基于工作量证明的P2P信誉女巫攻击防范研究与实现

来源 :昆明理工大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:gksd2009
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
随着互联网的飞速发展,P2P系统以其快速、可靠的性能越来越成为共享经济时代不可忽略的重要组成部分。而针对P2P信誉系统的女巫攻击通过注册大量节点与目标节点交互,利用不公平评价操控目标节点的信誉变化,对系统造成严重破坏。因此,如何有效抵御女巫攻击成为保障P2P系统稳定运转的重要问题。然而,现有关于女巫攻击防范的研究多侧重于对女巫攻击者操控的节点(女巫节点)进行探测,利用深度学习或者贝叶斯网络等技术将女巫节点识别出来加以隔离从而阻止其危害P2P信誉系统。然而探测类方法属于被动防御,一般作用于攻击者对系统侵害发生之后,很难在攻击发生效力前对攻击者产生实质性的威胁。还有一类研究主张使用身份认证,绑定用户身份与个人信息,并引入可信第三方来管理用户信息。但该类方案不利于P2P系统的隐私保护与可扩展性。针对以上问题,本文从攻击的经济性角度出发考虑攻击者的实施动机,借鉴基于P2P架构的区块链中防范女巫攻击的思路以及多轮难题验证的思想,引入工作量证明并提出了一种多轮验证机制以防范女巫攻击。方法首先定义了攻击者的效用函数,以此作为考察攻击者效用和防范模型的有效性指标;其次利用工作量证明构建多轮固定时间间隔验证,无差别地对节点施加难题验证,从而增大女巫攻击成本;此外引入动态难度调节策略,通过考虑攻击者的动机,将节点信誉与验证难度进行动态关联,进一步限制女巫攻击;最后将女巫攻击中存在的洗白攻击纳入方法防范效果评价,设计综合效用评价函数以评估方法的整体防范效果。通过理论分析与仿真实验对所提出防范方法的合理性和有效性进行了验证。理论分析表明,随着女巫攻击规模的增长,本方法能够让攻击成本近似指数级增长,充分抑制女巫攻击。同时,实验结果也表明对所有节点施加的无差别验证对正常节点几乎没有影响。此外,本文就防范方法对女巫攻击中所产生的洗白攻击的防范效果进行了理论分析与实验验证,结果表明本方法对于防范洗白攻击同样具备有效性。最后,利用软件工程的分析与设计思想基于防范模型设计并实现了女巫攻击防范原型系统。
其他文献
从时空数据中挖掘模式在人类出行行为、智能交通、城市规划和生态研究等方面有着重要的应用。信息化城市建设的一个重要问题是如何从海量的轨迹数据中挖掘出频繁轨迹序列模式进行定位感知和基于位置的服务(location-based services,LBS)。传统的轨迹序列模式挖掘算法由于挖掘过程中会产生大量中间子序列,严重影响算法收敛速度和挖掘效率。另外,随着定位技术的飞速发展,时空数据的获取越来越广泛,数
老挝作为中国的重要邻国,与中国在经济上有着密切的联系,开展老挝自然语言处理的研究工作存在重要战略意义。其中,机器翻译、信息检索等跨语言信息处理任务需要汉老双语平行语料的支持。双语句子对齐作为构建双语平行语料的关键技术,旨在提取双语文本中语义相同的平行句子对,因此具有重要的研究意义。本文提出一种融合多特征的汉老双语句子对齐方法,从而解决研究中存在的问题,主要工作如下:(1)融合文本特征的汉老双语句子
汉语-老挝语文本相似度计算研究对开展老挝语的自然语言处理研究和中老交流与发展具有重大意义。老挝语属资源稀缺型语言,汉语和老挝语具有相似的句子结构特征,通过在模型中融入语言特征能在有限的训练数据中获取更多的语义信息来提高相似度计算模型的性能。为了获取更准确的双语文本语义表示,按篇章文本的构成将其分为了段落短文本和句子,通过研究不同粒度下的语义表示方法,获取高质量的句子语义表示、段落短文本语义表示,最
引言2021年7月24号,"双减"政策出台。"双减"的任务之一就是要减轻学生不合理的作业负担。而教师作为作业布置的主体,应重视作业的设计。本文就初中英语作业设计中存在的问题,结合课例阐释如何在课程视域下提高作业设计的质量,以便更好地发挥作业的积极作用,落实"双减"政策。
期刊
着装场景下的人体姿态估计能有效提高虚拟试穿的真实性和动感展示,因此,准确估计出着装图像中的人体姿态,对辅助二维虚拟试穿具有重要作用。本文针对时尚着装场景中由于服装款式多样、背景干扰、着装姿态多变等因素,导致着装人体姿态估计精度较低的问题,以时尚街拍图像为例,首先,通过爬取大型时尚街拍图像网站Chictopia,并结合在线图像搜集获得数据集原始图像,使用Label Me对图像进行精细的人体信息标注,
太阳日冕结构的密度、位置和形状短至几秒钟就会发生变化,较大的动态范围,造成望远镜拍摄的日冕结构边缘模糊且噪声较大,使得可视化困难。随着数字图像处理技术的发展,盲退卷积算法对于要求恢复结构准确性和真实性方面提供了科学的理论依据。图像退卷积算法是图像复原增强领域的一个经典问题,因为方程的求解是欠定的,所以在退化模型的构建,清晰图像和模糊核的先验信息,失真效果的抑制,迭代算法的稳定与准确方面,越来越多的
当前,针对代码质量研究十分重要。基于源代码的代码质量分析技术一般借助于静态分析或动态测试方法对源代码进行度量,具有简单、易实现的优点,有助于代码质量的分析。随着开发者社区和代码托管平台成为程序员获取代码的主要途径,针对代码的用户评论数量急剧增加。用户在使用代码后给出的评论中包含多种代码质量信息,基于用户评论的代码质量分析可以站在用户角度进行代码质量分析,从而帮助开发者在了解用户的代码使用情况和用户
数据驱动模式是材料基因组计划(MGI)的核心问题,但如何快速获取大量材料数据已成为需要解决的关键问题。目前,材料数据库的共享性较差,很难从公共资源中获取有效的材料数据。因此本文采用文本挖掘的方法从Al-Si合金材料文献中获取有效数据。自然语言处理(NLP)是一种常用的文本挖掘方法,关系抽取(RE)作为自然语言处理的主要任务之一,可以有效地从文献中提取信息。本文采用Al-Si合金实体关系联合抽取模型
随着人工智能技术的发展以及司法数据的公开,司法领域的人工智能研究与应用受到了广泛关注。罪名预测作为法律判决预测中一个重要子任务,它是司法智能辅助系统的重要组成部分。罪名预测任务根据案情描述和事实预测被告人被判的罪名。罪名预测通常被看作司法领域的文本分类问题,已有方法大多采用深度神经网络构建罪名预测模型,在常见罪名的预测方面取得了很好的效果。然而,已有研究对罪名预测任务中的数据不平衡现象关注较少,导
日冕喷流是太阳大气中普遍存在的太阳活动现象,对它的研究有助于揭示太阳大气中的能量传输和释放的机制。它往往发生在相对比较小的区域,和磁浮现和磁对消密切相关。如果能很好的把太阳大气中的喷流识别出来,特别是小的、弱的喷流,就可以清楚知道日冕喷流到底对太阳风加速和日冕加热起多大作用。在以往的研究中,喷流爆发的同时,会有耀斑或者日冕物质抛射的发生,所以对于日冕喷流的检测也有利于其他太阳活动现象的研究。随着科