E d it o r : M u n i n a r P. S i ng h • s i ng h@ nc su.e du S h e ng r u Tu • s han ngr u@c s.uno.e du n a peer-to-peer (P2P) nätverk, förväntas kamrater bidra till systemet genom att dela sina resurser i utbyte mot att använda nätverket och andra kamraters resurser. I många P2P-nätverk är dock en stor del av kamraterna ovilliga att dela resurser. P2P-nätverkens primära förväntningar -peers implicita eller explicita funktionella samarbete och resursbidrag - kan misslyckas, vilket leder till en situation som kallas free riding. I ett P2P-sammanhang är en friåkare en kamrat som använder P2P-nätverkstjänster men inte bidrar till nätverket eller andra kamrater på en acceptabel nivå. Eytan Adar och Bernardo A. Huberman genomförde den första studien specifikt för att ta itu med free-riding problemet. 1 Författarna rapporterade att 70 procent av kamraterna inte delade några filer alls, och 25 procent gav 99 procent av alla frågeträffar i nätverket. Sedan dess har många studier verifierat att det finns höga nivåer av friåkning i P2P-nätverk. Som dessa verk visar, för vissa typer av P2P-nätverk (såsom fildelning), några altruistiska kamrater kan tillhandahålla de begärda tjänsterna och kan hjälpa systemet att överleva. Alla P2P-nätverk (t.ex. streaming- och lagringsdelningsnät för multimedia) kommer dock inte att ha tillräckligt med frivilliga eller altruistiska kamrater för att uppnå önskad servicenivå. Så, eliminera eller minska gratis ridning effekt har blivit ett ämne för betydande forskning. Här undersöker vi problemet med friåkning i P2P-nätverk och utvecklar olika föreslagna lösningar. Free riding effekt och effektiviteten av en lösning på det beror på P2P nätet i fråga, så vi bör först undersöka olika typer av nätverk som finns. Vi kan klassificera sådana nätverk enligt många kriterier. En möjlig klassificering är baserad på två nätverksfunktioner: graden av centralisering och graden av struktur. Det förstnämnda avgör i vilken utsträckning ett P2P-nätverk förlitar sig på servrar för att underlätta interaktioner mellan deltagare, medan det senare avser det sätt på vilket innehållet indexeras och placeras i nätverket. Med hjälp av dessa två kriterier kan vi klassificera P2P-nätverk i tre typer: centraliserad, decentraliserad men strukturerad (hybrid) och decentraliserad och ostrukturerad (ren). Centraliserade P2P-nätverk upprätthåller en central katalog som ständigt uppdateras; kamrater använder den här katalogen för att lokalisera resurser (som med Napster). Hybrid P2P-nätverk har inte en central katalog men är strukturerade - det vill säga hybrid P2P-nätverk kontrollerar stadigt P2P-topologin och placerar systematiskt filindex i jämlikar, efter en viss algoritm (som med Chord, ContentAdressable Network, eller Pastry). På så sätt kan nätverket effektivt lösa frågor. Ren P2P-nätverk har ingen centraliserad katalog, och dessa nätverk har liten kontroll över nätverket topologi (som med Gnutella eller KaZaa). En annan möjlig klassificering gäller vilken typ av tjänster som ett P2P-nät tillhandahåller. Fildelning är den mest utbredda P2P-tjänsten och låter kamrater söka och ladda ner filer från oth- Free ridning i peer-to-peer-nätverk (P2P) utgör ett allvarligt hot mot deras korrekta drift. Här presenterar författarna en mängd olika metoder som utvecklats för att övervinna detta problem. De introducerar flera unika aspekter av P2P-nätverk och diskuterar gratis ridning effekter på P2P-tjänster. De kategoriserar föreslagna lösningar och beskriver varje kategoris viktiga egenskaper och genomförandefrågor tillsammans med några urvalslösningar. De diskuterar också öppna frågor, inklusive gemensamma attacker och säkerhetshänsyn. Gratis Ridning i Peer-to-Peer Networks er kamrater anslutna till nätverket (som med Napster, Gnutella, Publius, Free Haven, eller BitTorrent). Distribuerad dator, å andra sidan, låter kamrater aggregera sin datorkraft för att lösa ett stort och beräkningsintensivt problem. SETI@ home, Avaki och Entropia är välkända exempel i denna kategori. P2P-lagringstjänster tillhandahåller virtuellt stabil lagring via redundans och syftar till att tillåta deltagare att kontinuerligt komma åt filer samtidigt som upphovsmannens anonymitet bevaras; OceanStore, PAST (ett globalt, ihållande lagringsverktyg) och FreeNet är exempel på sådana system. Samarbetande P2P-tillämpningar möjliggör samarbete på applikationsnivå mellan jämlikar. Dessa program (som NetMeeting, Magi, Groove, Jabber och DOOM) inkluderar snabbmeddelanden, chattar och onlinespel. P2P-plattformar (till exempel JXTA) stöder gemensamma P2P-tjänster, såsom namngivning, upptäckt, kommunikation, säkerhet och resursaggregation. Slutligen, P2P multimedia streaming tjänster (till exempel PPLive, UUSee, Peercast, och Freecast) låta kamrater strömma och multicast eller sända ljud och video till varandra. Free ridning kan negativt påverka ett P2P-nätverks drift. I en friåkningsmiljö tjänar ett litet antal kamrater en stor befolkning, vilket kan leda till skalbarhet och problem med enstaka fel. Fria ryttare och deras frågor genererar betydande nätverkstrafik, vilket kan leda till servicenedbrytning. Dessutom har friåkare en betydande underliggande tillgänglig nätkapacitet och tillgängliga resurser, vilket leder till förseningar och trafikstockningar för icke-P2P-trafik. Hur allvarliga effekter free ridning är på ett P2P-nätverk beror på många faktorer, inklusive nätverkstypen och dess krav. I ett fildelningsnätverk, till exempel, om de flesta kolleger föredrar att inte dela, kan förnyelse eller presentation av intressant innehåll minska med tiden, vilket innebär att antalet delade filer kan bli begränsat eller bara öka långsamt. Sökprocessens kvalitet kan försämras på grund av ett ökande antal fria ryttare i sökhorisonten. Med tiden kan ärliga kamrater som har bidragit med många filer till nätverket börja hitta färre och färre värdefulla filer själva och lämna systemet helt och hållet, ta sina filer med sig. I en P2P CPU-delning rutnät (ett distribuerat datorsystem), kan free ridning enkelt minska systemets nytta eller till och med göra systemet kollaps på grund av otillräckliga CPU-resurser. På samma sätt, i media-streaming system, får kamrater nytta inte bara från filtillgänglighet utan också från högkvalitativa filströmmar. 2 Även om ett konventionellt fildelningssystem kan fortsätta även med samarbete på låg nivå, kan ett P2P-streamingsystem inte erbjuda hög streamingkvalitet till sina användare om bara ett relativt fåtal användare samarbetar. Även om nätverket inte är hårt överbelastat, om samarbetet är lågt, streaming kvalitet kommer att vara dålig. 2 På samma sätt, program som utvecklats för att köra över P2P-plattformar eller tjänster som samarbetsnätverk erbjuder misslyckas att utföra korrekt om nätverket inte uppnår den nödvändiga samarbetsnivån. Strukturerade P2P-nätverk kan vara mer sårbara för vissa typer av friåkning än ostrukturerade. I ett strukturerat P2P-nätverk som använder CAN-protokollet, till exempel, måste kamrater lagra nyckelvärden par för nycklar som faller in i deras zon. Inom ramen för CAN kan kamrater fritt rida genom att inte lagra nyckelvärden par i sina zoner och genom att ignorera inkommande frågor. Om de flesta kamrater gör detta, KAN inte lösa de flesta frågor, och nätverket kan lätt falla sönder. I slutändan, free ridning effekter kan variera från helt enkelt irriterande användare att krascha hela systemet. Så, P2P systemutvecklare bör forma lösningar för att hantera gratis ridning enligt den förväntade effekten det kommer att ha. Även om samarbete är nyckeln till många P2P-nätverks existens och framgång, är det svårt att inse att det är svårt utan effektiva mekanismer. För att uppfylla detta krav har forskare föreslagit flera metoder för att göra P2P-nätverk "bidrags-aware" och därmed bekämpa friridning. Vi kan kategorisera dessa tillvägagångssätt i tre huvudgrupper: monetära, ömsesidighets- och ryktesbaserade tillvägagångssätt. Penningbaserade metoder tar ut avgifter för de tjänster de får. Eftersom dessa tjänster fortfarande är mycket billiga kallas sådana metoder också mikrobetalningsbaserade lösningar. Alla monetära system kräver två nyckelmekanismer: en redovisningsmodul för att säkert lagra varje deltagares virtuella valuta och en avvecklingsmodul för att rättvist växla virtuell valuta för tjänster. De flesta monetära system implementerar dessa komponenter genom att centralisera sina funktioner inom en enda myndighet, som hanterar varje deltagares saldo och transaktioner genom att spåra konton och distribuera och inkassera virtuell valuta. De flesta av de föreslagna lösningarna är beroende av en offentlig infrastruktur (PKI) för att ge säkerhet mot bedrägerier och fel. Vi diskuterar säkerhetsfrågor mer i ett senare avsnitt. När monetära lösningar endast handlar om små betalningar behöver alla inbyggda säkerhetsmekanismer bara vara lätta. 3 De flesta monetära lösningar garanterar dock inte ett helt rättvist utbyte av varor och betalning, 3 eftersom snäva säkerhetstjänster kan göra transaktioner dyrare (i form av komplexitet, beräkning och kommunikation) än de utbytta varornas värde. Således har effektiva monetära strategier flera genomförandebegränsningar när de tillämpas på P2P-nätverk. Centralisering och kommunikation över huvudet. Alla föreslagna lösningar kräver någon centraliserad myndighet för att övervaka varje deltagares balans och transaktioner. Detta kan, som nämnts, orsaka skalbarhet och problem med en enda felpunkt. Dessutom, sprida virtuella valutor, hantera transaktioner, och tillämpa revisionsmekanismer öka kommunikation overhead i nätverket. För att lagra motpartsbalanser och hantera transaktioner kräver monetära metoder bestående användaridentifieringar. Att tillhandahålla sådana identifierare kompliceras dock av peers anonymitet, bred spridning och lätthet till identitetsmodifiering i de flesta ostrukturerade och decentraliserade P2P-nätverk. Vi diskuterar denna fråga mer i ett senare avsnitt. Användare ogillar mikrobetalningar främst eftersom de måste besluta innan varje tjänst begär om tjänsten är värd några cent, vilket leder till förvirring och mentala beslutskostnader. Monetära lösningar innebär alltså att användarna anstränger sig mentalt i utbyte mot billiga resurser. I ömsesidighetsbaserade tillvägagångssätt övervakar en kamrat andra kamraters beteenden och utvärderar deras bidragsnivåer. Vi kan definiera en deltagares bidragsnivå som en numerisk bedömning av den deltagarens bidrag till P2P-nätverket eller till den utvärderande deltagaren. Dessa tillvägagångssätt inbegriper vanligtvis ömsesidiga åtgärder: den tjänstekvalitet som en kamrat erhåller bestäms av den andra partens bidragsnivå. Reciprocity-baserade metoder mäter vanligtvis andra kamraters bidrag endast för den aktuella sessionen. Dessa tillvägagångssätt upprätthåller ingen långsiktig historia om kamrater, som låter en kamrat som bedöms som en fri ryttare i en session bedömas som en bidragsgivare i nästa, förutsatt att kamraten har ändrat sitt beteende. Dessa tillvägagångssätt låter också systemet bevara peer anonymity eftersom användning av ihållande identifierare är inte obligatoriskt. Ömsesidighetsbaserade tillvägagångssätt kan baseras på ömsesidig ömsesidighet eller indirekt ömsesidighet. Med ömsesidig ömsesidighet bestämmer en kamrat hur man skall tjäna en annan kamrat enbart på grundval av det direkta tjänsteutbyte som den hade med denne kamrat. Med indirekt ömsesidighet beror detta beslut däremot på nivån på de tjänster som en kollega tillhandahåller hela nätet. Vissa befintliga P2P-program, såsom BitTorrent, implementerar det ömsesidiga ömsesidighetsbaserade tillvägagångssättet genom att justera en kamrats nedladdningshastighet enligt dess uppladdningshastighet (kräver nedladdning och uppladdning av jämlikar för att byta filfragment). Andra exempel på ömsesidiga ömsesidighetsbaserade tillvägagångssätt är FairNET, 5 P2P Connection Management Protocol, 6 och eMule (www. emule-project.net), som använder ett korskreditsystem. När peer A laddar upp en fil till peer B får peer A en kredit från peer B, som sedan kommer att privilegie peer A ifall den vill ladda ner en fil från peer B i framtiden. Indirekta ömsesidighetsbaserade strategier tar hänsyn till deltagarnas totala bidrag till nätverket när de differentierar tillhandahållandet av tjänster. Till exempel föreslår vi en distribuerad övervakning och straffsystem någon annanstans 7 där varje kamrat övervakar sina grannars bidrag till nätverket. Beroende på bidragsnivån tillämpar kamraten en åtgärd på varje granne. GNUnet hör också till denna kategori: i GNUnet (http:// gnunet.org) övervakar kamrater varandras beteende när det gäller resursanvändning. Personer som bidrar till nätverket får bättre service. Ömsesidighetsbaserade strategier står inför flera genomförandefrågor. Falska tjänster. För att få högre bidragsnivåer kan kamrater publicera falska tjänster. Trovärdighet på bidragsnivå. Vissa föreslagna ömsesidighetsbaserade metoder är beroende av korrekt information om kamrater, men kamraterna själva tillhandahåller denna information. En skadlig användare kan fuska ett P2P-nätverk som beror på ett sådant tillvägagångssätt genom att hacka klientprogrammet. Personuppgiftshantering. Peers Free Riding i Peer-to-Peer Networks är kopplade till deras värderingar genom deras identiteter. Men om nykomlingar tilldelas ett högre standardnyttovärde än friåkare, kan en friåkare försöka bli av med sitt nedbrutna värde genom att ständigt få en ny identitet. Reputation-baserade metoder konstruera och upprätthålla rykte information om kamrater, och kamrater med gott rykte erbjuds bättre tjänster. Dessa metoder kan bygga rykte information om en kamrat på grundval av feedback från kamrater som har interagerat med denna kamrat. Sådan feedback kan vara positiv, negativ eller både och. Systemet använder feedback för att bygga upp ett gott rykte för bidragande kamrater och ett dåligt rykte för friåkare. En kamrats rykte information motsvarar dess långsiktiga beteende, så ryktesbaserade närmar sig lagra och hantera långsiktiga kamrater historia. Detta innebär att det inte är lätt att konvertera ett dåligt rykte till en bra eller vice versa. Vi kan kategorisera ryktesbaserade metoder i två huvudgrupper: autonoma ryktesstrategier och globala ryktesstrategier. I ett autonomt rykte, håller kamrater rykte information om andra kamrater som de har interagerat med. Dessa lokala ryktesvärden sprids inte eller slås samman för att skapa en global ryktesdatabas. Följaktligen är sådana metoder relativt enkla att genomföra eftersom de inte kräver en säkerhetsinfrastruktur eller centraliserad lagring för att skydda det lokala ryktets integritet. XRep är ett exempel på ett autonomt ryktessystem.
En klassificering av friåkningstekniker presenteras i REF.
Free Riding in Peer-to-Peer Networks
{'venue': 'IEEE Internet Computing', 'journal': 'IEEE Internet Computing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}