基于复杂网络理论的对等计算系统关键技术研究

论文摘要

随着对等计算（Peer-to-Peer,P2P）技术的迅猛发展、需求与应用的不断拓展、用户数量的急剧增加以及交互方式的日益多样化,P2P系统本身及其所处的网络环境均呈现出爆炸式的复杂性增长（complexity explosion）趋势。面对这种情形,当前用于构造P2P系统的思想、方法和技术正面临着严峻的挑战,P2P系统中的安全问题也愈加突出,亟需从新的角度理解网络的结构与网络的行为之间的关系,进而考虑改善网络的行为,使之一方面能够真实反映和正确利用网络的结构特征,另一方面能够更好地适应这种爆炸式的复杂性增长趋势。从本质上看,具有上述高度动态性和复杂性的P2P系统是一个典型的复杂网络,其网络拓扑已被证实具有复杂网络的诸多基本特征。然而,该研究领域当前普遍存在的问题是,在设计P2P算法和协议时,或者对网络的拓扑特征知之甚少,或者即便了解这些拓扑特征,但是未能充分地扬其长、避其短,并合理地体现在算法和协议的实际操作中。针对这一现状,本文集中地从网络拓扑特征的角度,基于复杂网络的相关理论,对涉及P2P计算系统本质问题的若干关键技术展开深入研究,包括:如何准确刻画和真实再现实际P2P网络的主要拓扑特征?如何有效利用这些拓扑特征控制P2P网络的行为、改善P2P网络的性能?以及如何进一步有效利用这些拓扑特征对P2P网络实施有针对性的安全保护?本文的创新性研究成果主要有:1.针对实际P2P网络拓扑结构的建模与重构问题,提出了一种基于拓扑特征的P2P网网络络络拓拓拓扑扑扑生生生成成成器器器::FitGnu。FitGnu通过以下几项改进措施来构造和生成拓扑:（1）显式地保持节点连接度的幂律分布并支持幂指数的参数可控性;（2）引入竞争因素,采用基于广义适应度的优先连接;（3）利用地理邻近信息构造局域世界连接和全局世界连接;（4）支持网络的增长（新节点加入/老节点消亡）和演化（拓扑特征指标的演变）。理论分析与实证研究表明,相对于BA、MLW等拓扑生成器,由FitGnu生成的拓扑图能够更为准确和完整地再现Gnutella类型P2P网络的无标度、小世界、度-度关联、聚类等高级拓扑特征,并具有更好的应用针对性和可操作性。2.针对P2P网络的行为控制与性能改善问题,提出了一种基于拓扑特征的可扩展P2P文文件件件共共共享享享系系系统统统::ToA3。ToA3分别从以下几个方面对现有算法和协议实施改进:（1）针对资源放置问题,提出了一种动态拓扑适应与演化算法DYTOPA,使得网络拓扑能够主动地适应网络中资源的分布状况和使用情况,并实现底层物理网络拓扑意识;（2）针对资源定位问题,提出了一种高效率的数据搜索算法SMARTSEARCH,使得搜索操作尽可能地仅在一小部分“正确”节点上进行;（3）针对负载均衡问题,提出了一种热点资源复制策略HOTREPLICATION,根据热点资源的实际使用情况,自动执行数据复制和载荷迁移;（4）针对资源获取问题,提出了一种大尺寸文件下载策略BIGDOWNLOAD,实现基于软状态的主动接纳控制和资源预留,以尽可能发挥P2P系统的最大潜能,并提供一定程度上的QoS保证。实验结果表明,相对于BFS、RW、MRP等系统,ToA3在搜索效率、负载分布、对底层物理网络的利用、以及拓扑演化质量等性能测度上均取得了明显的改善。3.针对P2P网络中蓄意攻击行为的安全保护问题,提出了一种基于拓扑特征的分散式目标免疫策略:DeepCure;作为对DeepCure的功能扩充和性能增强,还提出了一种基于本地hub的扼流机制:LHRT。DeepCure在免疫目标的定义、免疫目标选取范围的确定、免疫方法的设计等方面区别于现有的其它策略,使得其能够仅利用本地知识和仅免疫少量关键节点,即可大幅度提高P2P网络的抗蓄意攻击能力。实验结果表明,与Kmax、SAI、Local三种免疫策略相比,DeepCure在免疫成本、免疫效率、可扩展性、鲁棒性等多个测度上均获得了明显的性能增益。配合LHRT扼流机制,经适当延迟的DeepCure免疫策略能够有效应对网络中瞬时间大规模爆发的病毒感染或恶意攻击,并有助于实现“主动免疫”的网络安全保护新理念。对该领域研究进展的长期跟踪结果显示,专门从网络拓扑特征的角度,基于复杂网络理论,集中地和系统地对P2P系统中的上述关键问题展开研究,目前尚未见有类似报道。从这个意义上讲,本文的研究工作具有一定的前瞻性和理论意义。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 插图索引
• LIST OF FIGURES
• 表格索引
• LIST OF TABLES
• 第一章 绪论
• 1.1 研究背景与课题意义
• 1.2 对等计算系统概述
• 1.2.1 对等计算系统的定义
• 1.2.2 对等计算系统的体系结构
• 1.2.3 代表性的对等计算系统
• 1.2.4 综合比较
• 1.3 对等计算的本质及其涉及的关键技术
• 1.4 存在的问题及相关的研究方向
• 1.5 本文的研究内容及研究方法
• 1.6 本文取得的研究成果及贡献
• 1.7 论文的组织结构
• 第二章 FitGnu：基于拓扑特征的P2P 网络拓扑生成器
• 2.1 复杂网络及其基本概念
• 2.1.1 复杂网络研究的新纪元
• 2.1.2 基本概念
• 2.2 相关研究工作综述
• 2.2.1 拓扑模型及其构造算法
• 2.2.2 拓扑生成器
• 2.2.3 综合分析
• 2.3 FitGnu 设计与实现
• 2.3.1 Gnutella 网络的基本拓扑特征
• 2.3.2 算法设计
• 2.3.3 讨论
• 2.3.4 算法分析
• 2.4 仿真实验建立
• 2.4.1 实验方法
• 2.4.2 拓扑特征指标
• 2.5 实验结果分析
• 2.5.1 连接度分布
• 2.5.2 特征路径长度
• 2.5.3 聚类系数
• 2.5.4 度-度关联特征
• 2.6 进一步的工作
• 2.7 本章小结
• 3：基于拓扑特征的可扩展P2P 文件共享系统'>第三章 ToA³：基于拓扑特征的可扩展P2P 文件共享系统
• 3.1 引言
• 3.2 相关研究工作综述
• 3 设计与实现'>3.3 ToA³设计与实现
• 3.3.1 基本设计思想
• 3.3.2 网络拓扑动态适应与演化算法DYTOPA
• 3.3.3 智能搜索算法SMARTSEARCH
• 3.3.4 热点资源复制策略HOTREPLICATION
• 3.3.5 大尺寸文件下载策略BIGDOWNLOAD
• 3.4 实验环境建立
• 3.4.1 网络模型
• 3.4.2 初始网络存储内容及其分布
• 3.4.3 实验方法
• 3.4.4 性能评估测度
• 3.5 实验结果分析
• 3.5.1 搜索效率
• 3.5.2 负载分布
• 3.5.3 底层物理网络利用率
• 3.5.4 拓扑演化特性
• 3.6 进一步的讨论
• 3.7 本章小结
• 第四章 DeepCure：基于拓扑特征的分散式目标免疫策略
• 4.1 引言
• 4.2 相关研究工作综述
• 4.3 DeepCure 设计与实现
• 4.3.1 基本设计思想
• 4.3.2 复杂网络中的病毒传播机理
• 4.3.3 免疫目标
• 4.3.4 免疫目标的选取范围
• 4.3.5 免疫方法
• 4.3.6 基于本地Hub 的扼流机制LHRT
• 4.4 实验环境建立
• 4.4.1 网络模型
• 4.4.2 性能评估测度
• 4.4.3 模拟方法
• 4.5 实验结果分析
• 4.5.1 免疫成本
• 4.5.2 免疫效率
• 4.5.3 可扩展性
• 4.5.4 鲁棒性
• 4.5.5 参数敏感性
• 4.5.6 因素分析
• 4.6 进一步的讨论
• 4.7 本章小结
• 第五章 总结与展望
• 5.1 本文工作总结
• 5.2 未来工作方向
• 参考文献
• 致谢
• 攻读博士学位期间以第一作者发表的学术论文
• 作者攻读博士学位期间参加的科研工作