Content pollution propagation in the overlay network of peer‐to‐peer live streaming systems: modelling and analysis
Notice bibliographique
Résumé
In the past few years, peer‐to‐peer (P2P) live streaming systems have gained great commercial success and have become a popular way to deliver multimedia content over the Internet, which received more and more attentions from both industry and academia globally. However, the dramatic rise in popularity makes these systems more likely to be vulnerable targets. In this study, mesh‐pull infrastructure architecture and pollution attack principle for P2P live streaming systems were presented firstly, and then the various user behaviours under the pollution attack were analysed. Subsequently, the authors proposed an analytical modelling framework of content pollution attack for P2P live streaming systems. Different from the existing content pollution propagation models, it considers the impact of user behaviours in the attack. Furthermore, to ensure the availability and accuracy of the model, the real‐world experimental attack data for a popular commercial system was used to verify it. The results showed that the model is a feasible and efficient tool to analyse and predict content pollution propagation in real‐world P2P live streaming systems. The authors' work can provide an in‐depth understanding of the content pollution propagation in P2P live streaming systems, and evaluation of restraining illegal content distribution for copyright holders and government.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».