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P2P环境下的信誉评价

作　者: 陈锦言
导　师: 孙济洲
学　校: 天津大学
专　业: 计算机应用技术
关键词: 对等网信誉评价协同作弊德布鲁因路由
分类号: TP393.02
类　型: 博士论文
年　份: 2008年
下　载: 302次
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内容摘要

正确对P2P中的节点信誉进行评价,可以及时隔离恶意节点,保证其它节点的安全,提高P2P系统服务的质量和效率。针对节点信誉评价向量缺乏准确计算方法的问题,提出并证明了在均值邻域附近可以用正态分布对Beta分布进行近似计算的理论,并以此为基础从概率论的角度提出了节点信誉度向量的计算公式,该公式可以简化节点信誉向量的计算复杂度。针对中心式P2P信誉评价体系容易受到协同作弊干扰的问题,提出了根据节点在系统中的表现计算节点间相似度的计算公式,以此为基础实现了对节点的聚类,因为诚实节点行为具有一致性,所以诚实节点会聚类为最大的一个节点集合,作弊节点根据作弊方式不同会聚类为若干个小的节点集合,最后整个系统信誉评价结果将以最大节点集合的观点为主,因此消除了协同作弊节点对系统信誉评价结果的干扰。针对聚类速度较慢的问题提出了先分组计算,再进行信誉度合并的算法。实验表明上述算法对节点协同作弊有较好的抵御效果。以传统De Bruijn图为架构的P2P系统可以保证网络具有较小的半径,但是节点加入、离开算法过于复杂,容易出现节点负载不均衡的现象。为此本文提出了De Bruijn路由图和冗余De Bruijn路由图的架构,并在此基础上实现了节点的加入、离开、路由算法。理论分析和实验表明该路由架构既保留了传统De Bruijn图的优点,又简化了节点的加入、离开操作,同时使分配在每个节点上的负载较平均。以冗余De Bruijn路由图为基础,提出了分布式P2P架构下的信誉评价体系:每个节点保留多条冗余路由,进行信誉查询的时候优先选择可信任路由节点构建信誉查询路径,并使用查询反馈结果对路由记录进行更新,随着查询次数的增加,节点不断更新路由表中各备选路由的可信度,查询准确度也随之提高。实验表明该算法具有较好的可扩展性和查询准确度,适合大规模网络环境下使用,同时以此为基础可以实现资源的可靠查找。

全文目录

中文摘要  3-4
ABSTRACT  4-10
第一章绪论  10-29
  1.1 P2P简介  10-15
    1.1.1 P2P应用领域  11
    1.1.2 P2P拓扑结构分类  11-15
  1.2 P2P中的信任(trust)与信誉(reputation)  15
  1.3 P2P信誉评价研究的意义  15-16
  1.4 P2P信誉评价研究现状  16-21
    1.4.1 实现信誉评价体系的网络架构  16-18
    1.4.2 P2P信誉的评价方式  18-21
  1.5 P2P信誉评价存在的问题  21-27
    1.5.1 信誉度的衡量问题  21-23
    1.5.2 如何去掉不公正节点的评价  23-24
    1.5.3 如何抵御协同作弊攻击  24-25
    1.5.4 信誉的传递问题  25-26
    1.5.5 分布式信誉评价带来的问题  26-27
  1.6 本文结构和解决的问题  27-28
  1.7 本文创新点  28-29
第二章中心评价体系下信誉的表征问题  29-42
  2.1 信誉的表征  29
  2.2 信誉度的分布  29-31
  2.3 Beta分布的近似计算  31-36
  2.4 信誉向量的计算  36-39
    2.4.1 当α>>1,β>>1 时  36-38
    2.4.2 当α、β接近于1 时  38-39
  2.5 信誉评价的传递（积）  39-40
  2.6 信誉评价的合成  40
  2.7 单位评价向量  40-41
  2.8 本章小结  41-42
第三章基于聚类的信誉评价体系  42-61
  3.1 节点之间相似度的计算  42-47
    3.1.1 直接评价相似度  43-44
    3.1.2 公共邻居节点评价相似度  44-46
    3.1.3 被公共邻居节点评价相似度  46-47
  3.2 节点集合  47-48
    3.2.1 节点集合的公共邻居  47
    3.2.2 节点集合的相似度定义与计算  47-48
  3.3 节点集合聚类  48-49
    3.3.1 节点评价矩阵  48
    3.3.2 节点集合评价矩阵  48
    3.3.3 节点集合的相似度矩阵  48-49
    3.3.4 节点集合的层次聚类算法  49
  3.4 节点信誉的计算  49-50
  3.5 算法复杂度分析  50-51
    3.5.1 聚类过程算法复杂度  50
    3.5.2 迭代计算过程算法复杂度  50-51
  3.6 算法优化  51-52
    3.6.1 数值积分计算过程的优化  51
    3.6.2 算法复杂度的降低  51-52
  3.7 实验  52-60
    3.7.1 作弊模型1 单个节点作弊  53
    3.7.2 作弊模型2 单组作弊  53-54
    3.7.3 作弊模型3 多组作弊  54-55
    3.7.4 作弊模型4 循环作弊  55-56
    3.7.5 作弊模型5 两组作弊  56-57
    3.7.6 分组计算实验  57-60
  3.8 本章小结  60-61
第四章冗余De Bruijn路由图  61-77
  4.1 De Bruijn图简介  61-62
  4.2 De bruijn路由图  62-64
    4.2.1 De bruijn路由图定义  62-63
    4.2.2 De Bruijn路由图同De Bruijn图的区别  63-64
  4.3 冗余De bruijn路由图  64-70
    4.3.1 可分裂冗余节点群及其分裂过程  65-66
    4.3.2 可收缩节点组  66-67
    4.3.3 可收缩节点组的收缩过程  67-68
    4.3.4 节点的加入  68-69
    4.3.5 节点的离开  69-70
  4.4 冗余De Bruijn路由图性能分析  70-76
    4.4.1 网络直径（network diameter）  70-72
    4.4.2 最短路径长度分布  72-73
    4.4.3 节点平均负载分布  73-75
    4.4.4 对分宽度（Bisection Width）  75-76
  4.5 本章小结  76-77
第五章基于冗余De Bruijn路由图的可信路由和信誉评价体系  77-96
  5.1 体系结构  78-82
    5.1.1 资源的散列存储方式  79
    5.1.2 信誉的散列存储方式  79
    5.1.3 信任路由表  79-80
    5.1.4 信誉查询数据包格式  80
    5.1.5 最近查询表  80-81
    5.1.6 路由选择的原则  81
    5.1.7 信誉（数据）的查询过程  81-82
    5.1.8 节点信誉的更新和信任路由表的更新  82
  5.2 构建可信任资源查找的路由  82-83
  5.3 数据完整性保证  83
  5.4 资源查询的可靠到达  83-85
  5.5 系统性能分析  85-89
    5.5.1 算法收敛速度分析  85-88
    5.5.2 信任路由表的交换问题  88-89
    5.5.3 负载均衡  89
  5.6 实验  89-95
    5.6.1 评价误差同作弊节点比例的关系  90-92
    5.6.2 资源选择准确度对比  92-93
    5.6.3 同协同作弊环境下的评价准确度  93
    5.6.4 算法收敛速度同节点数量的关系  93-95
  5.7 本章小结  95-96
第六章结论及展望  96-98
  6.1 全文总结  96-97
  6.2 研究展望  97-98
参考文献  98-105
发表论文和科研情况说明  105-106
致谢  106

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