基于小世界现象的P2P网络搜索研究

本文依据小世界特性提出了一种P2P网络搜索引擎系统模型,并给出了系统模型中对等网络节点的拓扑结构,提出了一种搜索机制,使查询消息更高效的传播,实验数据说明本文搜索机制与洪泛算法相比更加有效。     

自适应P2P网络搜索算法

提出了一个基于查询代理的无结构P2P网络盲搜索算法，该算法在查询过程中感知并分析P2P网络的相关信息，根据查询满足情况自适应地控制子查询规模。与已有的盲搜索算法相比，查询代理算法实现了更细致的冗余开销控制，并避免了已有算法存在的优化难题。与已有盲搜索算法的对比实验的结果证实该算法可以更有效地降低冗余开销。     

基于用户兴趣的P2P资源搜索算法设计与分析

P2P搜索效率跟P2P用户的特性相关,本文将基于P2P用户的群聚特性,在纯P2P网络之上,构建基于用户兴趣的覆盖网络,并设计相应的资源搜索策略.本文通过计算节点间的相似度来构建覆盖网络,根据查询请求和节点的相关度来决定搜索策略并从理论上证明了本文提出的搜索算法的性能优于随机漫步和简单洪泛.实验结果显示,本文提出的搜索算法的平均搜索时间和消息复杂度均优于随机漫步搜索算法.     

非结构化P2P网络基于马尔科夫链的搜索算法研究

现有的非结构化P2P资源搜索算法并没有将兴趣与负载结合进行考虑,本文不仅考虑节点搜索资源时基于兴趣的查询转发,也综合考虑了各个节点的负载信息。基于此,本文设计提出了基于Markov Chain模型的资源搜索改进算法Bo MC。Bo MC算法利用马尔科夫模型为非结构化P2P网络节点通过随机采样建立状态转移概率矩阵。而转移概率是基于节点的转发因子,其中包含有节点兴趣及负载的综合信息。我们知道,基于马尔科夫链平稳分布的特性可以使整个网络在查询过程中趋于收敛状态,进而达到节点的负载均衡。根据网络负载分布情况,该算法考虑到动态更新转移概率。在Peer Sim的仿真环境下,实现Bo MC算法并将其与传统的P2P资源搜索算法作比较。     

基于语义P2P信息共享的技术研究

本文引入语义的概念,通过计算结点间的语义相似度,构建了基于语义的P2P局部性网络模型并设计了基于语义的推荐式搜索算法.该算法能根据搜索请求中的语义信息,把网络中的结点推荐给搜索源结点.系统实现表明,基于语义P2P的信息检索,能够减少搜索在P2P网络中的回路,从而减少P2P网络中的重复消息数量,提高了检索的效率.     

基于节点兴趣和Q-learning的P2P网络搜索机制

将智能手机设备加入基于非结构化P2P网络的资源共享系统中能够满足人们对资源共享的多样化、便利性、高频性、实时性、高效性等要求,但是该系统网络规模的扩张和网络节点互异性的加大,必将导致系统资源搜索效率的降低、冗余信息的剧增以及网络更加不稳定。为了解决这些问题,文中设计了一种改进的基于节点兴趣和Q-learning的资源搜索机制。首先将节点根据兴趣相似度进行兴趣聚类,划分兴趣集,然后根据兴趣集中节点的能力值构建兴趣树,该结构避免了消息环路的产生,极大地降低了冗余信息;在资源搜索中,兴趣树内采用洪泛算法转发消息,兴趣树之间采用基于Q-learning的消息转发机制,不断强化最可能获取目标资源的路径,查询消息优先在这些路径上传播。另外,针对“热点”资源问题,设计了自适应热点资源索引机制,减少了重复路径搜索,进一步减少了冗余消息量;针对节点失效的问题,给出了根节点冗余机制和捎带检测的策略方法,分别解决了根节点失效和普通节点失效导致的兴趣树的不完整性问题,分析表明该方法能够减少消息冗余量。仿真实验结果表明,与GBI-BI算法和Interest CN算法相比,所提搜索算法能够提高命中率,缩短响应时间,减少冗余信息,具有较好的综合性能,最终解决了由于智能手机设备加入P2P网络导致的资源搜索效率下降、网络流量开销大的问题。     

非结构化P2P网络资源搜索机制的研究

P2P系统网络资源的分布性特征,目前受到越来越多的关注,其中资源搜索技术是这个系统中一个比较重要的问题。通过对分布非结构化的搜索算法以及对现有改进算法的研究,参考网络中的小世界性给出了一种基于兴趣的短链路搜索算法。该算法使得节点能在短时间内查找到有效的资源,减少了查询信息量,缩短了路由路径,提高了搜索效率。     

基于DHT的分布式P2P网络搜索模型

P2P搜索技术是当前P2P网络的研究热点和难题。现有的算法主要有中一心服务器式的搜索算法和分布式的搜索算法等,但中央搜索服务器很容易就成为系统性能的瓶颈,分布式的搜索算法查找按照简单洪泛的方式进行会造成巨大的带宽和资源浪费。本文在Chord算法和SHA算法的基础上,设计了基于DHT的分布式快速精确搜索P2P网络搜索模型,并讨论了该P2P网络的建立过程并分析了该模型的优缺点。     

基于DHT的分布式P2P网络搜索模型

P2P搜索技术是当前P2P网络的研究热点和难题。现有的算法主要有中心服务器式的搜索算法和分布式的搜索算法等,但中央搜索服务器很容易就成为系统性能的瓶颈,分布式的搜索算法查找按照简单洪泛的方式进行会造成巨大的带宽和资源浪费。本文在Chord算法和SHA算法的基础上,设计了基于DHT的分布式快速精确搜索P2P网络搜索模型,并讨论了该P2P网络的建立过程并分析了该模型的优缺点。     

一种基于蚁群算法的非结构化P2P网络搜索算法

在类似Gnutella的分散的非结构化P2P网络中,如何降低消息开销,提高搜索效率,是解决其扩展性问题的关键。引入蚁群算法的思想,提出一个非结构化P2P网络搜索算法。此算法利用蚂蚁留下信息素的正反馈机制,有效地指导搜索的方向,将查询消息包尽量发往目标可能存在的区域,从而减少冗余消息包的产生,得到更好的搜索输出。     

基于流特征的P2P流量识别方法研究

P2P业务流量在对互联网应用起巨大推动作用的同时,也带来了因资源过度占用而引起的网络拥塞以及安全隐患等问题,妨碍了正常的网络业务的开展.为了保证网络能正常有序的运行,有必要对P2P流量进行控制.但是,随着动态端口和数据加密技术的出现,传统的流量识别方法面临着巨大的挑战.简要介绍了三种主要的流量识别技术,并且比较了它们的优缺点.着重对基于流特征的流量识别方法效率低下的原因做了详细的分析,分别指出了引起误报和漏报的原因,并且给出了相应的解决方案.实验证明:文中方法能够有效提高P2P流量识别效率.     

P4P:P2P产业可持续发展的必经之路

近年来互联网上P2P应用业务得到了飞速的发展,同时占用了大量的带宽资源造成了带宽吞噬。至此,点对点网络数据传输新体系P4P技术应运而生,能有效减少网络骨干线路的负载和提高ISP的网络效率。本文从P2P的发展困境引入,分析P4P技术原理并比较P2P与P4P的性能。     

P2P技术综述

P2P（Peer-to-Peer）系统由一组地位相等的节点构成,节点间可以直接通信,无需第3方参与。在介绍了P2P技术的基本概念、P2P网络分类、一些典型的P2P协议和软件,并分析了P2P技术的研究现状和有待解决的问题之后,得出结论：P2P技术的分散特性,与因特网的协议和结构完全相适应,具有极强的适应性和网络服务能力。     

基于半监督学习的P2P协议识别

随着P2P技术的发展,网络上充满了大量的P2P应用.协议加密技术的发展,使得P2P应用的识别和管理变得非常困难.描述了如何运用半监督的机器学习理论,根据传输层的特征,用聚类算法训练数据并建立一个高效的在线协议识别器,用于在内核协议层对协议特别是P2P协议进行识别,并对BitComet和Emule进行了实验,得到了很高的识别准确率(80%).研究并解决了将选取好的特征用于聚类并高效地实现最后的协议识别器.     

一个P2P网络仿真模型

现有的P2P网络仿真器都有其各自的弊端,不能够对现实中的P2p的一些实际应用进行仿真.把P2P网络中的各个元素按实际情况模型化,设计一个能够用于对现有P2P应用进行仿真测试的P2P仿真器是十分必要的.本文设计了一个尽可能真实反映P2P实际运行环境的仿真模型,该仿真模型用于仿真现有的很多P2P应用.该模型根据现实P2P资源共享系统中用户的行为的基本特点设计了Peer的各种属性,包容了现有常见的P2P资源共享应用中peers选择和pieces选择策略,并为进一步设计P2P底层覆盖网络拓扑结构提供了接口.该仿真器初步运行结果表明,它能够反映现实P2P应用中的真实情况.     

P2P网络防污染机制的研究

近年来,P2P对等网络得到了迅速的发展,但是由于P2P网络的开放性、匿名性等特点,使得对等网络的共享文件服务存在着很大的安全问题。防污染模型作为一种解决方案,得到了广泛的研究和发展。文章在前人研究的基础之上,分析了目前具有代表性的几类防治污染机制,归纳了普通存在的一些问题,并对未来的研究做出了展望。     

基于P2P网络的视频点播系统设计

视频点播(VOD)是以用户需求为主导的视频系统,如何提高视频点播(VCD)系统的可扩展性和在动态环境中的可靠性,成为视频点播系统大规模应用的关键.文中提出了一种新的基于P2P(Peer to peer)的VCD(video-on-demand)系统,并阐述了系统设计所采用的相关技术与方法.系统中考虑了节点均衡负载对系统整体性能的影响,采用服务器集中调度与节点分布协调管理相结合的资源定位方式,灵活的候选父节点策略使节点失效后能进行快速的失效恢复,提高了VOD系统的可扩展性和动态环境中的可靠性.     

结构化对等网络中P2P 僵尸网络传播模型

依赖结构化对等网传播的P2P僵尸是未来互联网面临的重要威胁.详细分析了两种典型的结构化P2P协议Chord和Kademlia的工作原理,在此基础上,使用数学建模的方法建立了结构化P2P僵尸网络的传播模型.该模型将Kademlia,Chord协议与双因子免疫机制、主机在线率等因素相结合,较为全面地研究了两种典型的结构化P2P网络中僵尸的传播机理,并使用软件仿真的方法模拟了节点超过百万时,结构化P2P网络中僵尸的传播行为,通过软件仿真得出的数据与理论数据进行对比,验证了模型的正确性.从实验结果可以看出:对于Kademlia和Chord两种结构化P2P网络,僵尸传播无论是双因子免疫模型还是结合双因子与主机在线率的模型,理论模型与仿真结果都非常吻合,体现了模型的准确性,为僵尸的检测与防御提供了理论依据.     

P2P traffic optimization

Peer-to-peer (P2P) based content distribution systems have emerged as the main form for content distribution on the Internet,which can greatly reduce the distribution cost of content providers and improve the overall system scalability.However,the mismatch between the overlay and underlay networks causes large volume of redundant traffic,which intensifies the tension between P2P content providers and ISPs.Therefore,how to efficiently use network resources to reduce the traffic burden on the ISPs is crucial for the sustainable development of P2P systems.This paper surveys the state-of-art P2P traffic optimization technologies from three perspectives:P2P cache,locality-awareness and data scheduling.Technological details,comparison between these technologies and their applicabilities are presented,followed by a discussion of the issues that remain to be addressed and the direction of future content distribution research.