[發明專利]一種用于在P2P覆蓋網絡架構中基于群的信譽評價方法無效
| 申請號: | 201010534277.4 | 申請日: | 2010-11-08 |
| 公開(公告)號: | CN102467717A | 公開(公告)日: | 2012-05-23 |
| 發明(設計)人: | 馮鋼;薛飛騰;張翼德 | 申請(專利權)人: | 電子科技大學 |
| 主分類號: | G06Q30/02 | 分類號: | G06Q30/02;H04L29/08 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 用于 p2p 覆蓋 網絡 架構 基于 信譽 評價 方法 | ||
技術領域
本發明涉及一種用于在基于群(或組,Group?or?Cluster?based)的對等覆蓋(P2P?Overlay)網絡架構,基于群(或組)的節點信譽評價的方法。
背景技術
P2P(Peer?to?Peer)技術已經廣為應用于當前因特網的資源共享業務。可是,由于缺乏良好的信任和安全機制,一定程度上限制著P2P系統的廣泛應用。本發明在基于群(或組)的P2P覆蓋網絡架構中,提出基于群(或組)的節點信譽評價系統,以實現節點信譽計算,保障數據和實體節點安全。
在P2P系統中,每個實體節點作為服務提供者(provider)的同時,又擔當著服務請求者(requestor)的角色,每個實體之間直接進行交互以共享資源。比如從對方下載文件或者完成某種交易,每個節點合作的時候可能面臨多個合作伙伴來進行選擇,每個節點都希望同可信任的節點進行合作。所以P2P網絡中通常需要一套信譽評價體系來對個節點進行信譽度評價。有了信譽評價體系,節點下載文件的時候,就可以盡量選擇從信譽度較高的節點下載文件,避免下載到錯誤文件或者包含病毒的文件;各節點進行交互時,可以采用信譽評價體系,將惡意節點剔出在外,避免惡意節點對系統的攻擊等。
不同于以往客戶機/服務器(Client/Server)模式,P2P系統的管理功能,由于系統的開放和分布式特性,變得復雜而且不易操作,諸如認證、授權一類的功能,變得相對分散。此外,P2P系統的匿名性和P2P網絡上大量的信息共享也使得系統在面對安全攻擊時,變得相當脆弱。
在過去的十多年間,大量研究工作試圖在P2P網絡中建立更完善的節點信譽評價系統,以更安全的實現資源共享。一個好的節點信譽評價系統必須達到以下的要求:
1)整個信譽評價系統是一個自治系統,每個節點信譽的評價應當由系統中的節點來完成,而不是由外部的某個授權機構來完成(這點也是區別于中心服務器的評價模型);
2)系統對于新加入者同等對待。即不給予任何好處,以避免系統中一些低信譽度者采用頻繁退出、再重新加入的方式來獲得比目前高的信譽度,但是同時為了保證新加入者能夠融入現有的系統,可以考慮每次選擇資源的時候,以較小的概率隨機的從新加入節點上選擇資源;
3)信任模型應當給目前的系統帶來盡可能小的負載,包括流量、計算量、存儲等;
4)系統應當能夠抵御惡意節點的攻擊。
但是目前尚且沒有一個信譽評價系統能夠完全實現上述目標,所有的信譽評價系統都是在上述幾個指標之間做折中。本文則試圖在基于群(或組)的覆蓋網絡架構中,提出新的基于群(或組)的節點信譽評價系統,實現節點信譽計算及基于信譽的資源交易機制。
現有的分布式評價系統,在信譽評價上,都涉及到根據歷史交易記錄(historytransaction?record),對節點進行信譽計算。目前常見的有如下幾個計算方式:
(1)正評價(Positive):不考慮不考慮評價方本身的信譽度問題,對所有節點提供的評價證據一視同仁,直接使用每個節點收到的正負評價次來對節點進行評價計算。一些改進措施包括,考慮交易的次數同時,將每次交易的交易額度作為信譽評價權重也考慮進去,另外采用類似滑動窗口的技術來逐漸模糊歷史的信譽評價。
因為其算法實現很簡單,所以很多商用的信譽評價體系如國外的eBay、國內的淘寶等都是采用這種信譽評價系統。
(2)XERP信譽評價。這種方法每個節點保留一個最近與之交易的節點列表(包括信譽評價值),當某個節點i需要從其它的節點下載資源時,會通過洪泛(flooding)的方式讓其它與備選節點交易過的節點對備選節點的信譽值進行投票,然后i搜集投票結果,從中選擇合適節點。
這種方法的劣勢是每次查詢信譽時都要通過洪泛獲得結果,會增大網絡開銷。另外對于一部分節點串通(Cooperative?Cheating)的情形難以應付。
(3)基于訪問控制的節點信譽評價方式。這種方法預先制定一個即定的訪問規則,只訪問符合規則內的節點。這類方法安全性不錯,可是對于新節點的加入處理性較差,系統靈活度不高。
(4)基于社會關系(Social?Network)的信譽評價。這種方法將節點信譽評價分為兩步來做:即首先獲取節點的局部信譽值,然后對這個信譽值在與之發生過交易的節點之間進行歸一化處理,然后通過累積的矩陣計算,多次對結果進行迭代操作得到評價向量。
這種方法的缺陷在于,進行矩陣迭代計算時,過程相對復雜,而且誤差較大。
發明內容
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