对等计算复杂网络的拓扑生成、行为牵引与标靶免疫

新兴的对等（P2P）计算技术具有巨大的现实和潜在应用价值。然而，当前这种技术正面临着日益加剧的复杂性爆炸问题，要求在设计和改进相关算法和协议时必须充分考虑其所依赖的网络拓扑的性质。为此，本课题将集中地从网络拓扑特性的角度，基于复杂网络的相关理论和方法，针对一类具有复杂网络基本特征的P2P系统，开展关于拓扑生成、行为牵引和标靶免疫三项关键技术的研究，预期将形成如下研究成果：一种基于节点连接度和领域启发知识的P2P网络拓扑生成器、一系列新颖的网络行为牵引和优化机制、以及一种带主动扼流机制的分散式标靶免疫策略，旨在依次逐步回答三个重要问题：1）如何准确刻画和真实再现P2P网络的拓扑结构，2）如何有效利用P2P网络的拓扑特性控制和改善网络的行为，以及3）如何进一步有效利用这些拓扑特性对P2P网络实施有针对性的安全保护。我们还将分别从理论分析与实证研究的角度验证上述几项成果的正确性和优越性。