面向P2P特定信息的主动监测模型研究

针对传统的主动监测模型不能对P2P特定信息进行监测的问题,提出了一种面向P2P特定信息的主动监测模型。该模型的各个模块都以P2P特定信息为中心,对P2P特定信息传播网络进行监测,收集与P2P特定信息相关的节点列表及节点状态信息;创新性地将Peer Exchange(PEX)扩展消息用于主动测量模型,不但可以得到节点之间的连接关系,而且提高了主动监测效率。针对PEX扩展消息的引入,分析模型的各项性能指标。实验结果表明,在主动监测模型中引入PEX扩展消息技术,能够大幅度提高节点列表获取的效率和速度,并能够增加获取节点的覆盖率。

面向P2P特定信息的传播动力学模型研究

鉴于P2P特定信息传播与传染病传播的相似性,传播动力学是P2P特定信息传播的最新研究方向。针对现有传播动力学模型都不能准确模拟P2P特定信息传播过程的问题,对现有的SEIR传播动力学模型进行改进,建立了SEInR模型。该模型的主要特点包括:将传统的感染者(I)分为n个子类,每个子类赋予不同的模型参数;建立潜伏者(E)与移除者(R)之间的转换关系等。应用现代数学中的矩阵理论,得到SEInR模型的基本再生数计算公式,并对其进行分析。仿真结果表明,所提出的SEInR模型比传统SEIR模型能够更准确地模拟P2P特定信息传播过程,得到的基本再生数计算公式能够准确反映P2P特定信息的传播阈值。

面向P2P特定信息监测的载荷校验算法

提出了一种基于载荷校验算法的P2P特定信息被动监测模型.该模型以P2P特定信息为监测对象,采用二维Bloom Filter算法进行载荷校验,以载荷校验结果为依据判断是否为被监测特定信息.通过对二维Bloom Filter算法的时间性能、空间性能、误判率的分析表明,该算法弥补了现有载荷校验算法占用内存空间大和效率低下的不足,能满足被动监测模型对载荷校验算法的各项性能要求.