移动Ad Hoc网络节点合作激励策略的研究

批准号:
61872205
项目类别:
面上项目
资助金额:
65.0 万元
负责人:
夏辉
依托单位:
学科分类:
F0214.新型计算及其应用基础
结题年份:
2022
批准年份:
2018
项目状态:
已结题
项目参与者:
程相国、田呈亮、李本霞、张三顺、王世文、李莉、李健、赵红梦
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中文摘要
激励节点合作行为并抑制其自私行为对移动Ad Hoc网络而言至关重要,声誉系统和价格系统是目前最主要的两类解决方案,但两类系统中存在的阈值体系、聚合方案和奖励机制等问题往往导致它们无法单独提供有效的合作激励。本课题将深入研究该环境下的节点合作激励策略,构建一种价格系统辅助的声誉管理系统,研究内容包括:建立事件监测和信息采集机制,在较低网络开销下获取高质量的声誉评价信息和服务交易信息;研究基于分布式哈希表的信息收集和查询系统,避免节点间频繁的信息交换,保证信息可信传播和聚合;构建声誉管理模型,准确计算节点声誉值并具备较强的抗声誉失真攻击能力;设计声誉自适应的账户信用管理机制,解决信用循环问题,保障声誉计算和价格计算的公平性;新系统可为依附网络提供正向反馈,将其应用于普适社交网中以进一步保障网络基本功能的安全性和可用性。最终本课题将采用系统仿真与实际原型应用相结合的研究方案对上述内容进行验证。
英文摘要
Motivating cooperation behaviors between nodes and restricting selfish behaviors are important for proper operations of mobile ad hoc networks (MANETs). For this purpose, most previous countermeasures rely on either reputation systems or price systems. However, these systems are not sufficiently effective in providing incentives for node cooperation separately, due to the threshold mechanism, aggregation scheme, reward method and etc. This project will study the variety of incentive strategies for node cooperation in MANETs, and try to construct a price system-aided reputation management system. Our researches include the following five aspects: in order to obtain the high-quality information for reputation evaluation and service transaction under the premise of low network overhead, we first put forward an effective mechanism for event monitoring and information collection; we subsequently construct a system for information aggregation and information query on the basis of distributed hash table theory, which is used to avoid frequent information exchange between nodes, and ensure reliable propagation and aggregation of information; then we propose a reputation management model, which can calculate an accurate reputation value for a specific node, and can have a strong ability for resisting reputation distortion attacks; furthermore, based on the reputation model, we design an account credit management mechanism. This adaptive mechanism solves the credit cycle problem, and realizes the fairness of reputation calculation and price calculation; with the guide of above theories, this new system is established, which provides positive feedback to the attachment network. We apply it to the pervasive social network to further enhance the security and availability of basic functions. Finally, the research contents are verified by the combination of system simulation and actual prototype application.
如何有效应对节点的自私行为给移动Ad Hoc网络(Mobile Ad Hoc Networks, MANETs)带来的负面影响是一个亟待解决的问题,激励节点合作行为并抑制其自私行为对移动Ad Hoc网络而言至关重要,声誉系统和价格系统是目前最主要的两类解决方案,但两类系统中存在的阈值体系、聚合方案和奖励机制等问题往往导致它们无法单独提供有效的合作激励。本课题深入研究该环境下的节点合作激励策略,构建一种价格系统辅助的声誉管理系统,用以提高激励机制的有效性和网络系统的效率。研究内容包括:建立事件监测和信息采集机制,在较低网络开销下获取高质量的声誉评价信息和服务交易信息;研究基于分布式哈希表的信息收集和查询系统,避免节点间频繁的信息交换,保证信息可信传播和聚合;构建声誉管理模型,准确计算节点声誉值并具备较强的抗声誉失真攻击能力;设计声誉自适应的账户信用管理机制,解决信用循环问题,保障声誉计算和价格计算的公平性;新系统可为依附网络提供正向反馈,将其应用于普适社交网中以进一步保障网络基本功能的安全性和可用性。.新系统的核心设计方案为:将网内节点分层(高可信管理节点和普通事件监测节点),通过引入DHT分布式存储的思想将网络中普通节点的监测信息以文件的形式按照一致性哈希算法映射和储存到相应的高可信管理节点中进行声誉值和账户信用的计算和管理。模型中普通节点负责监测事件发生的过程并将声誉评估信息和服务交易信息上报,管理节点不但需要负责收集普通节点的上报信息,而且负责上报信息的汇总、聚合、计算、保存、更新操作,并在后期系统查询中给予应答。上述设计方案有助于两类系统的有效整合,保证两类评估信息的及时性、准确性和客观性以及信息交互过程的安全性。此外,依靠上述设计方案系统可以实现负载均衡的目的,有助于提升信息检索和查询的效率,最终达到保障系统可靠通信的目标。
期刊论文列表
专著列表
科研奖励列表
会议论文列表
专利列表
Robust Clustering Model Based on Attention Mechanism and Graph Convolutional Network
基于注意力机制和图卷积网络的鲁棒聚类模型
DOI:10.1109/tkde.2022.3150300
发表时间:2022
期刊:IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering
影响因子:8.9
作者:Hui Xia;Shushu Shao;Chunqiang Hu;Rui Zhang;Tie Qiu;Fu Xiao
通讯作者:Fu Xiao
Generating Adversarial Examples With Shadow Model
使用影子模型生成对抗性示例
DOI:10.1109/tii.2021.3139902
发表时间:2022-09
期刊:IEEE Transactions on Industrial Informatics
影响因子:12.3
作者:Rui Zhang;Hui Xia;Chunqiang Hu;Cheng Zhang;Chao Liu;Fu Xiao
通讯作者:Fu Xiao
DOI:10.11835/j.issn.1000-582x.2020.250
发表时间:2021
期刊:重庆大学学报(自然科学版)
影响因子:--
作者:崔居福;胡本旭;夏辉;陈飞;程相国
通讯作者:程相国
An efficient social-like semantic-aware service discovery mechanism for large-scale Internet of Things
面向大规模物联网的高效类社交语义感知服务发现机制
DOI:10.1016/j.comnet.2019.02.006
发表时间:2019
期刊:Computer Networks
影响因子:5.6
作者:Hui Xia;Chun-qiang Hu;Fu Xiao;Xiang-guo Cheng;Zhen-kuan Pan
通讯作者:Zhen-kuan Pan
Model optimization for intrusion detection scheme GBDT in industrial Internet of things
工业物联网入侵检测方案GBDT模型优化
DOI:--
发表时间:2021
期刊:Computer Communications
影响因子:6
作者:Ju-fu Cui;Hui Xia;Rui Zhang;Xiang-guo Cheng
通讯作者:Xiang-guo Cheng
社交物联网环境下通用信任管理模型的研究
- 批准号:--
- 项目类别:面上项目
- 资助金额:59万元
- 批准年份:2021
- 负责人:夏辉
- 依托单位:
国内基金
海外基金
