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。     

基于免疫学习的对等网络邻居节点选择方案

文件污染是对等网络共享系统普遍存在的问题,一个好的邻居节点选择方案可以有效抑制污染文件的传播。设计了基于免疫学习的投票相似度计算方法和邻居节点选择方案,并采用自适应的阈值判断文件的可信性。仿真实验表明,本方案抑制了恶意节点传播污染文件的可能性,并具有较小的开销,具有一定的应用价值。     

基于SIR模型的社交网络推手节点发现及信息传播抑制

推手节点对社交网络信息传播有非常重要的作用。在传统SIR模型中引入"推手节点"概念,研究该类节点所造成的热门话题在网络中的传播规律,以及对社交网络信息传播的影响和控制。利用You Tube数据构建社交网络拓扑结构,实验发现,当节点传播概率大于0.7时,可设置为推手节点,对于信息传播抑制可采用目标免疫算法。而在一个社交网络中传播节点的整体信息免疫大于0.2时能有效抑制信息传播,该值为使用重要熟人免疫策略对信息传播进行抑制的参数值。     

邮件网络中基于介数的免疫策略研究

针对如何抑制病毒在邮件网络中的传播问题,在交互式邮件传播模型中分析介数免疫策略与传统基于度信息的免疫策略对病毒传播的控制能力。在真实的安然邮件网络和人工网络中对比各种免疫策略的效率与代价,结果发现节点介数免疫策略只须保护少量节点就可以降低病毒传播规模,有效地保护网络安全。     

基于文件污染的BT文件传播控制技术

提出一种基于文件污染的BitTorrent(BT)文件传播控制方法。采用文件索引污染与数据污染相结合的方式,针对特定的下载任务,干扰其BT网络节点之间连接的建立及数据的传输。实验结果表明,该方法可以有效延缓甚至破坏BT网络中特定信息的传播,从而达到控制BT文件传播的目的。     

面向Kad网络的eMule文件下载控制方法

结合关键词污染和Kad索引污染技术,设计一种面向Kad网络的eMule文件下载控制方法。从Web服务器获取eMule文件的 ED2K链接,解析链接得到文件属性信息,通过构造虚假文件属性信息污染Kad网络的关键词字典和文件索引字典,从而控制eMule文件在Kad网络中的传播。实验结果表明,该方法可以延缓eMule节点之间的连接时间,达到eMule文件下载控制的目的。     

一类具有个体差异性和非近邻传播特性的SIRS计算机病毒传播模型

已有的SIRS模型认为感染个体被治愈后具有免疫能力,没有考虑个体之间的差异性以及实际节点之间的拓扑关系划分的不确定性。针对上述的不足,结合实际网络传播情况,分别引入直接免疫概率α、被治愈但不具有免疫力的概率μ2以及非相邻节点感染概率β1。提出一类具有个体差异性和非近邻传播特性的SIRS模型,该模型充分考虑了网络中节点在病毒免疫过程中存在的差异性以及非近邻传播特性对病毒传播的影响。数值模拟得到的结果和理论分析表明,通过增加网络中的直接免疫强度以及抑制非近邻传播的发生能够有效控制病毒的传播。     

社交网络中考虑节点度的演化博弈

在谣言传播过程中,针对度不同的节点具有的辨识能力不同,结合节点度定义一种新的博弈收益,借助博弈论建立一种动态复杂网络演化模型。该模型考虑到谣言传播往往与节点利益相关这一特点,通过引入辨识能力描述不同节点的非一致传播率,研究谣言在该模型上的传播动力学行为,并提出两种谣言抑制策略。随后,利用两种典型网络模型进行仿真实验,并在Facebook真实网络数据中对仿真结果进行验证。研究表明,谣言模糊程度对BA（Barabási-Albert）无标度网络和Facebook网络中谣言传播速率及达到稳定状态所需时间影响较小,随着谣言模糊程度增大,谣言在网络中传播范围变大,相对于WS（Watts-Strogtz）小世界网络,谣言更容易在BA无标度网络和Facebook网络中传播;研究还发现,免疫收益增加值相同时,与BA无标度网络和Facebook网络相比,WS小世界网络中免疫节点的增长幅度更大;此外,通过节点危害程度进行抑制比通过博弈收益进行抑制具有更好的谣言抑制效果。     

社交网络信息传播预测与特定信息抑制

近年来,随着Twitter、Facebook、新浪微博等社交网站用户数量的激增,信息数量急剧膨胀,隐藏在海量信息中的不实信息的传播带来了不良的影响,如何调控或抑制特定信息的传播是网络信息管理面临的一项技术挑战.为了解决这一问题,首先从真实微博网络出发,基于机器学习方法提出了不依赖于传播模型的独立信息转发预测机制,从而对信息的传播进行预测;其次,基于独立级联模型,综合考虑本文场景的特殊性,提出了异步信息不平等竞争传播模型作为特定信息与免疫信息的竞争传播机制;最后,提出了 3个种子节点集合选择算法,通过向选择的种子节点注入免疫信息使得免疫信息在网络中广泛传播从而抑制特定信息的传播.基于真实社交网站数据的实验证明,提出的信息传播预测模型以及种子节点选取算法对特定信息传播的调控和抑制具有良好的效果.     

微博谣言免疫策略的研究

当前网络谣言控制策略的研究大多考虑高连接度对消息传播的影响,即节点自身邻居数,忽略了其邻居信息产生的间接影响。为此,提出一种SDND谣言免疫策略,该策略只需了解网络局部信息,在选取免疫节点时综合考虑节点自身出度及其邻居最大出度。在新浪微博数据集上,借助SEIR谣言传播模型仿真谣言传播,对比分析目标免疫、熟人免疫、重要熟人免疫、SDND免疫对谣言传播的影响。仿真结果表明,SDND免疫效果优于目标免疫、熟人免疫等策略,能够较好地抑制谣言传播。     

两段式P2P流媒体节点选择算法

现有的点对点(P2P)流媒体系统不能很好地兼顾网络拓扑聚集性和流服务质量,存在延迟过长和覆盖网压力过大的问题.为此,比较典型节点选择算法在流服务质量、网络利用率、网络拓扑聚集性等方面的特征,采用拓扑聚集和带宽优先相结合的方法,提出一种两段式的节点选择算法.在PeerSim软件上的仿真结果表明,该算法相比于其他算法,覆盖...     

一种减少网间P2P流量的Peer选择算法

为合理引导对等网络(P2P)的流量,减少关键位置的带宽占用,该文以常用P2P软件BitTorrent(BT)为例,提出一种基于片段融合度的peer选择算法,使得在BT下载效率降低很少的同时,减少了BT流量。通过建模与分析,证明该算法可以大大减少P2P的网间流量。     

基于Super Peer的P2P e-Learning模型

在分析各种P2P网络特点的基础上,提出了分布式环境中基于超节点的P2P e-Learning模型。对特定peer组中超节点的加入和超节点的服务进行了具体描述。针对e-Learning的特性,给出了模型中的数据抽象和本体描述,并对该P2P网络模型在文件传输方面的性能做了分析。     

基于HeteroPastry的P2P网络代理系统

针对集中式网络代理服务器经常产生瓶颈的问题,提出以P2P方式提供网络代理服务的解决方案。参与系统的节点组成一个基于HeteroPastry协议的P2P覆盖网,系统在覆盖网中挑选一些合适的节点组成代理链,以响应用户的不同请求。实验结果证明,该系统可以在提供高质量服务的同时有效地平衡网络负载。     

基于节点兴趣的非结构化P2P网络拓扑结构研究

针对非结构化P2P网络中资源搜索算法搜索效率低、冗余消息量过多等问题,结合非结构化P2P网络拓扑结构特点,提出一种基于节点兴趣的完全二叉树（CBT-BI）非结构化P2P覆盖网络拓扑结构。在兴趣相似度高的节点之间建立逻辑连接,根据兴趣相似度值在完全二叉树中按序排列;在资源搜索过程中,使用基于洪泛算法的双向资源搜索方法。仿真结果表明,该拓扑结构使得节点能在短时间内查找到有效的资源,减少查询消息量,缩短了平均路由路径,提高了资源搜索效率。     

一种基于互惠能力的P2P网络拓扑优化算法

高效的拓扑优化算法是非结构化对等网络的研究热点之一。针对现有对等网络拓扑优化算法大多基于理想的网络环境、缺乏对节点自身能力和外部环境的综合考虑的不足,给出了一种基于互惠能力的对等网络拓扑优化算法。它从节点自身能力和外部环境因素两个方面来计算节点的互惠能力,在此基础上对非结构化对等网络的拓扑结构进行优化。分析与实验结果表明,该拓扑优化算法能将互惠能力低的节点排挤到网络边缘,降低其对网络整体性能的影响,并能有效地提高对等网络的资源搜索效率。     

基于兴趣域的非结构化P2P模型

泛洪式路由（Flooding）是在非结构化对等网络中进行有效资源查找的主要方式,但其路由过程将产生大量冗余消息,因而严重制约了其可扩展性。随节点数增多,泛洪式路由的网络带宽消耗也变得异常严重。针对非结构化P2P网络拓扑的特点,结合对已有的非结构化P2P搜索算法的研究,文章提出了一种基于兴趣域的非结构化P2P搜索算法,使得节点能在短时间内查找到有效的资源,减少了查询信息量,缩短了路由路径,提高了搜索效率。     

一种可避免流量扩散的P2P文件共享系统

目前大部分P2P文件共享系统由于在设计时没有考虑实际网络的拓扑结构,导致巨大的P2P流量挤占了宝贵的骨干网资源,使P2P计算遭到网络运营商的排斥。为解决上述问题,本文从运营商的角度出发,在深入分析我国互联网络的基础上,给出了一种自适应多层节点聚簇构建P2P文件共享系统的方法,该方法可将绝大部分的P2P流量限制在本地网络内,阻止P2P流量向上层网络扩散。仿真结果表明,本文方法可将80以上的P2P流量限制在运营商省级网络范围内。