复合信誉模型在防P2P文件污染中的应用研究

文件污染是当前P2P文件共享系统普遍存在的问题,极大的降低了系统的可用性。提出基于用户评价的复合信誉模型,通过用户对下载的资源进行评价,逐步建立起对象信誉;同时,在建立对象信誉的同时根据节点行为建立节点信誉。在下载过程中拒绝让信誉过低的节点下载资源,从而保证对象信誉建立的准确性,因此也就阻止恶意节点实施恶意行为的可能性。对象信誉和节点信誉相互结合和相互影响的复合信誉模型,可以更有效地预防P2P文件共享系统的文件污染问题。     

P2P中的文件污染与污染防治

借助仿真实验揭示了P2P文件分发与文件污染的规律,针对常用的污染手段提出了相应的对策。实验证明,文中提出的“提醒-删除”合作机制可以有效地增加污染的难度,降低污染的成功率,从而在一定程度上缓解了P2P网络中严峻的文件污染问题。     

P2P文件污染与防御

文件污染是P2P文件共享系统面临的主要安全威胁之一。由于没有中心机构监督用户行为及其共享的内容,恶意节点可以通过P2P传播病毒,木马等恶意内容,这些行为严重影响了P2P文件共享的系统性能。本文对P2P文件污染的研究现状进行综述,调查现有P2P系统中存在的文件污染现象及防御方法,分析了目前防御机制面临的问题。     

P2P文件污染随机模型

P2P(peer to peer)是近年来互联网中用于文件共享的主流技术.它是一把双刃剑,既方便文件共享,也助长污染蔓延.本文研究了日益严重的P2P文件污染问题,分析其原因、污染手段、传播途径以及产生的后果,基于古典概率模型创建了文件污染模型,讨论了用户动态行为在其中所起的决定性的作用,认为用户的错判概率、共享率等对污染水平和网络负载影响显著,信誉系统能够对污染起到一定的控制作用,仿真表明,该模型能够有效地解释实际系统中的污染现象.     

P2P文件共享系统中的分组信誉驱动机制

在P2P文件共享系统中,常会出现许多有策略的欺骗行为,而现有的信任模型并不能完全消除交易的风险。综合局部信任机制和全局信任机制,根据节点间相关的共享记录数据提出一种新的信誉计算方法,并进一步提出受信誉驱动的分组组织管理和节点搜索算法。仿真结果证明该信誉驱动机制能搜索到信誉值高的节点作为交易对象,并能有效降低系统面对合谋恶意节点和具有交易策略的恶意节点攻击时的交易风险。     

基于兴趣分组的P2P网络文件共享系统信誉模型研究

为了降低P2P文件共享的交易风险,提高交易成功率,促进网络良性持续发展,构造了一种基于节点兴趣分组的信誉模型,并建立了与之相应的节点信誉计算方法、文件共享过程、访问控制策略。本模型借鉴人类社区的思想,利用节点兴趣聚簇的特性,避开现有的全局信任模型和局部信任模型的局限性,将节点按照所需资源的类型划分成兴趣组,以此达到提高资源定位率及交易成功率、增强网络安全的目的。通过模拟仿真和分析表明,本模型具有正确性、可行性的特点,并且较已有的信任模型在完备性和安全性等方面有较大改进,达到了预期的设计目标。     

信任模型在P2P网络信誉激励机制中的应用

在目前已广泛应用的P2P网络中,由于缺乏信任机制,存在着许多欺诈等恶意行为,节点的资源共享处于自愿,可能随时退出,系统的有效性和可用性难以保证。由于P2P网络节点的匿名性和贡献资源的自愿性,绝大多数节点缺乏提供服务积极性,从而引发了P2P网络中的搭便车问题。提出了一种新的激励机制,可有效解决一部分问题。     

基于免疫学习的文件污染防治机制研究

基于免疫应答机理,提出了一种基于免疫学习的文件污染防治机制。该机制具有学习、记忆、和进化能力,能够自动地形成污染抗体。这些污染抗体存储着文件受污染的最终变化。该机制学习并产生污染抗体,当污染文件出现的时候,利用污染抗体存储的识别策略,能够快速、稳定地识别污染文件。随着多次识别,系统的学习能力和系统响应能力变得越来越强。最后通过仿真实验对系统的防治性能进行了检验。     

P2P文件分享系统中污染文件检测方法

针对P2P文件分享系统中污染文件的传播检测问题,在声誉度检测机制的基础上,提出一种基于接触跟踪树的检测方法。通过跟踪文件的传播路径,利用相关节点的声誉度建立接触跟踪树,对接触跟踪树的拓扑结构进行分析,获取传播文件为污染文件的概率值,从而实现对污染文件的检测。实验结果表明,该方法能有效提高检测精度,减小系统误报率。     

一种对等网络文件污染抑制方案

文件污染是对等网络中存在的普遍问题。借鉴对等网络和生物免疫系统的相似性,提出一种基于免疫学习的文件污染抑制方案。基于免疫思想,设计了一种改进的节点相似度计算方法和邻居节点选择方案,减少了计算量,提高了系统性能。仿真实验表明,算法识别污染文件的精度较高,可以有效抑制污染文件的传播,并且通信开销较小。     

一种基于文件附加信息的P2P信任模型

在P2P文件共享系统中,存在不少节点不主动提供资源甚至提供虚假、恶意的资源.为了孤立这些恶意节点和鼓励节点多共享自己的文件,在分析一些现有信任模型的基础上,提出了基于文件附加信息的信任模型,该模型从文件的信任度出发导出用户的信任度,并在计算过程中考虑了相关因素,激励用户多为整个P2P网络做贡献,从而提高了整个网络的活力.通过实验仿真和分析表明:该模型能有效地隔离恶意节点,提高交易成功率,可使节点之间更有效地建立互信关系,进而提高系统的稳定性和可靠性.     

基于双层ID空间的Peer-to-Peer文件系统设计与实现

提出并实现了一种建立在Peer-to-Peer搜索策略上的自组织,自适应,高效和可靠的文件系统DISPES（Double ID Space Based Peer-to-peer File System)。它在双层ID空间中构造虚拟存储节点,不仅有效地取得了文件系统的负载均衡,提高系统利用率,而且保证了动态环境中文件的可靠,快速获取,试验数据表明,DISPFS在系统接近满负荷运行和文件插入/删除操作频繁的双重压力下依然保持优良的性能。     

点对点局域网文件共享系统的设计与实现

该文在分析了实现局域网文件共享的关键技术要求的基础上,给出了一个点对点局域网文件共享系统的设计与实现过程,实际测试表明,该系统能够满足局域网环境下一般性的文件共享要求,具有一定的实用价值。     

一种P2P文件共享网络高精度自适应声誉机制

P2P文件共享网络的信任评价机制正面临着各种恶意攻击,例如聚集反馈、合谋欺骗和虚假交易,严重影响了整个系统的性能.为了保护P2P文件共享网络,提出了一种高精度自适应声誉机制,简称AARep机制(accurate and adaptive reputation mechanism).经过分析发现,在信任评价系统中,除了对...     

一种基于异构的P2P文件共享网络模型

在P2P系统中,节点具有异构性,利用异构性来提高P2P系统的搜索性能是一个重大的挑战;文中提出了一种基于异构的P2P文件共享网络模型——HBP2P;通过充分利用节点的能力异构性、地理位置异构性、语义异构性及查询形式的异构性,HBP2P提高了搜索效率且能够同时支持简单查询和复杂查询;模拟测试表明,HBP2P稳定高效,相比传统模型有更小的路由跳数和物理反应延迟。     

基于层次信任模型的P2P文件污染防治

P2P网络能够高效地共享文件,但是必须控制污染文件的传播以促使文件有效分发。在分析各类信任模型的特点和节点行为特征的基础上,提出了基于局部和全局的层次信任模型。该模型采用邻近原则,把具有相似信任值的结点分组,按照信任度划分节点域并加入了奖励因子。仿真实验证明,该模型可以有效地降低污染的成功率,从而在一定程度上缓解了P2P网络中严峻的文件污染问题。     

蓝鲸分布式文件系统的客户端元数据缓存模型

在蓝鲸分布式文件系统中,客户端的所有元数据操作都是通过远程过程调用由元数据服务器完成,所有数据读写都是直接与存储服务器交换完成的.由于通信延迟,在客户端进行频繁数据读写时,元数据信息交换影响了整个系统的性能.我们设计了一种在客户端尽量缓存文件元数据信息的模型,有效地减少了元数据通信,缩短了整个读写过程的延迟,极大地提高了蓝鲸分布式文件系统的性能.