發(fā)布時間：2020-11-16 20:11

　　 近年來,隨著計算機網(wǎng)絡(luò)的快速發(fā)展,移動對等網(wǎng)絡(luò)(Mobile Peer-to-Peer Network,移動P2P網(wǎng)絡(luò))網(wǎng)絡(luò)由于其動態(tài)性、自治性和匿名性的特點,使其在文件共享、實時通信、分布式計算和分布式存儲等方面大放異彩。但是在移動P2P網(wǎng)絡(luò)中,節(jié)點間可以進行自由交易,并且節(jié)點經(jīng)常連接并離開網(wǎng)絡(luò),這將動態(tài)地改變網(wǎng)絡(luò)拓撲。因此,在選取超級節(jié)點時,必須要考慮到超級節(jié)點的可靠性和穩(wěn)定性�，F(xiàn)有的移動P2P網(wǎng)絡(luò)的信任模型可以解決網(wǎng)絡(luò)中的一些安全問題,但是隨著網(wǎng)絡(luò)的進一步發(fā)展,大大增加了信任模型在網(wǎng)絡(luò)的計算量、存儲量以及網(wǎng)絡(luò)通信等方面的開銷,對信任模型的進一步應用產(chǎn)生了巨大的影響。本文以此課題為出發(fā)點,對分布式非結(jié)構(gòu)化的移動P2P網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點聚類方式和惡意節(jié)點攻擊問題進行深入探究,提出改進后的信任模型。具體研究內(nèi)容如下:1.針對移動P2P網(wǎng)絡(luò)中的相鄰節(jié)點在物理位置上不一定相鄰導致相鄰節(jié)點間的信息延遲較大的問題,結(jié)合興趣相似節(jié)點間交易概率比較大的情況,給出一種基于動態(tài)分組的超級節(jié)點選取機制(Dynamic Grouping-based Super Node Selection Mechanism,DGSM)。該機制考慮節(jié)點的興趣向量相似性和物理拓撲中節(jié)點間的距離兩個因素進行節(jié)點的動態(tài)分組,然后根據(jù)閾值過濾算法和節(jié)點綜合能力計算選出每組的超級節(jié)點群組和備選超級節(jié)點集合。最后根據(jù)每組的超級節(jié)點負載情況動態(tài)更新該組的超級節(jié)點群組。實驗結(jié)果表明通過該機制選出的超級節(jié)點在一定程度下,提供了較低的信息檢索延遲,改善了移動P2P網(wǎng)絡(luò)中資源定位成功率。2.針對多種惡意節(jié)點對于信任模型的攻擊,使得信任模型對于節(jié)點信任值計算的準確度降低,導致信任模型中節(jié)點間交易成功率降低的問題。在動態(tài)分組的前提下,給出一種基于激勵機制的信任模型(Trust Model based on Dynamic Grouping and Incentive Mechanism,DGIMTrust)。模型將節(jié)點間的信任關(guān)系分為組內(nèi)節(jié)點間的信任和組間節(jié)點間的信任,并給出了兩種不同信任的計算方式。為了遏制惡意節(jié)點對系統(tǒng)的危害,在信任計算時通過相對信譽差激勵節(jié)點進行合作并懲罰惡意節(jié)點,并且使用反饋信息過濾算法通過檢測所有節(jié)點反饋的相關(guān)性來消除虛假、不公平的反饋。實驗結(jié)果表明,本模型能夠有效抵御常見惡意攻擊方式對模型的攻擊,有效提高網(wǎng)絡(luò)中資源交易成功率。
【學位單位】：重慶郵電大學
【學位級別】：碩士
【學位年份】：2019
【中圖分類】：TN929.5
【部分圖文】：

動態(tài)分組流程

圖 3. 3 超級節(jié)點選取流程.6.2 算法流程本章提出的動態(tài)分組算法的具體流程偽代碼如表 3.1 所示。超級節(jié)點群組和備選超點集合選取算法偽代碼如表 3.2 所示。表 3. 1 動態(tài)分組算法法 1 動態(tài)分組算法 Flag = true Unchanged = 0 根據(jù)節(jié)點的總體資源個數(shù)建立 k 個初始組 for (i = 1 to k) do 隨機選取一個節(jié)點 SPi作為該組的初始超級節(jié)點 從總節(jié)點集合 NS 中移除 SPi end for while Flag do while (NS 不為空) do: n ∈ NS

31信息檢索延遲仿真驗證實驗中，采用類 Flooding 的算法，檢索延遲是消息在傳播路徑上(從源節(jié)所有路徑)的延遲總和，根據(jù)傳播路徑上每一跳的節(jié)點間距離之和來計算
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本文編號：2886608