A Composite Malicious Peer Eviction Mechanism for Super-P2P Systems
Notice bibliographique
Résumé
Large-scale P2P applications (e.g., social networking, online gaming, video streaming) that host millions of users increasingly rely upon semi-structured super-P2P systems to provide efficient services in dynamic environments. Given the critical role of 'super peers' in such topologies, attackers target super peers due to the resultant high damage on P2P services. In this paper, we consider the prominent class of Outgoing Eclipse Attacks (OEA) where an attacker aims to block the communication by controlling all the outgoing connections of honest super peers. Our interest on OEA stems from the fact that our simulation studies reveal that OEAs can cause up to 90% of all service requests to fail. Our attack mitigation relies upon a novel (a) monitoring and (b) malicious peer eviction scheme based on a composite proactive and reactive mechanism. Our proactive mechanism enforces an upper bound on the number of connections an attacker can establish, whereas our reactive mechanism expels malicious peers from the overlay using a distributed consensus protocol. We show that our protection mechanism is highly effective and exhibits a low false-positive rate. Our extensive simulation study validates the analytical results over a large range of parameters with observed detection accuracies of 99% and throughput enhancements of up to 100% while entailing an overhead of less than 5%.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».