[發(fā)明專利]一種基于貢獻值的園區(qū)網(wǎng)P2P激勵方法

無效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201210436914.3
• 申請日: 2012-11-06
• 公開（公告）號: CN102932460A
• 公開（公告）日: 2013-02-13
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 于樊鵬;周欣;賈卓生;王鋒;楊志軍;王宇杰
• 申請（專利權(quán)）人: 北京交通大學
• 主分類號: H04L29/08
• 分類號: H04L29/08
• 代理公司: 北京正理專利代理有限公司 11257
• 代理人: 張雪梅

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及一種基于貢獻值的園區(qū)網(wǎng)P2P激勵方法，應用于計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)領(lǐng)域。

背景技術(shù)

對等網(wǎng)絡(luò)(P2P)是一種由若干協(xié)作的計算機構(gòu)成的開放、匿名的網(wǎng)絡(luò)。從服務的觀點看，在這種網(wǎng)絡(luò)中所有節(jié)點均是對等的，每個節(jié)點既是服務的提供者，也是服務的接受者。傳統(tǒng)的P2P系統(tǒng)沒有提供有效的激勵機制，網(wǎng)絡(luò)中各個節(jié)點互不從屬于，均為自我管理并自主決定資源貢獻，從而使大多數(shù)節(jié)點都表現(xiàn)出自私行為，進而導致下面兩種現(xiàn)象的大量存在：

(1)搭便車(Free?Riders)^[1]現(xiàn)象：大多數(shù)節(jié)點都不愿共享自己的資源，而是以一個搭便車者的身份去使用其他節(jié)點提供的免費可用資源。

(2)公共悲劇(Tragedy?of?Common)現(xiàn)象：由于P2P網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)上大量相同資源的傳播，從而造成了長期以來共享資源逐漸趨于一致，沒有人愿意共享新的資源，大量重復資源作為非排他性的公共資源被大多數(shù)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點無節(jié)制地使用。

在Gnutella統(tǒng)計中，70％的用戶從來不共享任何文件，50％的文件查詢響應來自1％的共享用戶。本專利發(fā)明人通過對所在單位校園網(wǎng)P2P數(shù)據(jù)交換平臺的數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)，50%的節(jié)點從來不共享任何文件，90%的共享文件時由8%的節(jié)點提供。由此節(jié)點的自私行為嚴重影響了P2P系統(tǒng)資源的平衡，降低了P2P網(wǎng)絡(luò)的效率^[5]，因此，必須對搭便車和公共悲劇行為進行有效的抑制。

節(jié)點自私行為的存在，嚴重影響了P2P系統(tǒng)設(shè)計初衷的實現(xiàn)。目前，學者提出了多種解決這一問題的方法，其中效果較好、比較有代表性的一類方法是采取激勵機制，主要包括基于信譽的激勵機制、基于互惠互利模型的激勵機制和基于虛擬貨幣模型的激勵機制等。

(1)基于信譽的激勵機制

基于信譽的機制主要是在P2P網(wǎng)絡(luò)中引入了一個等級的概念，即每一個節(jié)點根據(jù)自己在網(wǎng)絡(luò)的歷史行為情況獲得由網(wǎng)絡(luò)中與它鄰近的其他節(jié)點所評價得出的信譽值。基于信譽的激勵機制的重點是嘗試將節(jié)點的QoS和節(jié)點給系統(tǒng)作出貢獻的程度相結(jié)合。

節(jié)點維護其它節(jié)點的行為歷史，并在后來使用這些信息進行決策。節(jié)點A決定是否向節(jié)點B提供服務，基于節(jié)點B向系統(tǒng)中節(jié)點提供服務的情況。基于信譽的激勵方法對大規(guī)模的節(jié)點、高度動態(tài)的成員構(gòu)成以及非頻繁的重復交互的P2P系統(tǒng)具有良好的可擴展性。各種基于信譽的激勵機制的不同在于信譽值的計算以及信譽到具體決策策略的映射。

在信譽值的計算上，基于信譽的激勵機制依賴于其它節(jié)點提供的推薦，因此需要有效應對其它節(jié)點提供的不誠實推薦。一般有三種方法實現(xiàn)信譽值的計算：1)通過私有的歷史，即利用直接經(jīng)驗進行信任評價。這種方法適用于系統(tǒng)規(guī)模比較小的情況，并且在節(jié)點之間興趣不對稱的情況下難以實用。2)基于全局歷史共享客觀信譽(Objective?Reputation)。這種方法無法區(qū)分其它節(jié)點提供的經(jīng)驗是否真實可信，無法應對不誠實反饋的攻擊，并且在非結(jié)構(gòu)化的P2P網(wǎng)絡(luò)中很難得到節(jié)點的全局歷史，因此難以實現(xiàn)。3)基于全局歷史共享的主觀信譽(Subjective?Reputation)。這種方法在非結(jié)構(gòu)化的P2P網(wǎng)絡(luò)中同樣面臨難以實現(xiàn)的問題。為此，有方法根據(jù)非結(jié)構(gòu)化P2P網(wǎng)絡(luò)的特點，提出基于部分歷史共享的主觀信譽。這種方法能夠有效地應對不誠實反饋問題，同時在非結(jié)構(gòu)化網(wǎng)絡(luò)中易于實現(xiàn)，是一種可行的方案。該方法使用鄰居節(jié)點之間有限的信任信息交換實現(xiàn)信任評價，并且引入自適應的遺忘因子來應對惡意節(jié)點的策略性行為改變。在推薦信任度的計算上，我們使用服務信任和推薦信任度計算相分離的方法，并動態(tài)地根據(jù)交互結(jié)果進行推薦可信度的更新，能夠有效地應對惡意節(jié)點的合伙欺騙行為和誹謗行為。為了防止節(jié)點在建立良好信譽之后不再提供服務，該方法在信任值計算時考慮時間因素，在沒有新的交互經(jīng)驗發(fā)生時信任隨時間衰減。因此，信任值的計算是時間相關(guān)的函數(shù)。

(2)基于互惠互利模型的激勵機制

基于直接互惠的機制的基本思想是P2P網(wǎng)絡(luò)中的服務提供節(jié)點在為其他節(jié)點提供服務后能得到某種直接優(yōu)惠，該機制是資源交換非常有效的方式，但它存在只針對某一次資源交換的傳輸有效的弱點。也就是說每個節(jié)點對于其他節(jié)點歷史信息的維護僅存在于一次交換中，在該次交換結(jié)束后，互相提供服務的節(jié)點對彼此的貢獻情況將一無所知。雖然eMule和eDonkey不是采用針對一次傳輸?shù)亩虝盒噪p向激勵方式，它考慮對等節(jié)點的歷史記錄并進行積分排隊，從而提供差異服務。但是經(jīng)過統(tǒng)計表明，在大部分情況下也只有3％的節(jié)點的上傳會給自己以前認識的節(jié)點，而其它上傳是無法提供差異服務的。