Abstrakt. Att upptäcka kunder med avvikande beteende i Bittorrent nätverket är en utmanande uppgift som inte har fått den välförtjänta uppmärksamhet. Vanligtvis anses denna fråga inte vara "politiskt korrekt", eftersom den är förknippad med den kontroversiella frågan om att upptäcka upphovsrättsorganisationer. Men avvikande beteende upptäckt och associerade svarta listor kan visa sig vara avgörande för välbefinnande Bittorrent. Vi finner att det finns andra avvikande enheter i Bittorrent förutom monitorer. Vårt mål är att tillhandahålla några initiala heuristiker som kan användas för att automatiskt upptäcka avvikande kunder. Vi analyserar för 45 dagar topp 600 torrents av Pirate Bay. Vi visar att den empiriska observationen av Bittorrent klienter kan användas för att upptäcka avvikande beteende, och följaktligen är det möjligt att automatiskt bygga dynamiska svarta listor.
Siganos m.fl. REF beskrev en uppsättning nätverksfunktioner som kan användas för att automatiskt upptäcka avvikande kunder, varav vissa anses vara indirekta övervakare.
Monitoring the Bittorrent Monitors: A Bird's Eye View
{'venue': 'PAM', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}