ISPs is crucial for the sustainable development of P2P systems.This paper surveys the state-of-art P2P traffic optimization technologies from three perspectives:P2P cache,locality-awareness and data scheduling.Technological details,comparison between these technologies and their applicabilities are presented,followed by a discussion of the issues that remain to be addressed and the direction of future content distribution research.     

基于P2P网络的视频点播系统设计

视频点播(VOD)是以用户需求为主导的视频系统,如何提高视频点播(VCD)系统的可扩展性和在动态环境中的可靠性,成为视频点播系统大规模应用的关键.文中提出了一种新的基于P2P(Peer to peer)的VCD(video-on-demand)系统,并阐述了系统设计所采用的相关技术与方法.系统中考虑了节点均衡负载对系统整体性能的影响,采用服务器集中调度与节点分布协调管理相结合的资源定位方式,灵活的候选父节点策略使节点失效后能进行快速的失效恢复,提高了VOD系统的可扩展性和动态环境中的可靠性.     

P2P网络防污染机制的研究

近年来,P2P对等网络得到了迅速的发展,但是由于P2P网络的开放性、匿名性等特点,使得对等网络的共享文件服务存在着很大的安全问题。防污染模型作为一种解决方案,得到了广泛的研究和发展。文章在前人研究的基础之上,分析了目前具有代表性的几类防治污染机制,归纳了普通存在的一些问题,并对未来的研究做出了展望。     

基于半监督学习的P2P协议识别

随着P2P技术的发展,网络上充满了大量的P2P应用.协议加密技术的发展,使得P2P应用的识别和管理变得非常困难.描述了如何运用半监督的机器学习理论,根据传输层的特征,用聚类算法训练数据并建立一个高效的在线协议识别器,用于在内核协议层对协议特别是P2P协议进行识别,并对BitComet和Emule进行了实验,得到了很高的识别准确率(80%).研究并解决了将选取好的特征用于聚类并高效地实现最后的协议识别器.     

一个P2P网络仿真模型

现有的P2P网络仿真器都有其各自的弊端,不能够对现实中的P2p的一些实际应用进行仿真.把P2P网络中的各个元素按实际情况模型化,设计一个能够用于对现有P2P应用进行仿真测试的P2P仿真器是十分必要的.本文设计了一个尽可能真实反映P2P实际运行环境的仿真模型,该仿真模型用于仿真现有的很多P2P应用.该模型根据现实P2P资源共享系统中用户的行为的基本特点设计了Peer的各种属性,包容了现有常见的P2P资源共享应用中peers选择和pieces选择策略,并为进一步设计P2P底层覆盖网络拓扑结构提供了接口.该仿真器初步运行结果表明,它能够反映现实P2P应用中的真实情况.     

结构化对等网络中P2P 僵尸网络传播模型

依赖结构化对等网传播的P2P僵尸是未来互联网面临的重要威胁.详细分析了两种典型的结构化P2P协议Chord和Kademlia的工作原理,在此基础上,使用数学建模的方法建立了结构化P2P僵尸网络的传播模型.该模型将Kademlia,Chord协议与双因子免疫机制、主机在线率等因素相结合,较为全面地研究了两种典型的结构化P2P网络中僵尸的传播机理,并使用软件仿真的方法模拟了节点超过百万时,结构化P2P网络中僵尸的传播行为,通过软件仿真得出的数据与理论数据进行对比,验证了模型的正确性.从实验结果可以看出:对于Kademlia和Chord两种结构化P2P网络,僵尸传播无论是双因子免疫模型还是结合双因子与主机在线率的模型,理论模型与仿真结果都非常吻合,体现了模型的准确性,为僵尸的检测与防御提供了理论依据.