基于多层Bayesian信任网的P2P负载均衡模型

针对基于信誉机制的P2P(Peer-to-Peer)网络中的负载不均衡现象,提出一种基于多层Bayesian信任网的P2P负载均衡模型,介绍了如何在Bayesian信任网中引入多种负载指标以及它们之间的各种关联,并且使用该结构预测P2P网络中各服务节点的负载,使整个网络达到负载均衡.对包含负载指标的多层Bayesian信任模型和动态负载模型进行了实验比较.实验结果表明:基于Bayesian信任网的P2P网络负载均衡模型运用节点的历史交互信息,结合Bayesian预测理论,影响资源请求节点选择服务节点,实现P2P负载的有效均衡,确保整个P2P网络资源利用的高效性、节点服务的可靠性以及整个网络的稳定性.     

P2P智能重叠网络中间件模型

为提高系统开发效率,降低成本,建立P2P智能重叠网络中间件模型,将基本的P2P服务从具体业务功能中剥离出来,并封装成独立的P2P服务中间件对外提供服务;该模型采用基于应用层的物理网络拓扑探测技术,改善overlay拓扑,使其与底层物理网络结构趋于"吻合";聚集邻近的节点,形成虚拟的超级节点,作为整体对外提供服务,从而"弱化"peer的动态性对系统性能的影响;采用综合链路评估算法,择优选路,提高网络搜索和传输效率.仿真实验和测试结果说明P2P智能重叠网络中间件模型能明显改善系统性能.     

P2P网络信誉评价体系研究与设计

介绍了P2P网络信誉机制的相关研究内容.考虑参与到P2P网络中的对等节点本身存在着匿名和动态的特性及该网络存在的安全隐患,通过采用信任机制来加强系统的可靠性,探讨了信誉模型机制的建立方法和关键技术,并在此基础上提出了一种新的设计思路和方法,为进一步研究提供了相应的方向.     

一种新型P2P网络信任模型研究

本文提出了一种新的P2P网络信任模型——层次化分布域信任模型HDRTM。该模型基于历史交互信息和信誉推荐,采用量化方法和合成规则方法得到的信任度对P2P网络中的节点信任进行评估,同时引入了惩罚调节因子、合成规则权重因子等加强了信任度的可靠性与真实性。对HDRTM的仿真证明能够有效抵制恶意节点,具有较好的安全性与信任性。     

新型P2P流媒体系统模型

为了改善数据传输性能,提出了一种新型P2P流媒体系统模型(NSMP2PS),描述了NSMP2PS的体系结构和设计原理. 通过引入网络编码的机制,提高了系统的数据存储转发能力. 采用效率较好的节点加入算法和节点失效管理策略,有效地解决了组播树负载不平衡的问题;此外,该模型的节点自优化过程能保证组播树结构的优化和播放的连续性. 引入了激励机制,激励更多的自私节点转发和共享资源、数据,使得数据质量和直播系统的总体性能也有所改善.     

一种主被动混合式P2P网络快速自恢复机制

当P2P网络中的接点发生错误或者离开信息丢失等情况时容易造成节点的失效以及拓扑结构异常,严重影响P2P网络的效率和健壮度.如何快速重构产生异常的P2P网络结构是文章的研究重点.文章通过将改进的心跳协议作为主动探测措施与作为被动探测措施的信息捎带协议结合,利用根据信息重要度建立的概率模型建立了一种用于解决P2P网络快速重建的机制.该机制使P2P网络自恢复所占用的带宽更小,达到稳定状态的速度更快.     

基于直接和推荐可信度的P2P综合信任模型

提出了一种新的P2P网络环境下的综合信任模型。明确区分了服务质量和反馈质量,不是简单地将节点的信任度作为推荐权重,而是通过节点推荐可信度来计算节点的推荐信任度,并且通过动态权重因子平衡自身交互历史经验和其他节点的推荐信任来计算节点的综合信任度,同时为每个节点引入信誉积分属性以鼓励节点提供服务和推荐信息,提高节点参与网络活动的主动性,给出了信任模型的实现算法和仿真实验。实验结果表明,信任模型能准确计算节点信任度,并且能抵抗恶意节点的夸大、诋毁、协同作弊等恶意行为,具有良好的性能。     

移动P2P网络中基于超级节点信息熵的资源发现算法

移动P2P网络节点的移动性特征使得网络搜索性能的变化大,也造成了资源搜索的成功率低下和系统不稳定性增加.通过选择信誉高、动态弱的节点作为超级节点,再选择一个与超级节点相对信息熵最小的节点作为此超级节点的候选超级节点的基于超级节点信息熵的选择算法.理论分析和仿真结果表明,该算法使得系统稳定性增加,可有效地提高系统的资源搜索的成功率.     

基于资源类型分组的P2P信任模型

在开放的P2P网络环境中,由于资源类型的繁多,交互双方的需求各异,交互者不能准确选择自己的服务对象,存在交互风险.文章提出了一种基于资源类型分组的P2P信任模型.该模型引入了角色分组思想,将交易资源类型进行分组,结合全局信任度计算方法,在直接信任度与推荐信任度计算中叠加组内组间因素,评估欲交易节点的可信度以用于交易决策.文中还引入反馈机制来激励诚信节点,惩罚欺骗节点.仿真实验表明该模型可以有效减少与恶意节点的交易次数,具有良好的准确性和安全性,保证交易成功率.     

一种P2P网络安全动态信任模型

为了提高P2P网络对等节点的安全性,提出了一种基于信任机制的动态信任模型.对模型的算法和工作流程进行了详细的描述.利用该模型可以在2个对等实体间建立高效、可靠的信任关系,有效防止恶意攻击,提高P2P网络的安全性.     

一种基于D-S理论的P2P网络信任模型

随着P2P网络在许多领域的广泛应用,有必要建立P2P网络的信任机制．根据P2P网络中对等体之间的平等关系和松耦合特性,提出了一种基于Dempster-Shafer证据理论的P2P网络信任模型．该模型给出了信任辨别框、基本信任概率分配函数以及置信区间的定义,并在此基础上建立了P2P网络的信任传递机制和信任聚合机制．把该模型应用于基于P2P的制造资源网络中证明了其正确性和合理性．     

基于P2P的制造资源网络

企业需要在网络中搜索制造资源信息，而通用搜索引擎无法很好地满足这种需求。而，P2P网络是一种有效的资源搜索方式。通过分析P2P网络的基本结构和资源共享方式，提出一种基于P2P的制造资源网络(PMRN)模型。PMRN是由制造单元“自组织”形成的分布式、虚拟、动态和松散的纯P2P模型网络。根据PMRN中对等体之间的平等关系和松耦合特性，提出了一种基于Dempster-Shafer证据理论的PMRN信任模型，并在此基础上建立了信任传递和信任聚合机制。基于P2P的制造资源网络模型可以充分利用位于网络边缘的各种规模的制造资源，形成可观的制造能力。PMRN的信任机制也为企业间的合作提供了重要的参考。     

D-Trust:双信任度量的非结构化P2P网络信任模型

针对传统的P2P网络信任模型用单一信任无法准确反映节点行为的问题,提出了基于双信任的非结构化P2P网络信任模型D-Trust。该模型将信任分为服务信任和反馈信任,提出了双信任的存储、计算和更新算法,以及信任传播机制。仿真结果表明,该模型能有效防御常见的安全攻击,和单一信任相比,更大程度地发挥了节点的服务能力,较已有的信任模型在性能上有很大提高。     

一个基于本体的P2P语义检索框架

针对传统P2P系统大多采用关键字匹配实现信息检索且不支持语义的问题,提出了一个基于本体的P2P语义检索框架。该框架采用超级节点拓扑结构,利用本体进行信息集成,将支持相似概念的节点聚类到同一语义对等组,组内节点依据本体定义使用语义链来连接,组之间语义关联则通过超级节点的组语义链来实现;同时增加语义快捷链实现不同语义组之间的节点连接。     

P2P应用层数据流量优化

为减少对主干网络带宽的消耗,提出了一套数据流量优化方法.首先通过把Peer间的邻居关系明确划分为物理邻居关系和逻辑邻居关系,并用探路者算法来发现Peer的物理邻居,实现拓扑匹配;然后在数据调度算法中,引入通报/退避机制,把大部分数据传输控制在城域网络内部.通过建立模拟仿真环境进行实验分析,证实了该方法可以减少90%以上...     

对等网络中声望管理模型的研究与设计

在对等网络中,通常使用声望机制来建立实体间的信任关系,以指导用户选择可信的协作实体.本文给出的声望模型同时使用可信和不可信来评估实体的正面和负面行为,并分别可以表示为多个级别,模型也引入了信心指数来表达对声望评估结果的确定程度.并给出了一个基于声望的实体选择方案.分析及仿真表明,该模型能够有效地抑制网络中典型的安全攻击,改善网络服务质量.     

对等网络中基于模糊集的信任和声望模型

在对等网络中,信任可以用于指导实体的协作决策,当前信任建模已成为一个研究焦点．该文提出了一个基于模糊集的信任和声望模型,模型根据实体的经验和其他实体的推荐信息构建对目标实体的信任．模型使用了语义标签来刻画不同的信任级,并能够综合评判不同方面的信任值．实体在采纳信任推荐时,模型利用模糊贴近度来表达推荐的正确度,并据此调整推荐者的影响．使用该模型的文件共享网络仿真实验可以正确地表达对实体的信任,促进具有相同偏好的实体群组的形成,提高交易质量．     

P2P模式下协同工作安全群组通信模型的探索

提出了点到点（P2P）模式下协同工作安全群组通信模型。实现了P2P模式下协同工作节点动态加入和退出．以及群组安全可靠有序的通信机制．算法设计的节点管理和节点通信为P2P模式下协同工作应用开发提供了必要的支持．通过理论分析．证明了点组内节点操作的一致性．协同绘图作为实例说明了该方法的有效性．