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基于灰色理论的P2P网络行为分析与预测

夏军  
【摘要】:目前P2P网络的应用越来越广泛,P2P技术已经应用很多的领域。P2P网络具有动态性、可扩展性、自组织、非中心化的特点,使得P2P网络存在很大的安全隐患,使得节点之间缺乏信任,很大程度上限制了P2P网络的进一步发展,因此能否有效可靠的对节点进行行为分析与预测是保障高质量资源共享的重要因素。 针对P2P网络特点,在深入研究灰色理论的基础上,将灰色关联投影、灰预测相结合,阐述了基于投影的灰色行为分析模型(GBAP),对对等网络(P2P)中的节点进行行为分析与预测。主要分成两个部分,包括节点的行为分析和节点的行为预测。节点的行为分析主要是将多目标决策的灰色关联投影用于节点的鉴别,计算各个节点关于理想节点的映射值,以此来作为节点性能评判的指标。节点的行为预测主要是对每个节点的映射值进行灰生成,达到极性统一的效果,然后建立灰模型,这里采用平滑型GM(1,1)模型,之后进行灰预测,以此作为节点未来行为预测的指标,最后计算节点的滚动残差,得到节点的可信度,对灰预测模型的性能进行阐述。 在采集P2P网络数据的基础上,计算了四个节点相对于理想节点的映射值,并对上述数据进行了主成分分析,将映射值和主成分分析结果进行了对比,同时对节点进行了预测,对四个节点的各方面性能进行了详细分析与比较,结果表明,基于投影的灰色行为分析模型是对P2P网络中节点行为分析与预测的有效方法,该方法对提高P2P网络评价的客观性有着积极的意义,对P2P网络的安全通信奠定了良好的基础。


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