對等網(wǎng)絡(luò)中信任模型與激勵機制研究.pdf

1、P2P網(wǎng)絡(luò)具有開放、動態(tài)、異質(zhì)、節(jié)點對等、資源共享自愿等特性，近年來，其優(yōu)勢已經(jīng)在文件共享、協(xié)同計算、分布式存儲以及應(yīng)用層組播等應(yīng)用領(lǐng)域得到了充分證實。然而，許多事實也表明P2P網(wǎng)絡(luò)中存在大量自私的理性節(jié)點，他們的根本目標(biāo)是最大化自身利益，而并不考慮網(wǎng)絡(luò)的整體效用；甚至，一些惡意節(jié)點采用欺騙行為提供虛假資源與不良服務(wù)，企圖破壞網(wǎng)絡(luò)，從而造成數(shù)據(jù)污染、自由騎、公共悲劇以及不可靠服務(wù)的可用性等問題。這些問題不僅導(dǎo)致P2P網(wǎng)絡(luò)本身資源利用率、

2、可信度與服務(wù)成功率降低，而且會加重底層物理網(wǎng)絡(luò)的負(fù)載與擁塞，嚴(yán)重地阻礙P2P網(wǎng)絡(luò)的健康發(fā)展。本文圍繞上述問題展開研究，試圖從覆蓋網(wǎng)絡(luò)構(gòu)造、信任模型與激勵機制等方面提出一些理論方法與實用技術(shù)，以促進節(jié)點有效合作并合理使用網(wǎng)絡(luò)資源，提高P2P網(wǎng)絡(luò)的綜合性能。主要研究內(nèi)容包括：
　?、盘岢鲆环N層次型P2P覆蓋網(wǎng)絡(luò)構(gòu)造方法，以提高邏輯覆蓋網(wǎng)絡(luò)與物理網(wǎng)絡(luò)的匹配程度，并支持后續(xù)的全局信任值分級計算。邏輯覆蓋網(wǎng)絡(luò)與物理網(wǎng)絡(luò)的不匹配現(xiàn)象會導(dǎo)致嚴(yán)重

3、的路繞問題，造成大量的帶寬浪費與系統(tǒng)延時，加重公共悲劇。針對這種現(xiàn)象，本文引入模糊邏輯學(xué)中基于密度的減法聚類方法，設(shè)計一種基于物理網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點間距離鄰近度的子網(wǎng)劃分算法，確保同一邏輯子網(wǎng)中的節(jié)點在物理網(wǎng)絡(luò)上也是鄰近的，每個子網(wǎng)絡(luò)均基于Chord協(xié)議自組織為結(jié)構(gòu)化P2P網(wǎng)絡(luò)。同時，考慮到P2P網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點能力的差異性，設(shè)計一種基于DHT的超級節(jié)點選舉算法，從每個子網(wǎng)絡(luò)中選舉計算能力強且在線時間長的節(jié)點作為各子網(wǎng)絡(luò)的超級節(jié)點，所有超級節(jié)點又自組

4、織形成一個小網(wǎng)絡(luò)，這就是上層網(wǎng)絡(luò)，整個網(wǎng)絡(luò)被構(gòu)造成為帶有超級節(jié)點的層次型覆蓋網(wǎng)。分析與實驗結(jié)果表明這種層次型覆蓋網(wǎng)絡(luò)構(gòu)造方法既能夠解決P2P網(wǎng)絡(luò)的路繞問題，又能夠提高其穩(wěn)定性。
　?、铺岢鲆环NP2P網(wǎng)絡(luò)全局信任模型并給出它的分布式實現(xiàn)，幫助節(jié)點進行服務(wù)選取，盡量回避污染數(shù)據(jù)與不可靠服務(wù)。該模型基于節(jié)點間的歷史交易信息計算本地(局部)信任值，并通過分布式迭代算法求解節(jié)點基于整個網(wǎng)絡(luò)的全局信任值，能夠確保構(gòu)成迭代算法的概率轉(zhuǎn)移矩陣具有

5、非周期、不可約的馬爾柯夫統(tǒng)計特性，從而使得迭代算法收斂。模型在本地信任值計算方法中引入模糊函數(shù)處理正負(fù)評價，與將正負(fù)評價簡單加減的常用方法相比，既提高了本地信任值計算的合理性，又兼顧了激勵機制。針對P2P網(wǎng)絡(luò)中全局迭代算法的計算量與通信開銷隨著網(wǎng)絡(luò)規(guī)模二次方比率增長的問題，本文模型采用分級計算方法求解節(jié)點的全局信任值，利用上述提出的層次型覆蓋網(wǎng)絡(luò)，將大規(guī)模物理網(wǎng)絡(luò)從邏輯上劃分成若干小網(wǎng)絡(luò)，迭代算法在各小網(wǎng)絡(luò)中并行進行，待迭代收斂后逐層合

6、成計算結(jié)果，便得到節(jié)點的全局信任值，該方法有效地降低了全局信任模型的計算量與通信開銷。
　?、轻槍阂夤?jié)點提供虛假信任評價及策略性動態(tài)搖擺行為兩種情形，分別提出了有效的遏制機制，以增強全局信任模型的抗攻擊能力。利用評價管理節(jié)點監(jiān)視節(jié)點的評價行為，并且計算節(jié)點的評價可信度；利用信任管理節(jié)點監(jiān)視節(jié)點的動態(tài)搖擺行為，并且計算節(jié)點的動態(tài)搖擺度。模型通過反饋控制機制將評價可信度與動態(tài)搖擺度反饋到本地信任值求解階段，間接地影響節(jié)點的全局信任值

7、。節(jié)點無論評價可信度低還是搖擺度大都將受到系統(tǒng)的懲罰，它的全局信任值就會降低，反之亦然。仿真實驗表明，本文模型較已有相關(guān)模型具有更強的抗攻擊能力和更高的服務(wù)成功率。再次，針對自由騎問題，提出一種基于全局信任值的激勵機制。分析了BitTorrent系統(tǒng)中的TfT(Tit-for-Tat)策略，指出該策略在能夠建立可重復(fù)博弈的理想網(wǎng)絡(luò)中是實用的。但是，在規(guī)模較大且服務(wù)形式多樣化的P2P網(wǎng)絡(luò)中，節(jié)點間交易的隨機性造成建立重復(fù)博弈的概率極低，因