一个非结构化P2P网络中基于信誉的激励机制

在P2P网络中,freerider节点和恶意节点的不合作行为严重影响了P2P服务的可用性。为此,本文提出了一个应用于非结构化P2P环境下基于信誉的激励机制。该机制通过有限的信任信息的共享,实现信任评估和推荐信任度评估;并以此为基础,通过有效的拓扑构造和服务选择策略及服务请求冲突解析策略的选择,实现对合作节点的激励和对freerider和恶意节点的遏制及惩罚。分析及仿真实验表明,本文提出的基于信誉的激励机制是简单有效的。     

一种直接评价节点诚信度的分布式信任机制

基于信誉的信任机制能够有效解决P2P网络中病毒泛滥和欺诈行为等问题.现有信任机制大多采用单个信誉值描述节点的诚信度,不能防止恶意节点用诚信买行为掩盖恶意卖行为;而且从信誉值上无法区分初始节点和恶意节点.提出一种新的分布式信任机制,基于交易历史,通过迭代求解,为每个节点计算全局买信誉值和卖信誉值,根据信誉值便能判断节点的善恶.仿真实验对比和性能分析表明,与EigenTrust算法相比,该算法能够迅速降低恶意节点的全局信誉值,抑制合谋攻击,降低恶意交易概率.     

TIM:一种P2P网络激励机制

在Peer-to-Peer网络中,Free-riding行为严重影响了P2P网络的可供使用的资源总量,降低了P2P网络的整体服务能力.针对这一问题,提出一种基于信任的激励机制TIM,适用于非结构化P2P网络.从多个方面统计了节点转发查询的能力,从而确定节点的查询被转发的范围;通过比较请求节点和服务节点的信誉来决定请求节点获取服务的概率;在选择响应节点时,优先选择信誉度高的服务节点.给出了信息的放置方法及查询转发、服务提供、响应处理三方面的算法.仿真实验和分析表明.激励机制TIM可以有效识别搭便车节点和恶意节点.并促进了节点之问的合作,提高了P2P网络的整体可用性.     

一种P2P网络安全的信誉度模型设计

通过建立一种信誉度模型来隔离恶意节点,保证网络安全可靠并能够提供更好质量、更加有效的服务。从信誉角度构造了一个安全的P2P网络,给出了求解信誉度的数学模型和具体算法以及决定信誉度的一些因素,并进行了实验模拟分析,验证此信誉度模型能够有效隔离恶意节点。     

一种节点信誉相关的P2P网络信任管理模型

现有的P2P系统中存在大量的欺诈行为和不可靠的服务.本文通过模拟社会关系网络中信任的形成机制,提出P2P网络信任管理模型TMMRN,TMMRN通过考察节点的信誉值来进行安全交易,节点的信誉主要来自于其他节点对它的加权信任反馈,在信誉计算中增加了激励机制.TMMRN还可减少交易时的网络负担.实验表明TMMRN可提高信誉值的计算效率,能有效抵抗恶意节点的攻击,还可激励懒惰节点主动参与到系统中来.     

一种基于信誉的双向选择机制

针对P2P网络中信誉模型公平性有所欠缺,节点不能很好被激励的问题,提出一种基于信誉的双向选择机制BDS_R。BDS_R同时给予请求节点、服务节点选择的权利,以刺激节点积极贡献优质资源、提高交易成功率。实验结果表明,以信誉为基础的双向选择机制具有较高的成交率,在避免网络资源浪费、减少网络流量开销、激励节点方面起到了一定的成效。     

P2P中一种改进的可信模型

对基于贝叶斯网络的可信模型中的资源搜索算法和可信度计算方法进行重新设计,本文提出一种改进的P2P可信模型。改进后的资源搜索算法使节点接收到的冗余包数量减少 ,并提高了系统的可靠性。在此基础上,针对P2P网络的匿名性,提出了一种新的运用服务次数和对评价值取对数方式进行可信度计算和更新的方法。此方法可以有效地阻止 恶意节点对正常节点和可信节点的攻击,同时还可防止恶意节点间通过小集团合作方式来提高各自节点的可信度。实验结果表明,本模型较现有模型在抑制P2P网络中恶意节点的活动方面具有更好的效果,且增加了系统服务可靠性．     

一种基于信誉的P2P的评价模型

随着P2P(Peer to Peer)技术的广泛使用,判断请求节点是否可信变得非常重要。介绍了一种基于信誉的P2P的评价模型,用于计算在P2P过程中各个节点之间所产生的信誉度,从而判断请求节点是否可信。这种模型综合考虑了自身以往经验以及其它节点对请求节点的意见。通过实验,发现此模型不仅可以阻止恶意节点对正常节点的攻击,还可以有效地提高正常节点对有组织攻击的抵抗能力。     

在P2P网络中基于簇的全局信誉模型的仿真

P2P网络中存在着大量自私行为和欺诈行为,而现有的信任模型无法真实有效地衡量节点的可信度.针对上述问题,提供了一种快速、安全、优质的信任模型.将簇引入信誉模型制定了一系列管理规则,并将多维度引入信誉算法.各节点遵循管理规则自发形成三种不同的簇域,簇域等级越高,簇内节点服务和被服务的机会和优先权就越高.使用信任度、网络贡献度、累计滥用信任3个参数来计算节点的全局信誉.通过进行仿真和实验分析,验证了信誉模型的合理性和对恶意行为的防御能力.     

基于时间序列的P2P网络综合信任模型研究

P2P网络具有动态性,自组织和匿名性等特点,从而导致网络中某些节点存在恶意行为,为了保证节点能提供可靠资源和良好服务,提出一种基于时间序列的P2P综合信任模型,使对等节点之间建立信任关系。该模型在计算直接信任度和间接信任度时引入时间衰减函数,近期的信任值衰减小,对整体信任度的影响大。通过反馈控制机制动态更新簇内节点和簇头节点的信任度,使整体信任值具有时效性,对节点信任度的评价更精确和更可靠。实验证明,该信任模型较DyTrust模型降低了节点之间的交互时延,稳定性和动态自适应性更好,检测恶意节点的能力更强,提高P2P网络的可信度,对P2P网络的安全提供有力保障。     

一种基于信誉机制的二阶段服务资源发现模型

服务资源的不可靠性使得用户难以安全有效的使用网络上的各种服务.参考社会学的人际关系信任模型,利用P2P网络建立基于信誉机制的服务发现模型,并利用Bayesian方法对服务节点的信誉度进行合理评估,从而设计出安全实用的服务发现算法.仿真结果证实,提出服务发现算法能够充分地利用P2P网络的高效性对可信的服务资源进行发现,促进服务节点间的交互,并能有效保障用户在可信方面的服务安全需求.     

基于Agent与分布式缓存的P2P资源发现策略

提出一种基于multi-agent与分布式缓存技术的资源发现模型,静态agent可维护本地资源信息,移动agents可通过在网络中的迁移来完成资源的发现,分布式缓存可以提供一种高效的搜索方式。在P2P网络中,使用该模型可快速找到资源,减少网络阻塞,改善扩展性与健壮性。     

基于P2P的语义Web服务发现机制

分析集中式语义Web服务发现机制存在的问题,利用P2P和本体技术,提出一种基于P2P的语义Web服务发现机制。将服务的部署与发布无缝地绑定在一起,按应用领域和服务目标将整个P2P网络组织成3层结构,基于该结构建立3阶段服务发现算法,达到优化网络结构、提高服务发现效率的目的。     

符合动态演变特性的网格资源发现机制研究

近年来人们对如何提高网格资源发现效率做了大量的研究,但却忽略了适应网格资源动态演变特性的重要性.针对这一问题,结合小世界理论的网络特征,提出了一种新的基于P2P分布式结构化的网格资源发现机制.通过计算资源节点间属性相似度的方法,将网格资源分类组织在不同的虚拟组织中,结合P2P技术构建出两层覆盖式资源发现模型,并设计出相应的资源查找算法DSRD (distributed structure grid resource discovery).仿真实验结果表明,DSRD算法既能够适应资源的动态特性,同时又可有效地提高资源发现效率.     

P2P／Web Service与网格资源发现服务研究

资源发现是网格计算技术一个重要的研究领域.本文根据经典的五层沙漏网格架构模型,结合P2P、Web Service技术,提出了一个网格资源发现模型.使用P2P网络计算模式,充分利用网络边缘的终端设备发现共享资源,可以大大提高发现速度,降低服务器的负载.同时,使用了Web Service来发布网格结点提供的服务.本文中提出了该模型使用的通讯协议簇、模型的实现方法.本文具体的底层发现服务使用perl实现;使用Frontier-RPC发布服务和访问均已经实现.     

A super-peer model for resource discovery services in large-scale Grids

As deployed Grids increase from tens to thousands of nodes, peer-to-peer (P2P) techniques and protocols can be used to implement scalable services and applications. The super-peer model is a novel approach that helps the convergence of P2P models and Grid environments and can be used to deploy a P2P information service in Grids. A super-peer serves a single physical organization in a Grid, and manages metadata associated to the resources provided by the nodes of that organization. Super-peers connect to each other to form a peer network at a higher level. This paper examines how the super-peer model can handle membership management and resource discovery services in a multi-organizational Grid. A simulation analysis evaluates the performance of a resource discovery protocol; simulation results can be used to tune protocol parameters in order to increase search efficiency.     

Direction-aware resource discovery in large-scale distributed computing environments

As a system scales up, the peer-to-peer (P2P) approach is attractive to distributed computing environments, such as Grids and Clouds, due to the amount of resources increased. The major issue in large-scale distributed systems is to prevent the phenomenon of a communication bottleneck or a single point of failure. Conventional approaches may not be able to apply directly to such environments due to restricted queries and varied resource characteristics. Alternatively, a fully decentralized resource discovery service based on an unstructured overlay, which relies only on the information of resource attributes and characteristics, may be a feasible solution. One major challenge of such service is to locate desired and suitable resources without the global knowledge of distributed sharing resources. As a consequence, the more nodes the resource discovery service involves, the higher the network overhead incurs. In this paper, we proposed a direction-aware strategy which can alleviate the network traffic among unstructured information systems for distributed resource discovery service. Experimental results have demonstrated that the proposed approach achieves higher success rate at low cost and higher scalability.     

对等网络信任评价模型研究

对等网络已经成为用户共享服务的平台,如何结合用户评价进行服务选择已经成为其中的难点和关键问题。文中针对在开发、动态的网络环境中对服务评价可信度的问题,本文提出了一种基于评价的信任度更新算法,并给出了相关策略。在服务选择的过程中同时考虑服务的信任度和社交度,从而提高查找的准确率,并结合搜索行为聚类算法,降低群体欺骗的可能性。     

基于分段的分布式服务部署和查找

P2P网络由于其良好的可扩展性非常适合于规模日渐扩大的互联网,服务查找成为它的基本问题。该文提出一种基于分段的分布式的服务查找方法,主要特点是给定了一个关键字,可以在有限的跳数范围内,找到部署有这个关键字的overlay节点,得到查询结果,并且最大的查找跳数与网络大小无关。     

集成P2P模式的网格资源发现算法研究

网格计算和对等计算有很多可以融合的特征。在传统的网格环境中,资源的发现和定位主要用集中式或者分层式来解决,随着网格规模的扩大,这种方式明显不适合网格环境。另一方面,P2P为大规模分布式环境下有效地发现资源提供了可扩展性方案。首先提出了一种集成P2P模式的网格资源管理模型,然后基于该模型提出了一种融合遗传和蚂蚁算法的资源发现算法。理论分析和仿真证明了遗传蚂蚁算法能有效地提高P2PGrid环境下的资源发现性能。