劉衍珩，唐伯浩，李松江，王愛民

（吉林大學 計算機科學與技術學院，長春130012）

0 引 言

BitTorrent（BT）作為一種文件分發(fā)協(xié)議，解決了在傳統(tǒng)FTP、HTTP協(xié)議中占用過多服務器帶寬資源、下載者上行帶寬資源卻幾乎全部浪費的問題，使同一資源的下載者之間可以進行文件共享，極大地緩解了服務器的壓力。BT 網(wǎng)絡中每一個節(jié)點都扮演兩個角色：服務端、客戶端［1］。BT 下載與傳統(tǒng)的Client－Server結構相比，具有以下幾個優(yōu)勢：自擴展性、可靠性、公平性以及成本低、效率高的特性［2］。隨著BT 網(wǎng)絡的發(fā)展，越來越多的人在使用BT 網(wǎng)絡下載資源時限制上傳帶寬，不愿上傳資源，這種行為就叫做free－riding行為。該行為占用其他節(jié)點的上傳帶寬，自己不提供或提供極少的上傳帶寬［3］。同時，還有各種有害節(jié)點利用BT 協(xié)議的這一缺陷，對BT 網(wǎng)絡進行攻擊［4－5］。激勵機制作為BT 網(wǎng)絡中的重要組成部分，可以在一定程度上鼓勵用戶上傳資源。但研究證明［6－8］，基本的BT 協(xié)議不足以抵制freeriding行為。實現(xiàn)激勵機制還可以采用信任管理的方式，激勵機制下表現(xiàn)越好的節(jié)點擁有越高的信任度。在一定時間內(nèi)，對節(jié)點i進行資源上傳越多的節(jié)點，i就越信任該節(jié)點。該信任僅僅表達了節(jié)點i對其的看法，不能正確體現(xiàn)該節(jié)點在BT網(wǎng)絡中的表現(xiàn)情況，文獻［9］提出局部信任值和全局信任值的概念。

針對free－riding行為，Ge等［10］提出通過給予每個新加入的節(jié)點足夠的啟動時間，關閉optimistic unchoke機制。缺點是當非新節(jié)點更新鄰居列表后，由于沒有啟動時間，與新鄰居之間發(fā)生死鎖。Manoharan［11］提出“缺點策略”：資源上傳節(jié)點期待資源接受節(jié)點以一定的速率回饋資源，如果接受者沒有回饋足夠的資源，上傳節(jié)點將永遠拒絕向其發(fā)送數(shù)據(jù)，這就存在如果某一節(jié)點在一段時間內(nèi)出現(xiàn)網(wǎng)絡不穩(wěn)定的情況，即使之后網(wǎng)絡通暢，仍不能從已經(jīng)將其屏蔽了的節(jié)點處獲得資源的問題。陳綿書等［12］提出了改進的基于推薦證據(jù)的P2P網(wǎng)絡信任模型，基于概率Gossip算法的證據(jù)搜索策略可以以較小的搜索成本獲得推薦證據(jù)。Bhakuni等［13］提出一種快速檢測具有free－riding行為節(jié)點的方法：如果節(jié)點在下載一定數(shù)據(jù)量α之后仍沒有任何數(shù)據(jù)上傳，則被認為是有害節(jié)點，不足之處在于如果該節(jié)點以極小速率上傳資源，則不會被識別，且不足以鼓勵節(jié)點分享資源。

本文采用經(jīng)過迭代計算的聲望值來表示某節(jié)點的全局信任值，對節(jié)點行為進行評價，鼓勵節(jié)點主動上傳資源。

1 模型構建

如果將BT 網(wǎng)絡中的資源傳輸行為看作是一種交易，那么現(xiàn)有的信任管理機制多是根據(jù)節(jié)點歷史交易行為對節(jié)點信任值進行評估的，而對交易行為進行統(tǒng)計和計算則成為信任機制中獲得節(jié)點信任值的主要方式。這些模型普遍過度依賴節(jié)點評價的真實性。但是存在這樣一種不誠實的有害節(jié)點i，它像正常節(jié)點一樣，為所有節(jié)點提供上傳服務，但是在從特定free－riding節(jié)點處獲得極少的資源后，對其給出過高的、不真實的信任評價，使得這些free－riding節(jié)點的信任值虛高，不易被其他節(jié)點識別出來，影響B(tài)T 網(wǎng)絡的效率和穩(wěn)定性。所以，關注節(jié)點與哪些節(jié)點進行了交易行為以及這些節(jié)點的信任值有多高是十分必要的。例如，一個節(jié)點經(jīng)常從信任值較低的節(jié)點處下載資源，并給出較高的評價，有理由相信該節(jié)點很有可能是不誠實節(jié)點。該方法可以暴露那些隱藏著的、不誠實的有害節(jié)點，如果不想使這些隱藏節(jié)點暴露，free－riding節(jié)點必須做出有效上傳，保證擁有一個可靠的信任值。

該方法的重要意義在于將free－riding節(jié)點和不誠實節(jié)點關聯(lián)在一起，如果其中一部分沒有正常進行資源上傳或提供真實評價，則會使其他非正常節(jié)點暴露，從而達到將其與正常節(jié)點區(qū)分開的目的。

此外，即使節(jié)點做出同樣的資源上傳，獲得的信任評價也不應完全相同。當為一個聲望值較高的節(jié)點做出同樣流量的資源上傳時，與為其他節(jié)點上傳相比，認為該節(jié)點的這次上傳更有利于BT 網(wǎng)絡資源的分享，這是現(xiàn)有其他模型對交易量進行計算時所忽略的地方。

在BT 網(wǎng)絡中，當節(jié)點經(jīng)過一定數(shù)量的交易后，可以用帶權有向圖G ＝（V，E，W）來表示節(jié)點間的信任關系。其中，V 表示當前網(wǎng)絡中的所有節(jié)點；E＝｛（i，j）｜對于V 中的任意兩個不同節(jié)點i和j，i和j有過交易行為｝，表示節(jié)點間存在信任關系；W ＝｛w｜w ＝Rij｝，表示節(jié)點i對j的信任值。顯然，Rij的計算直接影響該模型的質(zhì)量。

每當節(jié)點i從節(jié)點j下載一個piece，則認為i和j產(chǎn)生了一次交易行為。如果i的下載是成功的并且獲得了需要的piece，那么這次交易就是成功的，否則就是失敗的。如果把所有成功和失敗的交易次數(shù)分別加在一起，記作s（i，j）和f（i，j），可以得到i對j 的直接信任值d（i，j）＝s（i，j）－f（i，j）。通過統(tǒng)計直接信任值可以得出節(jié)點j 對于節(jié)點i的信任值比重b（i，j）：

令Rij＝b（i，j）或Rij＝d（i，j），該方法可以對部分free－riding節(jié)點起到屏蔽作用，但僅體現(xiàn)了節(jié)點i對節(jié)點j的“個人”看法，不能體現(xiàn)節(jié)點j在整個網(wǎng)絡中的關鍵程度（本文認為能夠提高整個BT 網(wǎng)絡下載速率的節(jié)點為關鍵節(jié)點），對不誠實節(jié)點的欺騙行為很難做到較好的屏蔽。

如圖1所示，設節(jié)點1、2、3、4、7為正常節(jié)點，節(jié)點6為隱藏的不誠實節(jié)點，即與正常節(jié)點一樣下載和上傳資源，節(jié)點5、8、9為free－riding節(jié)點，在這里只為節(jié)點6 上傳少量資源換取虛高的評價，不為整個網(wǎng)絡服務。節(jié)點5、8、9 可以通過optimistic unchoke機制從正常節(jié)點處獲得資源，然后發(fā)送給節(jié)點6，再從節(jié)點6那里獲得虛假的信任評價，繼續(xù)從正常節(jié)點處下載資源。這顯然不利于BT 網(wǎng)絡的公平性，不能保證資源以最快速度在網(wǎng)絡中傳播。

圖1 有害節(jié)點與正常節(jié)點Fig.1 Malicious peers and honest peers

節(jié)點的交易行為并不局限于為其他節(jié)點進行資源上傳以得到相應的信任值，同時還下載其所需的資源并對其他節(jié)點做出信任評價。所以，在關注節(jié)點資源上傳的同時，也需要關注該節(jié)點從哪些節(jié)點處獲得資源下載，這關系到該節(jié)點給出的評價是否可信。為了防止出現(xiàn)圖1 中freeriding節(jié)點與不誠實節(jié)點通過發(fā)送極少的資源來實現(xiàn)合伙欺騙的情況，本文將信任值比重b（i，j）加入到信任管理模型當中。

模型采用Ts（i）和Tf（i）分別代表節(jié)點i的“上傳信任值”以及“評價信任值”。對Ts（i）和Tf（i）遞歸定義如下：

由定義可以看出，當j的評價信任值Tf（j）越高且j從i下載的資源占其總下載量的比例b（j，i）越高時，Ts（i）的值越高，從而說明i提供相同的資源時，評價可信度高的節(jié)點可以更多地影響Ts（i）；當j的上傳信任值Ts（j）越高且i從j下載的資源占其總下載量的比例b（i，j）越高時，Tf（i）就越高，從而說明節(jié)點i與重要節(jié)點的交易行為更為密切，其評價可信度更高。Ts（j）和Tf（j）的值隨著時間在不斷地變化，逐步趨于穩(wěn)定。

為了模型穩(wěn)定，本文在Ts（i）和Tf（i）每次迭代運算之前對Ts（i）和Tf（i）進行標準化處理，保證其收斂性，必要的初始化操作使剛加入網(wǎng)絡的新節(jié)點能夠更公平地與其他節(jié)點競爭資源。算法偽代碼如下所示：

1.for i from 1to n do

2.initialize（Tf（i））

3.initialize（Ts（i））

4.initialize（Rij）

5.end for

6.while（BT running correctly）do

7.for i from 1to n do

8.for j from 1to n do

9.Ts（i）＝b（j，i）＊Tf（j）

10.end for

11.end for

12.normalize（Ts（i））

13.for i from 1to n do

14.for j from 1to n do

15.Tf（i）＝b（i，j）＊Ts（j）

16.end for

17.end for

18.normalize（Tf（i））

19.Rij＝α＊b（i，j）＋（1－α）＊Ts（i）

20.end while

在屏蔽free－riding節(jié)點的同時，還必須鼓勵正常節(jié)點更多地上傳自己擁有的資源，利用Rij＝αb（i，j）＋（1－α）Ts（i）的值作為在tit－for－tat中對節(jié)點排序的依據(jù)（這里，節(jié)點i為資源請求者），替代原算法中使用類似b（i，j）等簡單依據(jù)，其中α為屬于（0，1）的常量。在現(xiàn)有模型中，如果僅使用類似b（i，j）的值作為排序依據(jù)，則沒有考慮到節(jié)點i 對整體網(wǎng)絡中的貢獻度。本文加入Ts（i）變量，將節(jié)點i對整個網(wǎng)絡的貢獻值納入考慮范圍，同時兼顧了節(jié)點i對當前節(jié)點的“個人”看法。如果節(jié)點的“上傳信任值”或“評價信任值”有一個過低，則該節(jié)點為free－riding節(jié)點或不誠實節(jié)點的可能性大大增加，所以應在執(zhí)行optimistic unchoke機制時，將這些節(jié)點排除在外，使其沒有繼續(xù)獲得資源、占用帶寬的資格。

該模型能夠有效使有害節(jié)點和正常節(jié)點分離，逐步形成分級。由于分級邊界的模糊性，使那些因與上傳信任值較低的節(jié)點有過交易而被誤認為是不誠實節(jié)點的節(jié)點，或因從不誠實節(jié)點處獲得較高評價而被誤認為是free－riding節(jié)點的正常節(jié)點在離開這些有害節(jié)點后，可以繼續(xù)獲得下載資源的機會。

2 仿真實驗

針對上述提出的模型，本文基于PeerSim 模擬器對該模型進行仿真模擬。仿真環(huán)境參數(shù)設置如表1所示。

表1 仿真環(huán)境參數(shù)設置Table 1 Default value of parameters in simulation

在實驗中，設置有500 個初始節(jié)點，對一個500 MB文件進行分享，模擬現(xiàn)實中2 個小時的下載，在分別擁有20%、40%以及60%的freeriding節(jié)點情況下，對是否使用該模型進行對比，結果如圖2所示。

圖2 完成資源下載的節(jié)點數(shù)量Fig.2 Number of nodes which finish downloading

從圖2中不難發(fā)現(xiàn)，對于free－riding節(jié)點比例越低的情況，使用該模型對下載速率的提高越大。因為該模型能夠?qū)⒂泻?jié)點與正常節(jié)點隔離，當free－riding節(jié)點比例過高時，網(wǎng)絡中可上傳帶寬減小，即使將正常節(jié)點與有害節(jié)點隔離，由于正常節(jié)點數(shù)量過少，有害節(jié)點不斷占用與正常節(jié)點的連接，導致文件分享效率提高不大。3 種情況下平均用時分別減少17%、15%和2%。

如圖3所示，使用本模型后，free－riding節(jié)點的下載完成比例明顯降低，其中在擁有20%freeriding節(jié)點的情況下，有害節(jié)點的屏蔽效果不明顯是由于正常節(jié)點下載完成后將空閑的上傳帶寬分配給了free－riding節(jié)點。而圖2中使用本模型處理擁有20%free－riding節(jié)點的情況下，在5500 s左右時正常節(jié)點基本全部完成下載，有足夠的剩余帶寬為free－riding節(jié)點提供資源，使圖3中free－riding節(jié)點的完成比例上升。實驗證明，該模型能夠有效防止在正常節(jié)點沒有完成下載時free－riding節(jié)點占用正常節(jié)點的下載帶寬，提高文件分享速率。

圖3 Free－riding節(jié)點下載完成比例Fig.3 Completion rate of free－riding nodes

如圖4所示，在擁有20%free－riding節(jié)點的情況下，當不存在不誠實節(jié)點時，僅擁有上傳信任值的模型可以大幅提高文件分享的速率；當存在不誠實節(jié)點時，僅擁有上傳信任值的模型對文件分享速率的提高十分有限，但本文提出的模型受不誠實節(jié)點的影響較小，可以屏蔽掉不誠實節(jié)點對BT 網(wǎng)絡的影響。

圖4 與僅有上傳信任值模型對比Fig.4 Compared with upload trust model

經(jīng)實驗模擬分析可知，該模型對女巫攻擊、勾結攻擊以及部分欺騙攻擊同樣具有一定的屏蔽效果。在保證500個正常節(jié)點的同時，分別加入上述3 種有害節(jié)點，使用該模型后，分別可以減少7%、12%以及5%的性能降低。

3 結束語

本文提出的模型能夠在一定范圍內(nèi)有效提高BT 網(wǎng)絡中的文件分享速度，減少節(jié)點的平均下載時間。在鼓勵用戶主動上傳數(shù)據(jù)的同時，有效屏蔽free－riding行為在內(nèi)的多種針對BT 網(wǎng)絡的攻擊，提升BT 網(wǎng)絡的穩(wěn)定性。但當有害節(jié)點數(shù)量明顯多于正常節(jié)點時，該模型雖然對BT 網(wǎng)絡性能提升不大，但對有害節(jié)點仍具有一定的屏蔽效果。

下一步研究工作將以本文成果為基礎，提升有害節(jié)點多于正常節(jié)點情況下的系統(tǒng)性能，并實現(xiàn)對包括Lying－piece攻擊、Chatty－peer攻擊以及內(nèi)容污染攻擊在內(nèi)的多種現(xiàn)有針對BT 網(wǎng)絡的攻擊進行屏蔽，進一步提高BT 網(wǎng)絡的穩(wěn)定性與可用性，為用戶提供一個更好、更公平的資源分享平臺。

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