Tighter Worst-Case Bounds on Algebraic Gossip
Gossip，特别是网络编码的代数Gossip，作为一种快速、带宽有效、可靠和分布式的多消息广播或组播方式，最近引起了人们的关注。虽然算法是简单的，涉及排队的方法来研究他们的性能。在这个方向上的最新结果表明，均匀代数流言在O（Δ（D + k + log n））轮中传播k条消息，其中D是直径，n是网络的大小，Δ是最大度。在本文中，我们给出了一个更简单，简短和自包含的证明，这种最坏情况下的保证。我们的方法还允许将二次ΔD项减少到min{3 n，ΔD}。我们还表明，一个简单的循环路由方案也达到min{3 n，ΔD} + Δk轮，消除了随机化和编码。最后，我们将一个新的非均匀gossip算法与一个简单的路由方案相结合，得到了一个O（D + k + log^{O（1）}）的gossip信息传播算法。这是阶最优的，只要D和k不都是多项式小的。
2012-05-31 cs.DC cs.DS cs.IT
Order Optimal Information Spreading Using Algebraic Gossip
在本文中，我们研究了基于流言的信息传播与有限的消息大小。我们使用代数流言传播$k$不同的消息到网络中的所有$n$节点。对于任意网络，我们给出了$O((k+\log n + D)Δ)$轮的高概率一致代数流言的一个新的上界，其中$D$和$Δ$分别是网络的直径和最大度.对于许多拓扑和$k$的选择，这个界改进了以前的结果，特别是，对于一个恒定的最大度的图，它意味着一致的八卦是\emph{order optimal}和停止时间是$Θ(k + D)$。为了消除$Δ$的因素从上限，我们提出了一个非均匀的八卦协议，TAG，它是基于代数八卦和任意生成树协议$§$。TAG的停止时间是$O(k+\log n +d(§)+t(§))$，其中$t(§)$是生成树协议的停止时间，$d(§)$是生成树的直径。我们提供了两个一般情况下，这个界限导致一个顺序最优协议。首先是$k=Ω(n)$，在那里，使用一个简单的八卦广播协议，创建一个生成树在最线性的时间，我们表明，TAG完成后，$Θ(n)$轮的任何图。第二个使用一个复杂的，最近的八卦协议，建立一个快速生成树的图与大弱电导。反过来，这导致了$k=Ω(\mathrm{polylog}(n))$在这些图上的TAG的最优性。在我们的证明中使用的技术依赖于排队论，这是一种有趣的方法，可以在未来的八卦分析中使用。
2011-01-23 cs.DC cs.IT cs.NI
Elastic Gossip: Distributing Neural Network Training Using Gossip-like Protocols
分布式神经网络训练因以下几个原因而受到特别关注，包括使用计算集群进行扩展，在物联网设备和边缘服务器等数据源进行训练，跨异构环境利用未充分利用的资源等。大多数当代方法主要使用计算集群解决扩展问题，需要高网络带宽和频繁的通信。本文概述了分布式训练的标准方法，并提出了一种新的技术，涉及使用Gossip类协议的成对通信，称为弹性Gossip。这种方法建立在一种称为弹性平均SGD（EASGD）的现有技术之上，并且类似于另一种称为Gossiping SGD的技术，该技术也使用类似Gossip的协议。使用MNIST数字识别和CIFAR-10分类任务，使用跨越多层感知器（MLP）和卷积神经网络（CNN）的常用神经网络架构，对Elastic Gossip与Gossiping SGD进行经验评估。结果发现，弹性流言，流言SGD，和所有减少SGD执行相当的，即使后者需要一个更高的通信成本。虽然Elastic Gossip在这些实验中的表现优于Gossiping SGD，但有可能在特定于给定应用程序的超参数空间上进行更彻底的搜索，可能会产生比Elastic Gossip更好的Gossiping SGD配置。
2018-12-06 cs.DC cs.LG stat.ML
Slow links, fast links, and the cost of gossip
考虑经典的信息传播问题：网络中的一个（或多个）节点有一些信息，它们希望将这些信息分发给网络的其余部分。在本文中，我们研究了网络中的信息传播成本，其中边缘具有延迟，即，从一个节点向另一个节点发送消息需要一定量的时间。我们首先通过定义$ϕ_*$为“临界电导”和$\ell_*$为“临界延迟”，将电导的概念推广到加权图。本文的一个目标是认为，$ϕ_*$的特点，在很大程度上相同的方式，电导率的特点，赋权图的连通性与lavonium。我们给近紧的下限和上限的信息传播的问题，多对数因素。具体来说，我们表明，在一个图（加权）直径$D$（与lavelet作为权重）和最大程度$Δ$，任何信息传播算法需要至少$Ω(\min(D+Δ, \ell_*/ϕ_*))$时间%在最坏的情况下。我们展示了下界的几个变体（例如，对于具有小直径的图、具有小最大度的图等）简化为一个简单的组合博弈然后，我们给几乎匹配算法，表明信息传播可以解决在$O(\min((D+Δ)\log^3{n}, (\ell_*/ϕ_*)\log n)$时间。这是通过合并两个案例来实现的。我们证明了经典的推拉算法是（近）最优的直径或最大程度是大的。对于直径和最大程度都很小的情况下，我们给出了一个替代策略，我们首先发现的lavelet，然后使用一个算法，已知lavelet的基础上加权lavelet建设。(Our算法对于已知和未知的时间都在紧的多对数因…
2019-11-30 cs.DC cs.DS
Epistemic Protocols for Distributed Gossiping
Centrum Wiskunde Informatica（国家数学与计算机科学研究所）；University of Liverpool（利物浦大学）
流言协议的目的是通过点对点或组通信的方式，达到所有代理都知道彼此秘密的情况。我们考虑分布式的八卦协议，表示通过认知逻辑。我们提供了这样的协议的操作语义，并建立了一个适当的框架来争论他们的正确性。然后，我们分析特定的协议，完全图和有向环。
2016-06-24 cs.AI cs.DC cs.LO
Self-Correcting Gossip Protocols
TU Wien（维也纳工业大学）；CNRS, IRIT, University of Toulouse（法国国家科学研究中心、IRIT、图卢兹大学）；ILLC, University of Amsterdam（阿姆斯特丹大学信息逻辑与计算中心）；TU Berlin（柏林工业大学）；IIT Delhi（德里印度理工学院）
研究存在错误的自校正 gossip 协议，提出动态认知逻辑，探讨如何在无中央协调者的情况下纠正传输错误，分析其对最优性的影响及与有限记忆和全信息协议的对比。
2026-05-07 cs.DC cs.LO
Who started this rumor? Quantifying the natural differential privacy guarantees of gossip protocols
Gossip协议被广泛用于大规模对等网络中的信息传播。这些协议通常声称可以保证隐私，因为它们在开始传播的节点上引入了不确定性。但这种说法真的是真的吗？八卦的源头能安全地隐藏在人群中吗？本文研究，第一次，八卦协议，通过严格的数学框架的基础上差分隐私，以确定在何种程度上的八卦来源可以追溯。考虑到一个完整的图中的一个子集的节点是好奇的情况下，我们研究了一个家庭的八卦协议参数化的“突变”参数$s$：节点停止发射后，以固定的概率$1-s$每次通信。我们首先证明了标准的推协议，对应的情况下$s=1$，不满足大型图的差分隐私。相比之下，协议与$s=0$实现了最佳的隐私保证，但在传播时间急剧增加的成本相比，标准的推，揭示了一个有趣的紧张局势之间的隐私和传播时间。然而，令人惊讶的是，我们表明，一些选择的静音参数$s$导致协议，实现最佳数量级的隐私和速度。我们还证实经验，适当的选择$s$，我们确实获得协议，是非常强大的对具体的源位置攻击，同时传播的信息几乎一样快的标准（和非私人）推协议。
2020-08-04 cs.CR cs.DC
Revisiting Randomized Gossip Algorithms: General Framework, Convergence Rates and Novel Block and Accelerated Protocols
University of Edinburgh（爱丁堡大学）；KAUST（卡塔尔科技大学）；MIPT（莫斯科国立信息安全研究学院）
本文提出了一种新的随机广播算法分析和设计框架，用于解决平均共识问题。通过将经典随机迭代方法应用于特殊系统来解释网络结构，展示了其去中心化特性。该框架恢复了多种已知的广播算法作为特殊情况，并允许开发具有证明更快变体的方法。我们还提出了新的块和第一个可证明加速的随机广播协议，以及双随机广播算法。
2019-06-03 cs.DC cs.LG cs.MA
Faster Gossiping in Bidirectional Radio Networks with Large Labels
我们考虑未知的ad-hoc无线电网络，当底层网络是双向的，节点可以有多项式大标签。对于这个模型，我们提出了一个确定性的协议八卦，需要$O(n \lg^2 n \lg \lg n)$轮。这改进了[Gasienec，Potapov，Pagourtizis，Deterministic Gossiping in Radio Networks with Large labels，ESA（2002）]针对该模型的确定性流言的先前最佳结果，Gasienec，Potapov，Pagourtizis提出了针对该问题的轮复杂度$O(n \lg^3 n \lg \lg n)$的协议。这解决了在[Gasienec，Efficient gossiping in radio networks，SIROCCO（2009）]中提出的开放问题，该问题引用了该问题的下限和上限之间的桥接间隙作为重要目标。我们强调，我们的协议的一个显着特点是它的简单性，特别是相对于以前最知名的协议，这个问题。
2011-05-03 cs.DC cs.DS
On the Inherent Anonymity of Gossiping
Ecole Polytechnique Fédérale de Lausanne (EPFL)（洛桑联邦理工学院）；University of Toronto（多伦多大学）
本文基于 ε-差分隐私分析 gossiping 的固有匿名性，证明了在连接性较差的图中 gossip 协议无法提供有效隐私保障，但通过 cobra 走向等协议可实现源匿名性保证。
2025-12-24 cs.CR cs.DC
Scalable BFT Consensus Mechanism Through Aggregated Signature Gossip
在本文中，我们提出了一个新的BFT共识机制，使成千上万的节点参与共识过程，并支持非常高的事务吞吐量。这是通过聚合签名八卦协议来实现的，该协议可以显着降低消息传递的复杂性，从而允许大量节点快速达成共识。建议的聚合签名八卦协议利用非交互式的无领导BLS签名聚合方案。我们证明了协议的正确性，并分析了其效率。在我们的分析中，每个节点只需要发送和接收O（logn）消息就可以达成协议，其中每个消息只包含几个字节的数据。
2019-11-12 cs.DC
Asynchronous Gossip in Smartphone Peer-to-Peer Networks
在本文中，我们研究八卦算法的通信模型，描述了对等网络的功能，包括在大多数标准的智能手机操作系统。首先，我们描述和分析了一个新的同步八卦算法，在这种情况下，具有更快的轮复杂度和更简单的操作比最知名的现有解决方案。我们还证明了一个新的下限轮解决八卦，解决了一个未成年人的开放问题，建立现有的同步解决方案的最佳对数因子内。然后，我们调整我们的同步算法，以产生一个新的八卦策略的异步模型，直接捕获的接口的标准智能手机点对点网络库（使算法在此模型中描述的可以很容易地实现在真正的手机）。使用新的分析技术，我们证明了这种异步策略有效地解决了八卦。这是智能手机点对点设置的第一个已知的高效异步信息传播结果。我们认为，我们的新策略可以用来实现有效的信息传播子程序在现实世界中的智能手机点对点网络应用程序，我们开发的分析工具来分析它可以被用来产生其他广泛有用的算法策略，这个日益重要的设置。
2021-02-12 cs.DC
Publish-Subscribe Systems via Gossip: a Study based on Complex Networks
本文分析了采用非结构化P2P覆盖网络来构建网络订阅系统。我们考虑一个非常简单的分布式通信协议，基于八卦和本地知识，每个节点有关于其邻居的订阅。特别地，在接收（或生成）新事件时，节点将其发送到订阅与该事件匹配的那些邻居。此外，该节点将该事件传播给其“不感兴趣”的邻居，使得该事件可以通过覆盖层传播。提供了一种数学分析，以估计接收事件的节点的数量，基于网络拓扑结构，用户的数量和八卦概率。将这些结果与通过模拟获得的结果进行比较。结果表明，即使当订阅者的数量代表一个非常小的（但不可忽略的）网络节点的一部分，通过调整八卦概率的事件可以渗透通过覆盖。因此，使用非结构化网络。与简单的传播协议相结合，代表了一种构建对等网络订阅应用程序的可行方法。
2012-06-20 cs.DC cs.NI
Paving the Way for Consensus: Convergence of Block Gossip Algorithms
Gossip协议是分布式计算中解决平均一致性问题的常用方法。我们证明了新的收敛保证各种这样的协议，包括路径，集团，和同步成对的八卦。这些都是通过利用这些协议和块随机Kaczmarz方法解决线性系之间的连接。此外，我们扩展现有的块随机Kaczmarz的收敛结果，允许更一般的选择块，秩亏系统，并提供更严格的收敛速度保证。我们进一步将这种分析应用于不一致的共识模型，并获得类似的保证。这些方法提供了一个广泛的实证分析各种合成网络。
2021-10-27 cs.DC cs.MA cs.SY
Analyzing Network Coding Gossip Made Easy
提出了一种新的基于随机线性网络编码（RLNC）的流言协议停止时间分析方法。我们的分析大大简化，扩展和加强以前的结果。我们分析RLNC八卦网络和通信模型，包括和统一的模型，以前在这种情况下使用的一般框架。我们表明，在大多数情况下，第一次，它收敛的信息理论上的最佳时间的概率很高。大多数停止时间的形式是O（k + T），其中k是要分发的消息的数量，T是传播一条消息所需的时间。这意味着RLNC八卦实现了“完美流水线”。我们的分析直接扩展到高度动态的网络，其中的拓扑结构可以在任何时候完全改变。即使网络动态是由一个完全自适应的对手控制的，知道完整的网络状态，这仍然是正确的。实际上，除了简单的O（kT）顺序洪泛协议之前没有已知的这样的设置。虽然RLNC流言在各种各样的网络中工作，但它的分析仍然是一样的，而且非常简单。这与更复杂的证明形成对比，这些证明是为了给各种特殊情况提供不太强的结果。
2010-10-04 cs.DC cs.DS cs.IT
The latest gossip on BFT consensus
本文介绍了Tendermint，一个新的协议，用于在分布式网络中的对抗条件下排序事件。这个问题通常被称为拜占庭容错（Byzantine Fault Tolerant，BFT）共识或原子广播，近年来由于基于区块链的数字货币（如比特币和以太坊）的广泛成功而引起了人们的极大关注，这些数字货币在没有中央权威的公共环境中成功地解决了这个问题。Tendermint对该主题的经典学术工作进行了现代化，并通过依赖节点之间的对等八卦协议简化了BFT算法的设计。
2019-11-22 cs.DC
Clique Gossiping
The Australian National University（澳大利亚国立大学）；Chinese Academy of Sciences（中国科学院）
本文提出并研究了团 gossip 协议框架，通过团序列中的节点交互实现信息扩散，证明了周期性团 gossip 协议的特征值不变性原理，并构造了有限时间收敛的团 gossip 平均算法。
2017-06-08 cs.DC cs.SY eess.SY
Provably Accelerated Randomized Gossip Algorithms
The University of Edinburgh, UK（爱丁堡大学）；Facebook AI Research, Montreal（脸书人工智能研究）；KAUST, KSA（王国立科技大学）
本文提出了一种可证明加速的随机传话算法，用于解决平均一致性问题。该算法受到最近开发的加速随机Kaczmarz方法的启发，该方法是解决线性系统问题的流行方法。在每次传话迭代中，网络中的所有节点都会更新它们的值，但只有成对的节点交换私有信息。还展示了在流行无线传感器网络上的数值实验，展示了我们协议的优势。
2018-10-31 cs.DC cs.LG cs.MA
Gossip vs. Markov Chains, and Randomness-Efficient Rumor Spreading
我们研究的流言传播问题，要求一个节点提供一个谣言，在一个未知的网络中的所有节点的流言算法。我们提出了第一个协议的任何扩展图$G$与$n$节点，使得该协议通知每个节点在$O(\log n)$轮与高概率，并使用$\tilde{O}(\log n)$随机比特的总数。我们的协议的运行时间是紧的，并且$\tilde{O}(\log n)$随机位的随机性要求几乎匹配于密集图的$Ω(\log n)$随机位的下界。我们进一步表明，对于许多图形的家庭，多对数的随机位总数足以传播谣言在$O(\mathrm{poly}\log n)$轮。这些结果加在一起，让我们几乎完全理解了这个基本八卦过程的随机性要求。我们的分析依赖于八卦过程，马尔可夫链和分支程序之间出乎意料的紧密联系。首先，我们建立了谣言传播过程和马尔可夫链之间的联系，这是用来近似谣言传播时间的马尔可夫链的混合时间。其次，我们展示了从谣言传播过程到分支程序的简化，这种简化提供了一个去随机化流言过程的一般框架。除了设计谣言传播协议外，这些新技术还可以应用于研究并行和多重随机游走以及分布式算法的随机复杂性。
2013-11-12 cs.CC cs.DC cs.DS
Byzantine Fault-Tolerant Multi-Agent System for Healthcare: A Gossip Protocol Approach to Secure Medical Message Propagation
Nihir Chadderwala（独立研究者）
本文提出一种基于 gossip 协议的拜占庭容错多智能体系统，用于医疗领域，通过加密验证和共识协议保障信息安全与系统容错性。
2025-11-27 cs.AI cs.DC
Simulation of Dissemination Strategies on Temporal Networks
在分布式环境中，例如分布式账本技术和其他点对点架构，通信是一个至关重要的主题。有效传播内容的能力受到系统架构类型、用于在网络上传播此类内容的协议以及通信链路的实际动态性（即静态网络与临时网络）的强烈影响。特别是，传播策略要么专注于实现最佳覆盖，最大限度地减少网络流量，要么提供匿名保证（这是许多加密货币的基本要求）。在这项工作中，多个传播协议的行为进行了讨论和研究，通过模拟。的性能评估已经进行了时间网络的帮助下，LUNES时间，离散事件模拟器，允许测试算法运行在分布式环境中。实验表明，一些八卦协议允许保存相当数量的消息或提供更好的匿名性保证，在实现和/或一点增加的交付时间的覆盖率较低的成本。
2021-07-14 cs.DC
Duet: Co-Optimizing P2P Message Propagation and Rotating-Leader Consensus
Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学）；Shanghai Academy of Future Internet Technology（上海未来互联网技术研究院）；Beijing Academy of Blockchain and Edge Computing（北京区块链与边缘计算研究院）；Fudan University（复旦大学）
该研究针对区块链中P2P网络与共识层相互不透明问题，利用区块链可抽象为状态机的特点，提出加速领导者轮转、引入可靠广播范式和构建延迟感知传播树三项改进，集成到相关系统并评估，使峰值吞吐量提升7.26倍。
2026-11-13 cs.DC
Monitoring Large-Scale Cloud Systems with Layered Gossip Protocols
监控是维护和开发计算机系统的一个基本方面，其难度与系统的大小成比例地增加。随着云计算的出现，对强大的监控工具的需求变得更加明显。基础设施即服务（IaaS）云允许最终用户部署大量虚拟机作为动态和瞬态架构的一部分。当前的监控解决方案，包括开源领域的许多解决方案，依赖于过时的概念，包括手动部署和配置、集中式数据汇集，并且对会员流失的适应性很差。在本文中，我们提出了一个云监控套件的发展，提供可扩展的和强大的查找，数据汇集和分析服务的大规模云系统。代替集中管理的监控，我们提出了一个多层体系结构，使用分层的八卦协议来聚合监控信息，方便查找，信息收集和冗余容量的识别。这允许在被监视的系统上操作的资源感知数据汇集和存储架构。这反过来又使监测能够在现场进行，而不需要大量额外的基础设施来促进监测服务。我们评估这种方法对替代监测范式，并证明我们的解决方案是如何很好地适应在云计算环境中使用。
2013-05-31 cs.DC
Rational Fair Consensus in the GOSSIP Model
\emph{rational fair consensus problem}可以非正式地定义如下。考虑一个由$n$（自私）\emph{rational agents}组成的网络，每个节点最初支持从有限集合$ Σ$中选择的一个\emph{color}。我们的目标是设计一个协议，使网络稳定的单色配置（即共识），使获胜颜色是$c$的概率等于最初支持$c$的代理的比例，对于任何$c \in Σ$。此外，即使存在可能偏离协议的理性代理的任何固定的\emph{coalition}，为了增加其支持的颜色的获胜概率，也必须保证（具有高概率）这种公平性。在存在最多$t$大小的联盟时，具有该性质的协议被称为\emph{whp\,-$t$-strong equilibrium}。我们调查，第一次，合理公平的共识问题，在GOSSIP通信模型，在每一轮，每个代理可以积极联系最多一个邻居通过\emph{push$/$pull}操作。我们提供了一个随机的GOSSIP协议，从任何初始颜色配置的完整图，实现合理的公平共识$O(\log n)$轮使用$O(\log^2n)$大小的消息，WP。更详细地说，我们证明了我们的协议是一个whp\，- $t$ -强平衡任何$t = o(n/\log n)$，而且，它容忍最坏情况下的永久性故障提供的非故障代理的数量是$Ω(n)$。据我们所知，我们的协议是第一个解决方案，它避免了任…
2017-05-26 cs.DC cs.GT
Traffic Performance Analysis of Manet Routing Protocol
本文的主要研究目标是研究Gossip路由协议和能量有效可靠的自适应Gossip路由协议的性能指标。我们使用基于TCP和CBR的流量模型，分析了上述协议的性能的基础上的参数的分组交付率，平均端到端延迟和吞吐量。我们将调查的影响，在模拟时间和节点数的MANET路由协议的变化。对于模拟，我们使用ns-2模拟器。
2011-06-07 cs.DC
Ad-hoc Affectance-selective Families for Layer Dissemination
用于ad-hoc无线网络的信息传播协议经常使用可用通信链路的最小子集，定义有根的“广播”树。在这项工作中，我们专注于从这样的树的一层传播到下一层的核心挑战。我们把这个问题称为层传播。我们研究层传播下的广义模型的干扰，称为影响。影响模型包含了以前的模型，如无线电网络和信号干扰噪声比。我们提出了随机和确定性协议层传播。这些协议是基于一个组合对象，我们称之为情感选择性家庭。我们的方法将工程解决方案与理论保证相结合。也就是说，我们提供了一种方法来表征网络的影响力的全球措施的基础上测量的干扰在特定的部署区域。然后，我们的协议分布式产生一个ad-hoc传输时间表的传播。在随机化协议中，只需要网络特征，而确定性协议需要充分的知识的影响。我们的理论分析提供了保证的时间表长度。我们还提出了一个真正的网络部署区域的模拟对比我们的随机化协议的性能，它考虑到影响，对以前的工作干扰模型，忽略了一些物理约束。我们的模拟所显示的性能的显着改善表明了利用物理上更准确的干扰模型的重要性，该模型考虑了到发射机距离之外的其他影响。
2017-03-06 cs.DC
Network Coded Gossip with Correlated Data
我们设计并分析了具有相关数据的网络的八卦算法。在这些网络中，要分发的数据、节点上已经可用的数据或两者都是相关的。该模型适用于各种现代网络，如传感器网络、对等网络和内容分发网络。虽然相关数据的编码方案已被广泛研究，但重点一直是表征静态无记忆网络中的速率区域。然而，在基于流言的方案中，节点通过根据一些底层通信模型连续地交换分组来在彼此之间通信。此设置的主要优点是停止时间--节点成功解码所需的时间。虽然Gossip方案是实用的，分布式的和可扩展的，但它们只针对不相关的数据进行了研究。我们希望通过提供技术来分析具有相关数据的（动态）网络中的网络编码八卦来缩小这一差距。我们给出了一个干净的框架不经意的网络模型，适用于众多的网络和通信场景，指定一个通用的设置为分布式相关数据，并给出严格的界限在这个广泛的情况下的网络编码协议的停止时间。
2012-02-08 cs.DC cs.DS cs.IT
Fast Distributed Computation in Dynamic Networks via Random Walks
本文研究了动态网络中的高效分布式计算，其中网络拓扑结构的变化（任意）从一轮到一轮。我们的第一个贡献是一个严格的框架设计和分析的分布式随机游走算法在动态网络。然后，我们开发了一个快速的分布式随机游走算法，运行在$\tilde{O}(\sqrt{τΦ})$轮（具有高概率），其中$τ$是动态混合时间和$Φ$是网络的动态直径分别，并返回一个样本接近一个适当定义的静态分布的动态网络。我们还应用我们的快速随机游走算法设计快速分布式算法的两个关键问题，即，信息传播和分散计算的频谱特性在动态网络。我们的下一个贡献是一个快速的分布式算法的基本问题的信息传播（也称为八卦）在动态网络。在gossip中，或者更一般地，在$k$ -gossip中，存在最初存在于某些节点中的$k$信息（或令牌）片段，并且问题是将$k$令牌传播到所有节点。我们提出了一个基于随机游走的算法，运行在$\tilde{O}(\min\{n^{1/3}k^{2/3}(τΦ)^{1/3}, nk\})$轮（高概率）。据我们所知，这是第一个$o(nk)$时间全分布式令牌转发算法，它比之前最好的$O(nk)$轮分布式算法有所改进[Kuhn等人，STOC 2010]，虽然在一个健忘的对手模型。我们的最后一个贡献是一个简单而快速的分布式算法估计的动态混合时间和相关的光谱特性的基础动态网络。
2012-05-24 cs.DC cs.DS
Global Computation in a Poorly Connected World: Fast Rumor Spreading with No Dependence on Conductance
在本文中，我们研究的问题，如何有效地收集互连节点可以执行一个全球性的计算，在广泛研究的GOSSIP模型的通信。在该模型中，节点不知道网络的全局拓扑，并且它们在每一轮中只能与单个邻居发起联系。该模型与限制性更小的TCP模型形成对比，在TCP模型中，节点可以在单轮中同时与其所有邻居通信。在这种情况下，一个基本的问题是信息传播问题需要多少轮通信，其中每个节点都有一些信息，并需要收集所有其他信息。本文给出了一个算法，它解决了直径为$D$的网络中最多$O(D+\text{polylog}{(n)})$轮的信息传播问题，且不依赖于电导.这最多是来自$D$平凡下界的加性多对数因子，其甚至适用于RISK模型。事实上，我们证明了更强的东西是真的：任何算法，需要$T$轮在ESTA模型可以模拟$O(T +\mathrm{polylog}(n))$轮在GOSSIP模型。因此，我们证明了这两种分布式计算模型本质上是等价的。
2011-04-14 cs.DC cs.DM cs.SI
Mitigating Front-Running Attacks through Fair and Resilient Transaction Dissemination
Univ. of Luxembourg（卢森堡大学）；Delft University of Technology（代尔夫特理工大学）；Univ. Bordeaux, CNRS, Bordeaux-INP, LaBRI UMR5800（波尔多大学，法国国家科学研究中心，波尔多理工学院，LaBRI实验室）
本文提出HERMES传播协议，通过随机化覆盖结构并强制节点证明合规，在内存池层面实现公平传播，有效缓解抢先交易攻击，并在许可链和无许可链上显著提升性能。
2026-09-22 cs.DC
Undecided State Dynamics with Many Opinions
King’s College London（伦敦国王学院）；Institute of Science Tokyo（东京科学大学）；Chuo University（中央大学）
本文研究了在广播模型和群体协议模型中，持有多种意见的不确定状态动力学的共识时间保证，提出了适用于任意初始配置的高效算法和理论界。
2026-03-03 cs.DC
Plurality Consensus in the Gossip Model
我们研究了$n$匿名代理网络上的Gossip模型中的多元共识。每个代理支持一个初始的意见或颜色。我们假设在开始时，支持多种颜色的代理的数量超过支持任何其他颜色的代理的数量，偏差非常大。我们的目标是提供一个协议，具有很高的概率，使系统的配置中，所有代理支持（初始）多个颜色。我们考虑未决定状态动力学，一个众所周知的协议，它只使用一个以上的状态（未决定的一个）比那些必要的存储颜色。我们表明，该协议的收敛速度取决于初始的颜色配置作为一个整体，而不仅仅是在复数和第二大颜色社区之间的差距。这种依赖性是最好的捕获一个新的概念，我们介绍，即，单色距离${md}(\bar{\mathbf{c}})$，它测量的距离的初始颜色配置$\bar{ \mathbf {c}}$从最接近的单色之一。在完整的图中，我们证明了，对于广泛的输入参数，这种动态收敛在$O({md}(\bar {\mathbf {c}}) \log {n})$轮。我们证明了这个上界在强意义下几乎是紧的：从任何颜色配置$\bar {\mathbf {c}}$开始，收敛时间是$Ω({md}(\bar {\mathbf {c}}))$。最后，我们适应未决定状态动力学，以获得一个快速的，随机行走为基础的协议，定期扩展器上的多个共识。该协议在仅使用$\mathrm{polylog}(n)$本地存储器的$O({md}(\bar {\mathbf {c}…
2014-07-10 cs.DC
Stream Learning: Partition-Fair Gossip Learning Without Tokens
Swapcard（Swapcard公司）；Sorbonne Université（索邦大学）；CNRS（法国国家科学研究中心）；Institut Universitaire de France（法国大学研究院）
该研究提出流学习方法，其核心协议Ri无需令牌与元数据，在无故障场景下性能与PTGL相当，在节点崩溃的异构场景下表现更优。
2026-08-10 cs.DC cs.LG
Cob: a Leaderless Protocol for Parallel Byzantine Agreement in Incomplete Networks
在本文中，我们扩展了\emph{Multidimensional Byzantine Agreement (MBA) Protocol}，一个{leaderless}拜占庭协议的列表中的任意值，到一个协议适用于广泛的八卦网络：\emph{Cob}。这种泛化允许共识过程由提供有（非同步）相同速度时钟的节点的不完整网络运行。并不是所有的节点在每一步都是活跃的，所以网络的大小不会影响效率，只要八卦广播在合理的时间内将消息传递到每个节点。这些网络假设更接近现实生活中的通信渠道，因此Cob协议可能适用于各种实际问题，例如实现分片的区块链平台。Cob具有与MBA协议相同的类似伯努利的分布，该分布对步骤的数量进行了上限。我们证明了它的正确性和安全性假设在网络中的绝大多数诚实的节点，并比较其性能与Algorand。
2022-02-10 cs.CR cs.DC
Decentralized Federated Anomaly Detection in Smart Grids: A P2P Gossip Approach
Centre for Cyber Resilience and Trust (CREST), Deakin University（网络弹性与信任中心（CREST），迪肯大学）；Department of Computer Science & IT, Latrobe University（计算机科学与信息技术系，拉筹伯大学）
针对传统联邦学习依赖中心化聚合器及更新传输隐私泄露问题，本文提出基于Random Walk与Epidemic gossip协议的P2P去中心化异常检测方案，实验显示其检测准确率更优且训练时间改善35%。
2025-01-09 cs.AI cs.CR cs.DC
Structured Gossip: A Partition-Resilient DNS for Internet-Scale Dynamic Networks
Docyt；Tata Consultancy Services Limited（塔塔咨询服务公司）
结构化 gossip DNS 通过被动稳定机制，利用 DHT 指针表实现网络分区容忍性，将消息复杂度降低至 $O(n/\log n)$，并支持大规模节点部署。
2026-03-08 cs.DB cs.DC cs.DS
Time- and Communication-Efficient Overlay Network Construction via Gossip
本文提出一种基于 Gossip 的分布式覆盖网络构建协议，可在 polylog n 轮内仅用 Õ(n) 条消息将任意连通图重构为常数度扩展图，并利用图草图实现时间与通信双重高效。
2023-11-28 cs.DC
Breathe before Speaking: Efficient Information Dissemination Despite Noisy, Limited and Anonymous Communication
分布式计算模型通常假定处理器之间的通信可靠。虽然这样的假设通常适用于工程网络，例如，由于潜在的纠错协议，它们与生物系统的相关性非常有限，在生物系统中，消息在到达目的地之前经常被扭曲。在这项研究中，我们采取了第一步，通过严格分析由简单的代理人组成的大型匿名人群中的通信模型，通过简短和高度不可靠的消息进行交互，以减少这种差距。我们重点讨论广播问题和多数人一致性问题。两者都是分布式计算中的基本信息传播问题，其中代理的目标是收敛到某些指定的期望意见。我们开始研究这些问题中存在的通信噪声。我们的通信模型非常弱，并且遵循推送八卦通信范式：在每一轮中，希望发送信息的每个代理都会向随机的匿名代理发送消息。这种通信被进一步限制为仅包含一个比特（基本上表示意见）。最后，假设系统噪声很大，对于一些小的$ε>0$，发送的每个消息中的比特以概率$1/2-ε$独立翻转。即使在这个严格限制，随机和嘈杂的设置，我们给自然的协议，有效地解决了嘈杂的广播和嘈杂的多数共识问题。我们的协议在$O(\log n / ε^2)$轮中运行，总共使用$O(n \log n / ε^2)$消息/位，其中$n$是代理的数量。这些界限是渐近最优的，事实上，是快速和有效的消息，如果每个代理将同时直接通知代理知道规定的期望意见。
2015-06-26 cs.DC
Simple, Fast and Deterministic Gossip and Rumor Spreading
我们研究流言传播问题的流言算法，该问题要求每个节点向未知网络中的所有节点传递谣言。流言算法允许节点每轮只调用一个邻居，最近引起了人们的注意，作为消息有效，简单和强大的解决方案的谣言传播问题。最近，非均匀的随机流言计划被设计出来，以允许有效的谣言传播网络的瓶颈。特别地，[Censor-Hillel等人，STOC'12]给出了一个O（log^3 n）的算法来解决1-local广播问题，其中每个节点都希望与其1-邻域在本地交换谣言。通过反复应用该协议，可以解决所有小直径网络的全球谣言传播迅速，独立的电导。这和所有先前的流言传播问题的流言算法在其设计和分析中本质上是随机的。这导致了一个平行的研究方向，试图减少和确定有效的谣言传播所需的随机性。这已经通过限制模型的下限和设计减少随机性需求的流言算法来实现。这些结果的普遍直觉和共识是，随机化在有效传播谣言中起着重要作用。在本文中，我们提出了一个确定性的八卦算法，解决了在2（k+log n）log n轮的k-本地广播问题，在几个方面改进了这种状态的艺术。除了是谣言传播问题的第一个有效的确定性解决方案之外，该算法在许多方面都很有趣：它比其随机化的挂件更简单，更自然，更鲁棒和更快，并且保证了确定性而不是高概率的成功。它的分析更简单，自成一体，从根本上不同于以前的作品。
2014-04-05 cs.DC cs.DS math.CO
Dynamical Privacy in Distributed Computing -- Part II: PPSC Gossip Algorithms
The Australian National University（澳大利亚国立大学）；Zhejiang University（浙江大学）；The University of Sydney（悉尼大学）
本文研究了分布式计算协议中针对局部或全局动态窃听者的计算隐私风险，提出了一种隐私保护求和一致（PPSC）机制作为基于共识的分布式计算的通用隐私加密子程序，并展示了传统确定性和随机扩散算法可用于在给定网络上实现PPSC机制，通过证明在窃听者拥有完整网络知识的情况下无法从扩散基于PPSC机制的输出重建网络输入，并展示了PPSC机制可以在任意隐私水平下实现差分隐私。
2019-02-19 cs.DC cs.SY eess.SY
Fast Distributed Algorithms for LP-Type Problems of Bounded Dimension
在本文中，我们提出了各种分布式算法的LP型问题在著名的八卦模型。LP型问题包括许多重要的问题，如（整数）线性规划，几何问题，如最小封闭球和多面体距离，以及集合问题，如击中集合和集合覆盖。在流言模型中，一个节点只能将信息推送到随机选择的节点，或者从随机选择的节点拉取信息。流言模型的协议通常非常实用，因为它们的收敛速度快，简单，在压力和中断下稳定。我们的算法是非常有效的（对数轮或更好的，每轮每个节点的多对数通信工作）每当给定的LP型问题的组合维度是恒定的，即使给定的LP型问题的大小是多项式大的节点数。
2019-04-24 cs.DC
Moshpit SGD: Communication-Efficient Decentralized Training on Heterogeneous Unreliable Devices
Yandex；HSE University（俄罗斯国立高等经济学院）；MIPT（莫斯科物理技术学院）；University of Toronto（多伦多大学）；Vector Institute
在大型数据集上训练深度神经网络通常可以通过使用多个计算节点来加速。这种方法被称为分布式训练，可以通过专门的消息传递协议（如Ring All-Reduce）利用数百台计算机。但是，大规模运行这些协议需要可靠的高速网络，而这种网络仅在专用群集中可用。相比之下，许多现实世界的应用程序，如联邦学习和基于云的分布式训练，运行在不可靠的设备上，网络带宽不稳定。因此，这些应用程序被限制使用参数服务器或基于流言的平均协议。在这项工作中，我们提出了Moshpit All-Reduce -一种迭代平均协议，以指数方式收敛到全局平均值，从而解除了这一限制。我们证明了我们的协议的分布式优化具有强有力的理论保证的效率。实验显示，与竞争性的基于流言的策略相比，ImageNet上ResNet-50训练的速度提高了1.3倍，使用可抢占计算节点从头开始训练ALBERT-large时的速度提高了1.5倍。
2022-01-11 cs.DC cs.LG math.OC
Information Spreading in Dynamic Networks under Oblivious Adversaries
我们研究了动态网络中的流言问题，由对手控制，可以任意修改网络从一个回合到另一个，只要网络总是连接的。在流言问题中，$n$令牌在$n$网络节点之间任意分布，并且目标是将所有的$n$令牌传播到每个节点。我们的重点是令牌转发算法，除了存储、复制和转发令牌之外，不以任何方式操作令牌。在任何静态网络中，Gossip都可以在线性时间内完成，但动态网络的一个基本开放问题是存在一个分布式协议，该协议可以做得比容易实现的$O(n^2)$回合边界好得多。在以前的工作中，它已被证明，在自适应对手，每个令牌转发算法需要$Ω(n^2/\log n)$轮。在本文中，我们研究了不经意的对手，这不同于自适应对手在一个关键的方面-他们是不经意的随机选择的协议。我们提出了一个$\tildeΩ(n^{3/2})$下界下不经意的对手的RANDDIFF，一个自然的算法，其中邻居交换令牌随机从他们的令牌集的差异均匀选择。我们还提出了一个$\tildeΩ(n^{4/3})$界下的一个更强的概念不经意的对手对称的知识为基础的算法。在积极的一面，我们提出了一个集中式的算法，完成八卦$\tilde{O}(n^{3/2})$轮。我们还显示了一个$\tilde{O}(n^{5/3})$上界的RANDDIFF在一个限制类的不经意的对手，我们称之为路径尊重。
2016-07-19 cs.DC
Universal Protocols for Information Dissemination Using Emergent Signals
我们认为人口的$n$代理，相互沟通，在一个分散的方式，通过随机成对的相互作用。群体中的一个或多个代理可以充当权威的信息源，其余代理的目标是从这些源代理获得信息或关于这些源代理的信息。我们研究两个基本任务：广播，其中的代理是学习的比特状态的权威来源，这是目前在人口中，和源检测，其中的代理被要求决定，如果至少有一个源代理是目前在人口或没有。我们专注于设计协议，满足两个自然条件：（1）普遍性，即，独立于种群大小，以及（2）在重新配置之后快速收敛到正确的全局状态，例如源代理的状态的改变。我们的主要积极结果是表明，这两个约束条件都可以满足。对于广播问题和源检测问题，我们获得了收敛时间为$O(\log^2 n)$轮的解，w.h.p.，从任何初始配置。广播的解决方案是精确的，这意味着所有的代理人到达由源广播的状态，而源检测的解决方案承认人口的$\varepsilon$部分的单侧错误（这是不可避免的这个问题）。这两个协议都很容易在实践中实现，并有一个紧凑的formulation.Our协议利用自组织振荡动力学的属性。在硬度方面，我们的主要结构的见解是证明，任何协议，满足约束的普遍性和快速收敛后重新配置必须显示一种形式的非平稳行为（其中振荡动力学是一个例子）。我们还观察到，该协议的振荡行为的周期性，当存在时，必须依赖于人口中存在的源代理的数量$^\\# X$。例如，我们的协议固有地依赖于通过群体的信…
2017-11-29 cs.DC cs.DS math.DS
Mining frequent items in unstructured P2P networks
大规模分散式系统，如P2P、传感器或物联网设备网络，正变得越来越普遍，需要强大的协议来解决数据分布和大量对等体属于网络所带来的挑战。本文研究了非结构化P2P网络中的频繁项挖掘问题。这个问题有实际的重要性，有许多有用的应用。我们设计了P2PSS，一个完全分散的，基于流言的协议，用于频繁项发现，利用节省空间的算法。我们正式证明的正确性和理论误差界。大量的实验结果清楚地表明，P2PSS提供了非常好的准确性和可扩展性，也存在高度动态的P2P网络与搅动。据我们所知，这是第一个gossip-为基础的分布式算法提供了强有力的理论保证，在非结构化P2P网络中的近似频繁项问题和发现频繁项的频率估计。
2018-10-16 cs.DC cs.DS
How to Spread a Rumor: Call Your Neighbors or Take a Walk?
研究了网络中的随机信息传播问题。我们比较了现在标准的PUSH-PINK协议，与基于代理的替代方案，其中信息由执行独立随机行走的代理的集合传播。在VISIT-EXCHANGE协议中，节点和代理都存储信息，每次代理访问节点时，两者交换它们拥有的所有信息。在MEET-EXCHANGE协议中，只有代理存储信息，并与他们遇到的每个代理交换信息。我们考虑广播时间的一个单一的一块信息在$n$节点图为上述三个协议，假设一个线性数量的代理，从静态分布。我们观察到，有图上的代理为基础的协议是显着快于PUSH-PINGS，和图形，反之亦然。我们属性的代理为基础的算法，其固有的公平的带宽利用率的良好性能，并得出结论，在某些设置中，基于代理的信息传播，单独或与PUSH-PALGORITHM相结合，可以显着提高广播时间。上面考虑的图是高度不规则的。我们的主要技术结果是，在任何规则图的至少对数度，PUSH-PINK和VISIT-EXCHANGE有相同的渐近广播时间。该证明使用了一种新的耦合参数，它涉及到随机选择的顶点在PUSH-PINGER与随机游动的访问交换。此外，我们表明，广播时间的会议交换是渐近至少大的其他两个的所有定期图，严格的一些定期图更大。据我们所知，这是第一次对这些非常自然的信息传播协议的运行时间进行系统和彻底的比较。
2020-06-03 cs.DC cs.DM
Angelfish: Leader, DAG, or Anywhere in Between
The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州））；Stellar Development Foundation（恒星开发基金会）；Supra Research（Supra研究）
提出 Angelfish 混合共识协议，通过动态调整部分节点使用尽力广播替代可靠广播，在基于领导者和基于 DAG 的共识之间平滑过渡，兼顾低延迟和高吞吐量。
2026-06-01 cs.CR cs.DC
Grassroots Systems: Concept, Examples, Implementation and Applications
Weizmann Institute of Science（魏茨曼科学研究所）
本文提出基层系统概念，通过分布式多智能体转换系统定义基层协议，并利用blocklace实现容错的基层传播，支持数字主权的社交网络和货币应用。
2024-02-10 cs.DC cs.MA cs.NI
Overlay Network Construction: Improved Overall and Node-Wise Message Complexity
National University of Singapore（新加坡国立大学）
研究分布式覆盖网络构建问题，在GOSSIP-reply和HYBRID两种模型下提出WFT构建协议，实现了O(n log n)的消息复杂度和对数级的轮数开销。
2025-10-12 cs.DC cs.DS
Minimizing Message Size in Stochastic Communication Patterns: Fast Self-Stabilizing Protocols with 3 bits
本文考虑的基本$\mathcal{PULL}$模型的通信，在每一轮中，每个代理提取信息，从几个随机选择的代理。我们试图确定在每个交互（消息大小）中透露的最小信息量，但允许基本信息传播任务的有效和鲁棒的计算。我们专注于多数位传播问题，认为人口的$n$代理，与指定的子集的源代理。每个源代理持有一个输入位，每个代理持有一个输出位。目标是让所有代理将其输出位收敛到源的最频繁输入位（多数位）。请注意，单个源代理的特定情况对应于经典的广播问题。我们专注于严重的容错自稳定的上下文中，最终必须达到一个正确的配置，尽管所有的代理开始执行任意的初始状态。我们首先设计了一个通用的编译器，它基本上可以转换任何自稳定的算法，具有一定的属性，使用$\ell$位的消息，一个只使用$\log \ell$位的消息，而在运行时间只付出很小的惩罚。通过递归地应用这个编译器，我们得到了一个自稳定的时钟同步协议，在该协议中，代理在$\tilde O(\log n\log T)$轮内以给定的整数$T$为模同步它们的时钟，并且使用仅包含$3$比特的消息。然后，我们采用新的时钟同步工具，以获得一个自稳定的多数位传播协议，收敛在$\tilde O(\log n)$时间，w.h.p.，在每一个初始配置上，只要支持少数意见的来源的比例远离一半。此外，该协议每次交互也仅使用3位。
2016-11-04 cs.DC
Survey on Data-Centric based Routing Protocols for Wireless Sensor Networks
随着网络领域特别是传感器网络技术的进步，人们对能量的极大关注引发了与传感器网络相关的各种方法和协议。在这种情况下，路由协议引起了极大的兴趣。本文的目的是讨论传感器网络的路由协议。本文将主要讨论以数据为中心的方法（COUGAR，谣言，SPIN，洪水和Gossiping），同时偶尔对其他方法进行说明。也将讨论节点的功能。本文选择的方法是基于对协议的详细描述和讨论。最后，提出了本研究的问题和局限性。
2017-05-11 cs.DC cs.NI
CougaR: Fast and Eclipse-Resilient Dissemination for Blockchain Networks
尽管区块链已经发展了十多年，但它仍然面临的一个关键问题是吞吐量方面的可扩展性，通常限于每秒几个交易。限制该度量的一个基本因素是块通过底层对等网络的传播延迟，该网络通常通过随机连接来构建。快速分发块不仅可以提高事务吞吐量，还可以提高系统的安全性，因为它降低了分叉的概率。在本文中，我们提出了CougaR：一个简单而高效的，抗蚀的，分散的协议，大大减少了区块链网络中的块传播时间。CougaR的主要优势来自其链路选择策略，该策略将网络延迟标准与随机性相结合，为整个网络提供快速可靠的块传播。此外，CougaR在设计上是抗蚀的，因为节点被保护免受其他节点直接或间接强加的所有链接，这是用于部署蚀攻击的典型漏洞。我们严格评估CougaR的一组广泛的实验，既对广泛的参数设置，并在比较目前的最先进的。
2022-07-11 cs.DC cs.NI
Opportunistic Information Dissemination in Mobile Ad-hoc Networks: adaptiveness vs. obliviousness and randomization vs. determinism
研究了移动自组网中的信息分发问题。这个问题是传播一条信息，最初由一个著名的源节点，在一个集合中的所有节点定义的一些谓词。我们使用的模型，是非常适合于动态网络和机会主义的通信的移动自组网。在这个模型中，节点被放置在一个平面中，在这个平面中，节点可以以有限的速度移动，节点之间的通信发生在一个容易发生冲突的单个信道上。在这种设置中，通知和未通知的节点可以断开一段时间（由参数alpha限定），但最终一些未通知的节点必须成为通知节点的邻居，并保持一段时间（由参数beta限定）。此外，节点可以在不同的时间启动，它们可以崩溃和恢复。在上述框架下，我们展示了不同类型的随机协议的负面和正面的结果，我们把这些结果的角度与以前的确定性结果。
2011-05-31 cs.DC cs.DS cs.NI
