自组织P2P 网络分布式合作激励机制研究现状

自组织P2P网络本质上的节点自治及理性特征决定了网络系统目标与节点自身利益的不一致性,合作激励机制能够引导节点采用利他的行为策略,弥合系统与个体之间的利益冲突．以提高自组织网络可用性为目标,探讨了多种有效的、实用的分布式合作机制,总结了自组织P2P网络合作激励机制的设计中存在的问题和研究方向．     

基于重复博弈的无线自组网络协作增强模型

在缺乏集中控制的无线自组网络中,节点在转发过程中所表现出的自私行为将严重影响其网络服务的可靠性.在节点理性假设的基础上,针对自组网络节点的预期收益及其协作交互过程建立了一个重复博弈模型,提出了一个激励一致性条件,在此条件下,节点将迫于惩戒机制威慑而自愿采取合作策略;并分析了节点对将来利益重视程度、机制参数和作弊检测效率对协作效果的影响.仿真结果表明,通过合理选择惩戒机制参数,能够有效抵御网络规模的增长及节点合作意愿、作弊检测效率的降低所导致的协作性削弱,进而提高存在自私节点时的整体网络性能.     

基于社会规范准则和联合抵制的节点激励机制研究

P2P网络中的节点由于固有的理性将产生个人利益与系统性能相冲突的搭便车行为,从而极大地降低网络的性能和效用。在社会规范的基础上结合联合抵制敌我规则的思想,建立了一套应用于P2P网络的社会规范准则模型,该模型惩戒违反社会规范准则的节点,激励节点选择合作策略,并通过博弈收益分析给出模型均衡于合作策略的条件。仿真实验结果表明,该模型能够有效地激励节点协作和抑制节点搭便车行为。     

混合流媒体分发系统中可信合作节点选取模型

针对混合流媒体分发系统中难以选取可信合作节点的问题,提出一种基于信任度的可信合作节点选取模型。优先选择全局交易信任度高、综合性能强和历史在线时间长的节点作为合作节点。在信任计算中引入衰减因子和推荐信任度,使模型具有抵抗恶意攻击的能力;通过保证金与数字签名,进一步约束合作节点的行为,增强了模型的可用性。仿真实验表明,提出的模型能有效识别恶意节点,提升分发系统的用户体验。     

移动对等网络中自私节点的检测和激励机制

由于其自身资源等客观因素的限制以及主观态度的影响,移动对等网络中的节点常常表现出自私性,因此,检测并激励自私节点合作成为当前重要的研究内容通过允许节点自由表达其主观转发态度,实现对自私节点的检测.即在路由选择时,不仅考虑到链路质量和节点能量等因素决定的路径的客观转发概率,而且考虑到路径上节点自私性影响下的主观转发概率,以选择出综合转发概率最高的路径,从而减轻自私节点的影响.当节点自私度过重时,设计了一个基于惩罚机制的激励合作模型以鼓励节点参与合作.根据节点自私行为的危害程度,对其采取相应的惩罚措施.节点之间的监控机制和严格的惩罚机制保证了防策略性的实现.模拟实验结果表明,该检测和激励机制不仅能够在节点能量受限和理性自私的情况下寻找到合适的路由,而且能够激励过于自私的节点积极参与网络活动.     

基于虚拟积分激励的内容部署方法

移动自组织网络是个多跳无线网络,依靠节点间的合作和转发增强网络的性能,若将内容部署在网络中适合的位置可以极大地减少节点获取数据的成本,提高网络的性能. 由于节点是理性的,在没有利益驱动的情况下,节点难以与其他节点合作进行内容部署. 本文将虚拟积分激励的方法用于此类内容部署问题中,激励节点相互合作进行内容部署工作,从而提高网络性能和降低网络成本. 实验结果表明,本文的激励方法可以有效地减少内容部署成本.     

基于重复博弈和惩戒机制的P2P协作激励信誉模型

现有的信任模型在计算节点信任度方面存在时间复杂度和通信报文量均比较高的问题,而且没有考虑到理性节点比率和节点耐心程度对信任模型的影响.在研究已有模型的基础上引入惩戒机制,建立一种基于重复博弈理论和惩戒机制的P2P网络信誉模型,以达到激励节点协作的目的.通过分析P2P网络中的不协作均衡,描述了基于惩戒思想的信誉机制;利用重复博弈理论分析了此机制下节点的重复交易行为,提出并证明了考虑理性节点比率和节点耐心程度的协作均衡定理;最后得出了一个协作条件,在此条件下,节点将慑于惩戒机制而采取协作策略.实验结果表明,该模型在促进节点协作方面是有效的.     

基于无限重复博弈的P2P网络信任模型研究

为解决P2P电子商务环境中存在的安全问题,针对现有一些信任模型的局限性,提出一种基于无限重复博弈理论的信任模型。通过建立奖惩策略,对节点的不合作行为,依据博弈策略对节点进行惩罚,同时对选择合作策略的节点进行奖励,并根据欺诈行为次数设定不同的惩罚周期。理论分析和仿真实验表明,合作策略会成为节点博弈的帕累托最优策略,该策略模型能有效遏制和惩罚恶意行为,提高节点诚实交易的积极性,从而有效提高网络环境的安全性和稳定性。     

基于演化博弈的无线传感器网络节能分簇路由算法

考虑到无线传感器网络中节点在冲突环境下决策时具有有限理性,近年来学者引入博弈论解决传感网分簇路由中自私节点的簇头选举问题。以往经典博弈分簇路由算法要求知道所有参与者行动的完全信息,并假设节点完全理性,这对于资源有限的传感器节点不切实际。本文提出了一种基于演化博弈论的无线传感器网络节能分簇路由算法(EECEG),通过演化博弈复制动态方程证明存在演化稳定策略(ESS)。算法将所有节点模拟为自私的博弈参与者,参与者可决策宣称自己成为簇头候选者(D)或不成为候选者(ND)。所有参与者根据自身剩余能量、邻居节点个数等因素自私决策,通过观察和模仿对手进行演化,直到收益均衡。实验结果表明,EECEG协议可有效延长网络生命周期,均衡节点间能耗,同时使数据传输更高效。     

基于贝叶斯博弈模型的无线多跳网络激励机制

节点智能性的提高使无线多跳网络的应用更为多样化,但也使网络的安全问题变得更为突出。为了有效控制自私节点和恶意节点给网络带来的不良影响,在博弈论的基础上结合跨层优化思想,构建了物理层与链路层部分信息共享的贝叶斯博弈模型。利用贝叶斯博弈理论对节点的交互信息构建策略空间并进行推导分析,形成有效激励节点合作的互监督机制。最后,分别通过典型案例与计算机仿真实验验证了该网络模型的可行性和公平性。     

机会网络自私节点的Bertrand博弈与激励机制研究

在真实的网络环境中,很多节点可能是自私的,它们不愿意牺牲自己的资源为其他节点转发消息。针对这种情况,提出一种基于博弈论的激励机制,可以激励节点与其他节点相互合作。该机制为二阶段激励,激励节点接收消息以协助其他节点转发,同时激励节点转发更多的消息。把源节点与中继节点之间的竞争与合作模型化为Bertrand（伯特兰德）博弈,定义了源节点和中继节点的效用函数。求解了源节点的最佳定价策略和中继节点最佳的转发计划,验证了源节点与中继节点之间存在唯一的纳什均衡。模拟仿真结果表明提出的激励机制能够鼓励自私节点参与合作,能提高路由算法的传递率,同时降低了消息传递延迟。与基于声誉的激励机制相比,所提激励机制能使消息传递成功率提高31.4%、平均时延降低9.7%。     

Ad Hoc网络中一种基于防策略支付模型的安全激励合作算法

Ad Hoc网络中节点之间的正常通信都是通过节点相互合作来进行中继转发.但是,Ad Hoc网络由于受到自身能量、可用带宽和计算能力的限制,节点往往表现出自私性,因此激励节点合作转发的积极性成为当前AdHoc网络的研究热点.该文基于算法机制设计中的思想,对Ad Hoc-VCG模型进行具体分析,指出其存在的问题,提出了一种防策略和防共谋攻击的支付模型,设计了一种包含路由建立和数据包转发过程的安全激励合作算法ICTP.最后,通过仿真实验来验证该算法的有效性,并与Ad Hoc-VCG、COMMIT和LMOCP算法进行了性能对比.仿真结果表明:ICTP算法较其它3种算法在性能上有了显著的改善.     

一种基于博弈的移动自组网节点协作机制研究

针对移动自组网中自私节点拒绝路由和转发服务请求．影响整体网络性能的问题进行研究．基于经济学中提出的博弈理论。提出了一种引入节点协作自主性的节点协作机制,将节点按其协作意愿进行节点类别划分,对不同个性节点采取不同的行为策略,并利用修正因子进行协作激励和惩罚自私,在一定程度上解决节点的协作问题。     

一种机会网络节点重复博弈模型

在资源受限的机会网络中,节点在转发过程中所表现出的自私行为将严重影响网络性能。针对这一问题,建立基于认错机制的“礼尚往来”策略的节点重复博弈模型。节点考虑到将来的利益,迫于对惩罚的恐惧而参与转发。通过该策略,节点协作可以使网络性能达到最优。仿真结果表明,节点间的相互协作增强,在自私节点较多时也能保证较好的网络性能。     

A secure credit-based cooperation stimulating mechanism for MANETs using hash chains

One of the most challenging problems in self-organized mobile ad hoc networks (MANETs), which consist of autonomous and self-interested nodes, is to stimulate the nodes to cooperate in routing and packet forwarding. In this paper, we propose a novel credit-based cooperation mechanism that utilizes hash chains on messages to defend against cheating by the nodes. We show that it imposes a low workload on the nodes in comparison with the mechanisms that deploy digital signature schemes. Moreover, through a game-theoretic analysis, it is shown that any level of cooperation by a node will be attainable if the mechanism makes appropriate payments.     

Incentive mechanism for selfish nodes in wireless sensor networks based on evolutionary game

A Wireless Sensor Network (WSN) is made up of a mass of nodes with the character of self-organizing, multi-hop and limited resources. The normal operation of the network calls for cooperation among the nodes. However, there are some nodes that may choose selfish behavior when considering their limited resources such as energy, storage space and so on. The whole network will be paralyzed and unable to provide the normal service if most of the nodes do not forward data packages and take selfish actions in the network. In this paper, we adopt a dynamic incentive mechanism which suits wireless sensor networks based on the evolutionary game. The mechanism emphasizes the nodes adjust strategies forwardly and passively to maximize the fitness, making the population in the wireless sensor network converge to a cooperative state ultimately and promoting the selfish nodes cooperating with each other such that the network could offer normal service. The theoretical analysis and simulation results show that the proposed model has better feasibility and effectiveness.     

定位机制在WSN攻击检测中的应用

研究了无线传感网络中Sybil攻击的检测与防范,提出了一种多节点协作的基于接收信号强度（RSS）的检测机制。其主要思想是通过多节点协作检测确定不同身份节点的网络位置,将出现位置相同的多个身份归为Sybil攻击,并利用时间定位方法定位出Sybil节点的具体位置。     

基于合作贡献的移动社会网络自私路由协议

移动社会网络的路由工作中存在一个不合理的假设,即所有节点是无私合作的,愿意为其他节点转发数据.然而,MSN网络节点通常表现出自私性,因为在现实世界中,节点通常被人们所支配,而社会中的人们可能由于节点资源的匮乏不愿意节点参与转发.这种节点的自私行为无疑极大地降低了网络的性能.为了解决移动社会网络的自私路由问题,提出了一种...     

WMNs中基于重复博弈的机会路由激励机制研究

无线Mesh网中虽然有固定节点,但是其中大量的移动节点仍然有能源、带宽、内存等限制。在机会路由协议中,数据包从源节点至目的节点,需要中继节点机会性地转发;但由于节点自身条件的原因,节点行为往往趋向于自私,不愿接受转发请求。节点不合作行为中的自私性是导致网络吞吐量随之下降的主要原因之一。针对该问题,提出邻居节点合作度评估函数的概念,并建立基于合作度评估函数的宽容针锋相对策略节点重复博弈模型（CGTFT）。仿真表明,该模型可以有效抑制自私,激励节点合作,提高网络吞吐量。     

Defending Against Buffer Map Cheating in DONet-Like P2P Streaming

Data-driven Overlay Network (DONet)-like P2P system is especially suitable to support live stream applications, since its data structure can tolerate node dynamics quite well. However, optimal streaming demands the cooperation of individual nodes. If selfish nodes cheat about their buffer maps to reduce the forwarding burden, the overall streaming quality would be negatively affected. To defend against this kind of cheating, we design a trustworthy service-differentiation based incentive mechanism with low complexity in this paper. The mechanism is composed of the service-differentiation algorithm and the contribution-evaluation algorithm. Compared with other studies in this area, the primary characteristic of our mechanism lies in two aspects. Firstly, the contribution of each node is evaluated considering the features of live streaming, not just by the transferring bytes. Secondly, the potential cheating behavior of overlay nodes during the fulfillment of incentive algorithms can be avoided, which is usually not considered by other similar studies. Extensive simulations suggest that the algorithms are indeed effective for defending against buffer map cheating in DONet-like P2P streaming.