P2P信任模型中資源利用平衡策略

2014-05-08 01:19:32鄭曉健李彤付鐵威

價值工程 2014年11期

鄭曉健+李彤+付鐵威

摘要： P2P節點中存在的日益嚴重的搭便車行為對網絡的健壯性、可用性、服務響應速度和生命周期等造成了很大影響。設計合理而有效的P2P信任模型來抑制搭便車行為已成為研究的重點。因此借鑒社會經濟發展策略，提出基于資源利用均衡的信譽評價方法即對資源貢獻大，以及貢獻與消費平衡的節點賦予高信譽度。促使節點在貢獻資源時要考慮其他節點的需求，消費資源時則要衡量自身提供資源的能力；同時為新節點提供基本信譽度來保障其盡早開展資源交易。仿真實驗表明搭便車行為受到有效抑制，網絡資源的利用率明顯提高。

Abstract： The increasingly serious free riding behavior is prevalent in almost all P2P networks， which reduces the robustness， availability， service response speed， and lifetime of P2P networks. Research of the reasonable and effective P2P trust model to prohibit free-riders to contribute more to the system has become an important direction. Therefore， in reference to the social economic development strategy， the method of reputation equilibrium based on resources utilization is proposed， which a high degree of credibility is given the resource contribution nodes and the contribution and consumption balance nodes. The nodes consider other nodes' demand to contribute resources and measure their ability to consume resource. At the same time，it provides basic credibility to protect its resources for the new node as soon as possible to carry out transactions. Simulation results show that the free riding behavior is effectively restrainer and the resource utilization rate is increased.

關鍵詞： P2P網絡；資源利用率；信任模型；搭便車

Key words： P2P networks；resource utilization rate；trust model；free riding

中圖分類號：TP393.0 文獻標識碼：A 文章編號：1006-4311（2014）11-0024-03

1 概述

P2P網絡的可擴展性、公平性和穩定性依賴于節點資源的共享[1，10，11]，而資源共享要消耗內存和帶寬，許多節點因此不愿意上傳其他節點請求的資源，只希望享受其他節點提供的資源服務，于是出現了所謂搭便車（free-riding）現象。P2P網絡的節點匿名和自愿提供資源特性使搭便車現象普遍存在[2]。據測算，目前P2P網絡中20%的熱心節點承擔了近90%的資源服務流量[2，12]。盡管搭便車行為使履行網絡服務的責任壓向熱心節點一邊，會使某些節點因不堪負荷而退出，同時卻促進了這些節點資源的重復利用，對視頻和購物網站等以提供信息為主的節點恰好是有益處的。

傳統信任模型對搭便車行為一直保持低容忍度，采用的是鼓勵貢獻、限制消費的信譽激勵策略[3，4]。激勵機制一般分為基于信譽模型的激勵機制、基于博弈論的激勵機制以及基于社交網絡或經濟模型的激勵機制三類[3]。基于信譽的激勵機制具有計算復雜度較低的優點，因此被研究者普遍采用。信譽激勵是一種反饋機制，節點通過貢獻資源來積累信譽，積累到一定額度后才能從目標節點獲得資源[4]，這確實在一定程度上限制了搭便車行為，但也給新加入的節點貢獻資源設置了門檻。因為現存節點缺乏對新節點的了解，不會輕易要求其上傳資源，所以新節點即便愿意貢獻資源也很難在短期內通過積累信譽度來到達目的。

本文借鑒社會經濟發展的策略，提出基于資源利用平衡度的信譽評價模型（Resource utilization balance model，RUB），將提高節點信息資源利用率作為目標，鼓勵貢獻，并以消費促貢獻，構建節點信息資源貢獻和消費平衡發展的評價機制，即給到達資源貢獻與資源消費平衡的節點予更高的信譽度，因此節點貢獻資源時會考慮其他節點的需求，消費資源時則要衡量自身的提供資源的能力而不盲目消費；為愿意貢獻、樂于消費信息的新節點提供基本信譽度，保障其盡快開展正常的活動。

2 相關工作

人們在搭便車問題上的研究重點是如何保證系統的公平性，以及信譽度維護，并不考慮服務質量和資源利用性，如文獻[5]以上傳文件數來衡量系統公平性；文獻[6]用博弈論根據公平性指數對用戶提供分級服務；文獻[7，8]采用審計、競價等社會經濟學機制抑制搭便車行為。但是由于利益的驅使網絡中總是存在搭便車節點和其他不法行為的節點，于是人們引入信任機制來保證P2P系統的服務效能，即根據每個用戶在交易中的行為表現為其賦予一個信譽度，服務節點總是選擇較高信譽度的客戶節點為其提供服務，客戶節點也總是選擇較高信譽度的服務節點來獲取服務，從而抑制搭便車節點的活動或降低被欺騙的可能，交易過后，雙方節點對交易進行評價，系統根據交易狀況來更新服務節點的信譽度[9]。不難發現，傳統信譽度作為評價節點搭便車行為的重要指標，主要反映節點的資源貢獻或消費能力[4，9]，并不直接關注資源利用率。endprint

3 資源利用平衡度激勵模型

3.1 模型基本思想

RUB的設計思想是：

①資源貢獻和消費平衡的節點可以獲得高信譽度，促使節點信息資源更新速度快，更受其他節點歡迎；

②對確有提供資源服務和使用愿望的新節點提供基本信譽度，輔助其盡快獲得參與資源貢獻和消費活動的權利；

③信譽度隨時間不斷衰減；

④對長期處于搭便車和資源消費過度的節點給予懲罰。

3.2 信譽的度量

資源的利用率受節點行為的影響呈現出動態性，為了便于對資源利用率的監測，將節點生存周期劃分為n個觀察期P={Ti|Ti=，i∈N+}，tr為審查時段，tc為積累時段。

①資源貢獻和消費平衡度。用于反映各觀察期節點資源的利用情況。因此設節點在Ti的資源貢獻和消費的平衡度為：？姿i=1-■+2·1-■（1）

其中Sd？叟0為資源貢獻量，Sc？叟0為資源消費量，K為資源貢獻閾值。由（1）式計算節點的？姿i∈[0，4），可知：a）當？姿i∈[0，1）時，資源貢獻量未超過貢獻閾值，資源消耗量也未超過貢獻量，表明節點的活躍程度不高，處于休眠狀態；b）當？姿i∈[1，2）時，資源貢獻量超過貢獻閾值，資源消耗量未超過貢獻量，表明節點有共享資源的愿望，處于貢獻狀態；c）當？姿i∈[2，3）時，資源貢獻量未超過貢獻閾值，但資源消耗量已超過貢獻量，表明節點有搭便車嫌疑，處于傾向狀態；d）當？姿i∈[3，4）時，資源貢獻量超過貢獻閾值，資源消耗量超過貢獻量，表明節點有共享資源的愿望，但資源消耗可能過大，處于消費狀態。在b）或d）時，節點均有共享資源的愿望，但消費和貢獻差不能過大。因此設■i=■，若■i∈[0，？濁]則認為節點處于平衡狀態（？濁平衡閾值），否則為非平衡狀態即處于b）為非平衡貢獻狀態，處于d）為非平衡消費狀態。總之，形成節點狀態集：ST={B，C，A，S，T}，其中平衡狀態B、非平衡消費狀態C、非平衡貢獻狀態A、休眠狀態S、傾向狀態T。

②信譽度。反映節點從創建到當前觀察期在資源利用和行為方面的表現。因此設網絡對象信譽度為：

TRi=■■？琢i（st）·？姿i·？棕n-1·Kn-t（st），1？燮t，st∈{B，C，A，S，T} ？子，0？燮t？燮1

（2）

其中？琢i（st）∈[0，1]為狀態因子，■？琢i（st）=1，？琢i（B）>？琢2（C）>？琢3（A）>？琢4（S）>？琢5（T）>0，TRi∈[0，1]，？子∈[0，1]為新節點的基本信譽度，？棕∈[0，1]為時間衰減因子，K（st）為懲罰因子，K（B）=K（S）=K（A）=1，0

③激勵和懲罰。按照前述原則，用信譽度閾值？滋將節點信譽度分成兩類：a）若TRi>？滋，表明到目前為止的n個觀察期內節點處于平衡狀態，具有很高的資源利用率；b）若TRi？燮？滋，表明到目前為止的n個觀察期內節點資源貢獻相對消費來說較少，資源利用率較低即屬于搭便車者。

④資源利用率，為節點貢獻資源量與其擁有的資源總量之比。

3.3 激勵和懲罰算法

網絡中的每個節點設置數據結構：資源貢獻量Sd，資源消費量Sc，資源信譽度Tr，狀態持續周期K，計時器Timer，高優先級服務隊列q1和低優先級服務隊列q2。包括節點資源請求程序，接收客戶節點C發出的資源查詢請求（C，TR，Q），按TR類型，將（C，TR，Q）放入服務隊列q1或q2；計時器中斷服務程序，按照多級輪循方式從服務隊列q1，q2提取資源查詢請求（C，TR，Q），并完成服務請求，若已經到達審查時段，就按照（1）、（2）式計算本節點的信譽度，算法如下：

Response resource request algorithm

Begin

接收（C，TR，Q）

if（TR>？滋）

（C，TR，Q）插入服務隊列q1

else

根據節點負荷情況按概率p將（C，TR，Q）插入服務隊列q2

End

Response timer request algorithm

Begin

if（q1非空）

從q1隊首取（C，TR，Q），并響應（C，TR，Q）

else if（q2非空）

從q2隊首取（C，TR，Q），并響應（C，TR，Q）

更新節點資源貢獻量Sd和資源消費量Sc

if（timer==tr）

按照（1）、（2）式計算節點的信譽度并保存至Tr

End

4 仿真實驗

實驗的目的是驗證RUB在應用中對搭便車節點的抑制效果，并評估其資源利用率。本文采用自己編寫的模擬器構造Gnutella結構的P2P網絡來完成實驗。設定實驗網絡是理想網絡即任一個節點可以隨意地找到所需節點。節點數為2000個，節點資源為共享文件，數量為20000個并按照Zipf分布存儲到節點。每個節點平均完成100次交易，每次交易是從還未被訪問過的文件中隨機選擇其一并下載，交易成功即讓節點擁有該文件，交易失敗就不增加節點的文件。

實驗是對比網絡中存在不同比例的搭便車節點時，采用RUB激勵機制和沒有任何激勵機制的系統的影響，結果如圖1所示。可以看出，兩類節點的交易成功率上，平衡節點呈逐步上升趨勢，而搭便車節點則呈下降趨勢。這是因為隨著平衡節點和搭便車節點比例變化，平衡節點數相對減少，節點的響應速度加快，而一些搭便車節點被拒絕或因數量增加查詢請求被延緩，響應超時所至。對于新節點在剛參與交易時就獲得了較高的成功率。實驗說明RUB激勵機制對搭便車節點查詢請求的抑制作用產生了明顯效果。同時實驗比較了在激勵機制作用下兩類節點的資源利用率情況，結果如圖2所示。可以看出，隨著觀察期的加長平衡節點的資源利用率明顯提高，說明得到其他節點給予的良好服務，而搭便車節點資源利用率提高緩慢，獲得的服務質量不佳。

5 結束語

針對P2P網絡存在的搭便車現象，從調整節點信譽評價方法入手提出以平衡資源的貢獻和消費、提高資源利用率為基礎的激勵和懲罰機制。通過該機制來抑制搭便車行為，體現了公平原則，還提高了資源利用率。對于新節點參與交易的積極性給予了保護。實驗表明，該激勵機制保證了平衡節點獲得較高的下載成功率，同時也鼓勵了貢獻節點，懲罰了搭便車行為。

參考文獻：

[1]Adar E， Huberman B. Free riding on Gnutella[J]. First Monday， 2000， 5（10）： 32-35.

[2]LIU Jian-hui， WANG Jun， JI Chang-peng，et al. Balanced Algorithm to Suppress Free-riding in P2P Network[J]. Computer Science， 2013，40（7）：36-38.

[3]YU Yijiao， JIN Hai.A Survey on Overcoming Free Riding in Peer-to-Peer Networks[J].Chinese Journal of Computers，2008（1）： 1-15.

[4]LEI Fang， LIU Huiyuan， WANG Chang， et al. Reputation-based incentive mechanism for enhancing P2P network service stability[J]. Journal of Chongqing University of Posts and Telecommunications（ Natural Science Edition）， 2013，25（5）：675-679.

[5]KUNG H T， WU C H. Differentiated admission for peer-to-peer systems： incentivizing peers to contribute their resources [EB/OL].（2003-12-21）[2005-03-03]. http： //www. sims. berkeley. edu/research/conferences/p2pecon/papers/s5-kung. pd.f.

[6]MA R TB，LEE SCM，LUI JC S，etal.A game theoretic approach to provide incentive and service differentiation in P2P networks[J]. ACM S igmetrics Performance Evaluation Review，2004，32（1）：189-198.

[7]LANG K T， VRAGOV R.A pricing mechanism for digital content distribution over peer-to-peer networks[C] //Proc of the 38th Annual Hawaii International Conference on System Sciences. Hawai：i [s. n. ]，2005.

[8]HALES D， EDMONDS B. Applying a socially inspired technique（tags） to improve cooperation in P2P networks[J].IEEE Trans on System： System and Humans，2005，35（3）： 385-395.

[9]ZHUANG Lei，CHANG Yu-cun， DONG Xi-guang. Incentive mechanism in peer-to-peer file sharing system[J].Application Research ofComputers，2009，26（1）：266-268.

[10]ZHANG Yu，SCHAAR Mihaela van der. Designing Incentives for P2P Multimedia Sharing[C]//IEEE Communications Society subject matter experts for publication.Berkeley： ACM Press，2011： 1-6.

[11]WANG Miao， TAO Fei， ZHANG Yu-Jun，et.Accurate and Adaptive Reputation Mechanism for P2P File Sharing Network[J]. Journal of Software，2011，22（10）：2346-2357.

[12]LI Li-miao， CHEN Zhi-gang， GUI Jin-song，et. P2P Network Trust Model Based on Priority[J]. Computer Engineering.2013，39（5）：148-151.endprint