對(duì)等網(wǎng)絡(luò)中信任模型與激勵(lì)機(jī)制研究.pdf

1、P2P網(wǎng)絡(luò)具有開放、動(dòng)態(tài)、異質(zhì)、節(jié)點(diǎn)對(duì)等、資源共享自愿等特性，近年來，其優(yōu)勢(shì)已經(jīng)在文件共享、協(xié)同計(jì)算、分布式存儲(chǔ)以及應(yīng)用層組播等應(yīng)用領(lǐng)域得到了充分證實(shí)。然而，許多事實(shí)也表明P2P網(wǎng)絡(luò)中存在大量自私的理性節(jié)點(diǎn)，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(diǎn)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(huì)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(lì)機(jī)制等方面提出一些理論方法與實(shí)用技術(shù)，以促進(jìn)節(jié)點(diǎn)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?jī)?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(jí)計(jì)算。邏輯覆蓋網(wǎng)絡(luò)與物理網(wǎng)絡(luò)的不匹配現(xiàn)象會(huì)導(dǎo)致嚴(yán)重

3、的路繞問題，造成大量的帶寬浪費(fèi)與系統(tǒng)延時(shí)，加重公共悲劇。針對(duì)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(jì)一種基于物理網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)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(diǎn)在物理網(wǎng)絡(luò)上也是鄰近的，每個(gè)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(shí)，考慮到P2P網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)能力的差異性，設(shè)計(jì)一種基于DHT的超級(jí)節(jié)點(diǎn)選舉算法，從每個(gè)子網(wǎng)絡(luò)中選舉計(jì)算能力強(qiáng)且在線時(shí)間長(zhǎng)的節(jié)點(diǎn)作為各子網(wǎng)絡(luò)的超級(jí)節(jié)點(diǎn)，所有超級(jí)節(jié)點(diǎn)又自組

4、織形成一個(gè)小網(wǎng)絡(luò)，這就是上層網(wǎng)絡(luò)，整個(gè)網(wǎng)絡(luò)被構(gòu)造成為帶有超級(jí)節(jié)點(diǎn)的層次型覆蓋網(wǎng)。分析與實(shí)驗(yàn)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(shí)現(xiàn)，幫助節(jié)點(diǎn)進(jìn)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(diǎn)間的歷史交易信息計(jì)算本地(局部)信任值，并通過分布式迭代算法求解節(jié)點(diǎn)基于整個(gè)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(jì)特性，從而使得迭代算法收斂。模型在本地信任值計(jì)算方法中引入模糊函數(shù)處理正負(fù)評(píng)價(jià)，與將正負(fù)評(píng)價(jià)簡(jiǎn)單加減的常用方法相比，既提高了本地信任值計(jì)算的合理性，又兼顧了激勵(lì)機(jī)制。針對(duì)P2P網(wǎng)絡(luò)中全局迭代算法的計(jì)算量與通信開銷隨著網(wǎng)絡(luò)規(guī)模二次方比率增長(zhǎng)的問題，本文模型采用分級(jí)計(jì)算方法求解節(jié)點(diǎn)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(jìn)行，待迭代收斂后逐層合

6、成計(jì)算結(jié)果，便得到節(jié)點(diǎn)的全局信任值，該方法有效地降低了全局信任模型的計(jì)算量與通信開銷。
　?、轻槍?duì)惡意節(jié)點(diǎn)提供虛假信任評(píng)價(jià)及策略性動(dòng)態(tài)搖擺行為兩種情形，分別提出了有效的遏制機(jī)制，以增強(qiáng)全局信任模型的抗攻擊能力。利用評(píng)價(jià)管理節(jié)點(diǎn)監(jiān)視節(jié)點(diǎn)的評(píng)價(jià)行為，并且計(jì)算節(jié)點(diǎn)的評(píng)價(jià)可信度；利用信任管理節(jié)點(diǎn)監(jiān)視節(jié)點(diǎn)的動(dòng)態(tài)搖擺行為，并且計(jì)算節(jié)點(diǎn)的動(dòng)態(tài)搖擺度。模型通過反饋控制機(jī)制將評(píng)價(jià)可信度與動(dòng)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(diǎn)的全局信任值

7、。節(jié)點(diǎn)無論評(píng)價(jià)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(huì)降低，反之亦然。仿真實(shí)驗(yàn)表明，本文模型較已有相關(guān)模型具有更強(qiáng)的抗攻擊能力和更高的服務(wù)成功率。再次，針對(duì)自由騎問題，提出一種基于全局信任值的激勵(lì)機(jī)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(shí)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(diǎn)間交易的隨機(jī)性造成建立重復(fù)博弈的概率極低，因