P2P信任模型中的歧视行为研究

指出在对等网络(P2P)的基于加权平均的信任模型中存在一种新的用户维度行为不一致的恶意行为,称为歧视行为.其行为特征仅为高权重节点提供诚实服务,以骗取高信任值.分析了产生歧视行为的本质,给出歧视行为的形式定义,讨论该行为的实施策略,并以EigenTrust模型为例,进行仿真验证.实验结果表明:与其他恶意行为比较,歧视行为造成更大的危害性,歧视行为节点提供了5%～15%的诚实服务,而获得了高于一半以上诚实节点的信任值.     

基于非结构化P2P网络用户模型的协同过滤推荐机制

协同过滤是当前应用在信息推荐系统中最成功的技术之一。但随着用户数量和所需过滤信息的增加,计算复杂度迅速增长,大多数推荐系统都因集中式的体系结构而面临可扩展性差的问题。本文提出了一种基于非结构化P2P网络的协同过滤推荐机制,采用基于词汇链的方法构建资源对象描述向量,建立由偏好资源对象集合构成的用户模型,并且根据用户的兴趣变化,通过动态邻居重组的方法获得实时的个性化推荐。实验数据表明采用基于非结构化P2P网络的协同过滤推荐机制较传统集中式推荐方案有更好的可扩展性和预测准确性。     

社会化P2P网络中恶意行为预防机制

在分布式信誉网络测试环境ResourceDog的基础上,引入平衡用户投票的纠偏算法和用户投票行为特征提取算法,拟解决分布式社会化网络中由个人偏好引起的评价偏差、伪装并在特定时期连续做恶、大量用户协同共谋攻击特定资源等问题.实验表明:引入的相关算法进一步规范了社会化网络中用户投票行为,并能够为异常的用户行为或资源结点进行预警,控制网络中的恶意或滥用行为.     

基于副本管理的P2P存储系统可靠性分析

P2P存储系统中的节点具有不可靠性,因此很难预测系统的整体可用性.为此,文中提出利用马尔可夫链模型化系统副本管理全过程的方法.通过分析该数学模型,理论计算出系统的失效概率、经历的时间段、系统的生命周期等相关数据.最后,在分布式系统PlanetLab平台进行了仿真实验,结果证明了理论计算的正确性.     

混合P2P网络资源搜索机制研究

提出一种基于混合P2P网络的资源搜索机制,将基于结构化P2P网络的搜索算法和基于超级节点的搜索算法有机结合在一起,并探讨了簇中超级节点失效的应对策略.实验结果表明,该算法能有效提高资源搜索的有效性和准确率.     

基于P2P网络的安全路由协议设计与分析

由于P2P网络具有非中心化的特点,网络中每个节点都起到路由器的作用,容易遭受基于路由信息的攻击,而现今的路由协议还没有解决此问题．因此,在分析P2P网络安全特性的基础上,描述了有向路由和概率路由,给出了多路经密钥交换方案仿真结果表明：引入概率算法到基于P2P网络的路由协议中能有效避免密钥交换被破坏,增强网络的安全性能．     

P2P网络中移动agent的搜索资源分配研究

针对P2P网络中的资源搜索问题,讨论了非结构化P2P网络中的几种搜索方案,着重关注了基于移动a-gent的资源搜索方法,针对搜索资源有限、网络节点的异质性等约束提出了基于最优搜索理论的移动agent搜索资源的全局最优分配模型,并与通常情况下的均匀资源分配进行了比较.     

P2P流媒体邻居节点组织与行为预测

针对当前流媒体系统用户行为研究缺少单一节点角度的长期行为特性分析及利用的问题,提出一种P2P流媒体邻居节点组织与行为预测策略(POPP).该策略基于流媒体系统中节点长程行为的互相关及自相关特性,通过在数据交互中收集其他节点的在线、延迟及带宽信息来计算邻居节点的综合可用性,维护能够为自身提供优质服务的潜在邻居节点表,并通过基于马氏链的节点行为模型预测邻居节点的未来在线状态.用户日志驱动的仿真实验结果表明,邻居节点组织策略有效提高了邻居节点对自身的服务质量,长期训练后的节点行为预测准确率达97％以上.     

用户行为分析系统在宽带网络中的应用

用户行为分析系统是近年来电信运营商宽带互联网络发展过程中新兴的运营支撑系统,是电信网络转型、"IP网络电信化"过程中的产物。用户行为分析系统能够帮助电信运营商掌握用户上网的行为偏好,有效控制诸如共享代理、P2P、VOIP等影响运营商收益的各类网络应用,为运营商创造巨大的经济价值,广受国内主流运营商的青睐。本文较为系统地介绍了用户行为分析系统的产生背景、实施方案和主要功能,为理解用户行为分析系统在宽带网络中能够发挥的作用以及如何构建用户行为分析系统平台提供借鉴。     

用户推荐对网络搜索行为影响的眼动研究

为研究用户推荐对网络搜索行为的影响,将用户推荐加入到搜索引擎结果页面中,通过眼动跟踪技术观察被试在完成网络搜索任务时行为的变化.实验结果显示,加入用户推荐对被试的搜索效率、注意力分布和点击分布没有显著影响.但反馈问卷显示,多数被试认为用户推荐有助于搜索,并且会在搜索中参考该信息.分析发现,两种结果矛盾的原因在于被试在搜索过程中常常会忽略用户推荐,产生无意视盲(inattentional blindness)现象.      

一种P2P网络分布式多粒度信任模型

鉴于集中式信任机制不适合于P2P网络,提出了一种分布式多粒度信任模型.该模型从文件质量、下载速度、文件类型和文件大小等多个角度评价服务节点的服务能力,并分别计算信任度.相比整体信任度,多粒度信任度可以提供更精确的信任信息,提高了系统实用性.该模型根据历史评价信息计算多粒度信任度,计算简便,没有迭代运算的不收敛问题.计算机仿真证明了该模型的优点.     

对等网络的临界负载研究

不同于传统的网络拥塞研究方法,从拓扑属性节点介数出发,分析了网络拥塞与介数之间的关系,以排队论为模型,从理论上给出了导致网络拥塞的临界负载与网络拓扑属性介数的公式解.并且以Gnutella网络拓扑结构为模型进行了仿真实验,假设Gnutella网络中的网络流量由搜索请求和搜索响应构成,搜索请求采用k邻居随机路由方式.仿真结果不仅验证了公式解的正确性,而且证明了临界负载和介数之间的必然联系.     

点对点网络中核心节点结构的全局信任网络模型

针对点对点网络节点信任关系以及交易可能性较小的特点,阐述基于核心节点的点对点信任网络模型．该网络模型中的网络节点以公有度和私有信任度进行聚类,依靠节点可靠度针对核心节点和普通节点分情况讨论,并给予相关解决方案．仿真实验结果表明：该信任模型不但具有抗恶意节点攻击的鲁棒性,同时在网络资源搜索时具有较低的评估计算量和通信开销．     

ISS： Efficient Search Scheme Based on Immune Method in Modern Unstructured Peer-to-Peer Networks

Flooding is the most famous technique for locating contents in unstructured P2P networks. Recently traditional flooding has been replaced by more efficient dynamic query （DQ） and different variants of such algorithms. Dynamic query is a new flooding technique which could estimate a proper time-to-live （TTL） value for a query flooding by estimating the popularity of the searched files, and retrieve sufficient results under controlled flooding range for reducing network traffic. However, all DQ-like search algorithms are ＂blind＂ so that a large amount of redundant messages are caused. In this paper, we proposed a new search scheme, called Immune Search Scheme （ISS）, to cope with this problem. In ISS, an immune systems inspired concept of similarity-governed clone proliferation and mutation for query message movement is applied. Some assistant strategies, that is, shortcuts creation and peer traveling are incorporated into ISS to develop ＂immune memory＂ for improving search performance, which can make ISS not be blind but heuristic.     

面向P2P搜索的可定制聚焦网络爬虫

提出了一种可定制聚焦网络爬虫技术.该技术采用简单的主题描述方法提高网络爬虫的可定制性,利用基于站点页面链接结构的链接导航技术实现对主题信息的高效抓取,通过配置文件实施定制,从而构建一个资源消耗小、数据采集准确性高、可控性强的轻量级聚焦网络爬虫,以满足P2P搜索的需求.文中进一步提出一种增量更新和批量更新相结合的网络爬虫数据更新机制,这种混合更新机制降低了增量更新的实现复杂性,相比批量更新具有更小的资源消耗,实验表明采用这种机制能达到较高的数据新鲜度和召回率.     

一种基于博弈论的对等网络带宽分配方案

为解决对等网络中多个异构下载节点从多个源节点下载的带宽分配问题,提出一种基于注水算法及能够容纳自私节点的对等网络带宽分配方案.以节点的满意度为效益函数、以整个网络总效益达到最大为目标,设计一种带宽分配方案,使得未达到其接收能力的下载节点的带宽水面高度保持相平,并且使下载节点在源节点带宽耗尽时进行带宽水面高度的转换.证明了这一方案是约束优化问题的最优解.利用博弈论中的Vickrey-Clarke-Groves(VCG)算法,通过支付函数,设计一种容纳自私节点的机制.利用这种机制,节点只有诚实报告其接收能力,才能使其自身效益最大.     

P2P网络中资源搜索机制的研究

基于当前Gnutella网络统计特性的分析,重点分析了三个影响搜索性能的因素:超级结点,历史搜索记录以及延迟特性.分析结果表明上述三个指标对于设计一个新的搜索策略非常重要,它们构成了判断节点是否转发搜索请求的重要指标.在据此判断指标所提出的新型搜索机制中,每个节点就可以在选择邻居转发搜索请求时更加有目的性,搜索成功率会更高.实验仿真数据表明,与基于洪泛策略和基于随机行走策略的传统搜索机制相比较,此搜索策略在保持高搜索成功率的前提下能够大大减少消息通信量,从而减少系统开销,提高系统效率.     

Efficient User Authentication and Key Management for Peer-to-Peer Live Streaming Systems

Recent development of the peer-to-peer(P2P)live streaming technique has brought unprecedented new momentum to the Internet with the characters of effective,scalable,and low cost.However,before these applications can be successfully deployed as commercial applications,efficient access control mechanisms are needed.This work based on earlier research of the secure streaming architecture in Trust-Stream, analyzes how to ensure that only authorized users can access the original media in the P2P live streamin...     

P2P网络节点随机行为对文件规模的影响

基于随机过程理论建立文件共享P2P网络模型,利用该模型系统地分析节点下载、合作、欺骗以及加入/退出等多种动态行为对文件规模及相关的平均负载率、下载成功率、平均下载次数等性能的影响.得出文件规模对下载率和退出率较敏感,存在平稳极限分布;合作率显著影响平均负载率,而欺骗率严重影响下载成功率及平均下载次数.以上结论可作为相应系统调控机制的优化目标及评价参考.该模型为进一步研究P2P系统性能提供一种简单有效的理论方法.     

异质搜索环境下的用户偏好性预测方法研究

提出了一系列基于搜索结果页面的特征用于学习分类器,自动预测用户的偏好性,并尝试将预测模型与用户实验结合起来。实验结果表明,尽管异质环境下搜索结果页面有着丰富的信息,但仅基于搜索结果页面的展现形式难以对用户的偏好性做出可靠的预测。