基于节点行为的P2P网络激励体系研究(2)

　　本文所研究的安全路由协议将在最小化路由节点恶意行为危害的同时，使目的端节点最大化的接收正常数据。因此可以将其转换为一个最大最小问题，而此类最大最小问题将被作为最大流问题来处理。传统上对最大流问题的求解是利用线性规划来解决，通常集中在源节点上执行。因此，源节点需要掌握全局的链路和路由节点的信息，计算量较大。Goldberg和Tarjan提出的预流推送算法能够分布式的解决最大流问题，且计算复杂度较小。因此，该文在预流推送算法的基础上提出一种新型的基于节点安全度的P2P网络分布式多路径路由协议NSD-DPMR（DistributedProtocolforMultipathRoutingbasedonNode’sSecurityDegree）[12]。

　　协议NSD-DPMR分为路径建立阶段和数据传输阶段。在路径建立阶段，节点搜索可用路径的同时，对其相邻下游节点的安全度进行评估；在数据传输阶段，节点根据出口链路的可用带宽和相邻节点的安全度，计算出源端节点发送数据的最佳速率，以及各中间节点的最佳转发速率，从而再将恶意中间节点对数据传输的危害降低到最低程度，使目的端节点最大化的接收到正常数据。由于协议NSD-DPMR能够在所有节点上分布式执行，所以计算复杂度较小。同现有的研究相比，协议NSD-DPMR在面对路由节点多种可能恶意威胁时，更能够保障路由中数据传输的有效性和安全性。

　　2.3基于市场机制的资源分配协议研究

　　在P2P网络中，上游节点发送数据给下游节点，此发送行为可以看作是节点间的货物交易，因此本文引入市场模型来对资源分配协议进行建模。其中，上游节点为市场中的卖方，和它相邻的下游节点为买方。若网络中的节点同时接收和发送数据，则该节点就同时具备卖方和买方的双重身份。由于带宽是网络中最主要的资源，因此可将市场模型中的货物数量设定为上游节点向下游节点进行数据传输时所分配的带宽。买卖双方在进行货物交易时，卖方向买方收取一定的费用，即货物的价格与数量的乘积。而货物的价格由市场模型中的定价机制来决定。

　　目前，许多文献开始研究如何利用博弈理论中的激励机制和分布式定价模型来协调网络节点的行为，其研究目的是保证节点自身利益的同时提高整个P2P网络的性能。但以往的研究大多需要假设节点能够了解其他节点的分布，以及当前全网资源的使用情况。这种假设对于节点是不现实的，因此多数算法在实现网络环境下难以实施。同时，由于现有资源分配协议在面对节点非理性的恶意行为时缺乏相应的机制，无法保证在恶劣的P2P网络环境中网络资源能够得到合理的利用。

　　第二价拍卖机制是一种有效的定价机制，能够激励用户合理出价，避免由于用户的欺骗行为而造成“囚徒困境”。目前已有很多学者研究了其在具有自私节点的网络中应用。而多竞价拍卖机制是一种改进后的第二价拍卖机制。其实质是用户一次提交多个竞价，使得所提价格能够更加接近用户的真实需求。由于多竞价拍卖机制具有通信量小，计算复杂度较低以及能够很好适应P2P网络动态变化的特点，可将其作为P2P网络资源分配协议中的定价机制[13]。

　　在利用市场模型对P2P网络资源分配进行建模的基础上，还可对网络中各类节点在分配资源时所能采取的行为策略进行分析。同时，引入多竞价拍卖机制以设计P2P网络资源分配算法。该算法将不仅能遏制P2P节点的自私行为，还针对节点的其它恶意行为提出相应的对策，从而能更好地鼓励善意节点的合作行为，提升网络资源分配的有效性。最后针对基于多竞价拍卖机制的资源分配算法提出了相应的协议[14]，以解决P2P节点高度的动态性对资源分配算法执行一致性的影响。

　　3P2P网络激励体系验证

　　传统博弈论中先对节点行为建立收益矩阵，然后通过分析得出纳什均衡点的分析方法对于行为策略较为简单、约束条件较为单一且参与方不多的情况是适用的。但是在面对动态的网络环境和多样异构的节点行为特性时存在局限。因而，直接从理论模型上分析此类博弈模型的均衡解十分复杂。该文提出基于节点行为的P2P网络激励体系有效性验证平台的设计方案，以检验所建立的博弈模型以及依此设计出的激励机制的有效性和可行性。由于目前常用的网络协议仿真平台OPNET和NS-2缺乏对P2P网络环境仿真的支持，该平台允许对节点自主行为的配置，支持P2P拓扑结构、路由性能和资源分配的实时检测，同时对现有P2P网络中文件共享、文件查询和流媒体协议和架构进行模拟，从而对所设计的激励体系在不同网络规模和各种应用环境下的有效性进行对比分析。

　　验证平台的功能结构设计如图1所示。该仿真平台由参数配置模块、结果统计分析模块、仿真内核模块和激励机制库模块四部分组成。仿真参数配置模块将仿真所需初始配置提交给仿真内核进行仿真运算，并将运算结果提交结果统计分析模块进行分析，并予以显示。该文所提出的基于节点行为的P2P网络激励机制均可置于激励机制库中，控制仿真内核模块的运行。

　　参数配置模块所提交的仿真参数包括P2P节点参数、网络初始参数以及应用协议设置参数等。参数项的设置和赋值由具体的仿真需求来决定。而在激励机制库中，可根据所提出的各种节点行为策略模型，选择不同的拓扑构造算法、路由算法和资源分配算法进行仿真测试，以分析不同仿真场景下算法的性能优劣。同时还可对激励机制库进行拓展，允许在不同的应用服务构架和协议中进行切换。

　　仿真内核模块将进行网络仿真运算，从而进行所仿真对象在不同仿真环境中的演化模拟。其拟采用的运算方法是迭代运算。其中，P2P节点行为演化仿真单元将向其上层的网络性能仿真单元提交节点在仿真过程中的行为策略参数，而网络性能仿真单元又向其上层的应用性能仿真单元提交实时的网络性能参数。通过三个仿真单元的配合，仿真内核模块将实现针对多层次的网络体系运行的仿真。

　　结果统计分析模块将对节点行为演化、网络性能和应用性能仿真的结果进行统计分析，并用不同的方式来展示分析结果。平台可在各种网络仿真环境下，将现有P2P网络协议同本文所提出的算法及协议进行仿真，并对比分析结果，从而验证激励机制和具有激励一致性的算法及协议的有效性和可靠性。

　　在设计仿真平台时考虑到对大规模网络进行仿真需要大量的计算资源和存储资源，可采用两层的体系架构来实现协作计算。两层结构是由中央节点层和一般节点层组成。中央节点的功能为管理一般节点的加入和离去，设计计算任务、分配、传输任务，以及对返回结果进行处理等；一般节点的功能为接收计算任务、计算以及返回计算结果等。各节点结构可以设计为以下三层：节点显示界面层、逻辑控制层、操作系统层和硬件层。其中：逻辑控制层有节点通讯管理模块、计算任务管理模块和动态算法库管理模块组成。如图2所示。

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