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
OPTIMUMP2P: Fast and Reliable Gossiping in P2P Networks
本研究针对libp2p现有gossip算法的性能与可靠性问题，提出结合随机线性网络编码的OPTIMUMP2P算法，经模拟和真实环境验证，其性能优于Gossipsub协议。
2025-09-05 cs.DC
SAGE: Optimal-Stopping Peer Selection for Decentralised Federated Learning
University of Glasgow（格拉斯哥大学）
针对去中心化联邦学习中对等节点选择的不确定性，提出基于最优停止的SAGE选择器，通过锚定证据认证优势，在有限阶段做出决策，证明其性能不劣于随机闲聊，并显著降低探测与通信开销。
2026-09-22 cs.DC cs.LG
Finite-time Convergent Gossiping
Gossip算法广泛应用于现代分布式系统中，其应用范围从传感器网络和对等网络到移动车辆网络和社交网络。大量的研究工作一直致力于分析和改善的渐近收敛速度的八卦算法。在这项工作中，我们研究有限时间收敛的确定性流言。我们表明，存在一个对称的八卦算法，收敛在有限时间内，当且仅当网络节点的数量是2的幂，而总是存在一个非对称的八卦算法与有限时间收敛，独立于节点的数量。对于$n=2^m$节点，我们证明了最快的收敛可以达到$nm=n\log_2 n$节点更新通过对称八卦。另一方面，在具有$0\leq r<2^m$的$n=2^m+r$节点之间的非对称流言下，至少需要$mn+2r$节点更新来实现有限时间收敛。它还表明，有限时间收敛八卦的存在往往对底层的相互作用图的结构要求很强。最后，我们将我们的结果应用于量子网络中的八卦算法，其目标是通过成对相互作用控制量子系统的状态。我们表明，有限时间收敛是永远不可能的，这样的系统。
2015-09-28 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
On the Influence of Graph Density on Randomized Gossiping
信息分发是并行和分布式计算中的一个基本问题。在其最简单的变体中，即广播问题，消息必须在图的所有节点之间传播。针对该问题的突出通信协议基于随机电话呼叫模型（Karp等人，FOCS 2000）。在每个步骤中，每个节点打开一个通信信道到一个随机选择的邻居进行双向通信。受复制数据库和对等网络的启发，Berenbrink等人，ICALP 2010，考虑了随机电话模型中的闲聊问题。在那里，每个节点都从自己的消息开始，所有消息都必须传播到网络中的所有节点。他们表明，完全图中的任何$O(\log n)$ -时间算法都需要每个节点的$Ω(\log n)$消息传输来完成八卦，w.h.p，而对于广播，每个节点的平均传输次数为$O(\log\log n)$。众所周知，$O(n\log\log n)$约束的随机广播在完全图中所需的传输数量不能实现稀疏图，即使他们有最好的扩展和连接属性。在本文中，我们分析是否有类似的影响，图密度也持有w.r.t.说闲话的表现。我们研究分析和经验的随机图中的随机八卦所产生的通信开销，并考虑在这些图中的随机电话呼叫模型的简单修改。我们的研究结果表明，不像在广播中，有没有完全图和稀疏随机图的随机八卦的性能之间的显着差异。此外，我们的模拟表明，通过调整我们的算法的参数，我们可以显着减少通信开销相比，传统的推挽式的方法，我们考虑的图。
2014-12-09 cs.DC cs.DS
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
Optimal Gossip-Based Aggregate Computation
我们提出了第一个可证明几乎最优的基于流言的聚合计算算法，是时间最优和消息最优的。给定一个$n$ -节点网络，我们的算法保证所有的节点都能计算公共的聚合（如Min，Max，Count，Sum，Average，Rank等）。在最佳$O(\log n)$时间内并使用$O(n \log \log n)$消息来计算它们的值。我们的结果改进了Kempe等人的算法。\cite{kempe}是时间最优的，但使用$O(n \log n)$消息，以及Kashyap等人的算法。\cite{efficient-gossip}使用$O(n \log \log n)$消息，但不是时间最优的（需要$O(\log n \log \log n)$时间）。此外，我们表明，我们的算法可以用来提高基于流言的聚合计算在稀疏通信网络，如对等网络。我们的算法的主要技术成分是一种技术，称为{ \em分布式随机排名（DRR）}，可以在其他应用程序中也是有用的。DRR给出了一个有效的分布式过程划分成一个森林的（不相交）树的小尺寸的网络。我们的算法是非地址无关的。相比之下，我们显示了一个下界的$Ω(n\log n)$的消息复杂性的任何地址无关算法计算聚合。这表明，非地址不经意算法需要获得显着更好的消息复杂度。我们的下限保持不变，无论所用的轮数或消息大小如何。我们的下界是第一个非平凡的基于流言的聚合计算的下界，也给出了第一个正式的证明，…
2010-01-19 cs.CC cs.DC cs.DS
Decentralized Personalization for Federated Medical Image Segmentation via Gossip Contrastive Mutual Learning
针对联邦医学图像分割中服务器故障风险与数据异构问题，提出去中心化个性化框架GCML，通过Gossip协议和深度对比互学习实现高效点对点知识交换，显著降低通信开销并优于现有FL方法。
2025-04-07 cs.DC
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
GRANITE : a Byzantine-Resilient Dynamic Gossip Learning Framework
CEA, List, Université Paris-Saclay Palaiseau（CEA、List、巴黎-萨克雷大学帕莱索分校）；INRIA, INSA Lyon, CITI, UR3720（INRIA、里昂INSA、CITI、UR3720）；LIRIS, INSA Lyon, CNRS Lyon（LIRIS、里昂INSA、里昂CNRS）
针对动态八卦学习中拜占庭节点通过毒化模型和操纵节点采样发起的双重攻击，提出GRANITE框架，通过累积节点标识知识并动态调整聚合阈值，实现鲁棒学习，理论证明拜占庭节点在局部邻域呈指数衰减，实验表明在30%拜占庭节点下精度接近非拜占庭场景，且通信成本降低9倍。
2026-06-01 cs.AI cs.DC cs.LG
Secure Decentralized Federated Learning via Gossip and Virtual Voting
Columbia University（哥伦比亚大学）
研究如何实现安全的去中心化联邦学习，提出gspDAG-FL框架，通过八卦历史达成共识，结合多种验证方法提高弹性，经实验验证其在减少协调瓶颈、提高吞吐量及检测无效起源等方面效果良好，学习质量接近基于验证的账本FL。
2026-07-10 cs.DC cs.LG
Distributed Slicing in Dynamic Systems
对等（P2P）系统正在从特定于应用程序的体系结构转向面向服务的设计理念。这提出了有趣的问题，提供有用的P2P中间件服务，能够处理资源分配和管理在一个大规模的，异构的和不可靠的环境。已经提出了一种这样的服务，即切片服务，以允许将P2P网络自动划分成组（切片），这些组表示可控量的某个资源，并且在面对流失和其他故障时，这些组相对于该资源也是相对同质的。在这份报告中，我们提出了两个算法来解决分布式切片问题。第一种算法改进了现有的算法，该算法是基于一组均匀随机数的基于流言的排序。我们加快收敛通过启发式的八卦同行选择。第二种算法是基于一种不同的方法：统计近似的排序中的节点的排名。这两种算法的可扩展性、效率和对动态的弹性都依赖于它们基于流言的模型。我们目前的理论和实验结果证明这些算法的可行性。
2006-12-06 cs.DC
Delta Sum Learning: an approach for fast and global convergence in Gossip Learning
Ghent University - imec, IDLab（根特大学 - imec，IDLab）
Delta Sum Learning通过改进Gossip学习的聚合操作，实现更快的全局收敛和更低的准确率下降，适用于边缘计算环境。
2025-12-01 cs.AI cs.DC
Decentralized Gossip Mutual Learning (GML) for automatic head and neck tumor segmentation
本文提出去中心化Gossip互学习框架GML，通过点对点通信和互学习优化各中心本地模型，在HECKTOR21头颈部肿瘤分割任务上相比集中池化训练、FedAvg和单独训练分别提升DSC 3.2%、4.6%和10.4%，并将通信开销降至FedAvg的16.67%。
2024-01-11 cs.DC cs.LG eess.IV
The Capacity of Smartphone Peer-to-Peer Networks
我们研究三个容量问题的移动电话模型，网络抽象模型的对等通信能力，在大多数商品智能手机操作系统。网络的容量表示对于一组通信需求可以维持多少持续吞吐量，因此是网络有用性的基本界限。由于这种重要性，无线网络容量在过去二十年中一直是研究的活跃领域。我们研究的三个能力问题在沟通需求的结构上有所不同。第一个问题是成对容量，其中需求是（源，目的地）对。成对容量是最经典的定义之一，因为它在Gupta和Kumar关于无线网络容量的开创性论文中进行了分析。我们研究的第二个问题是广播容量，其中单个源必须将数据包发送到网络中的所有其他节点。最后，我们将注意力转向所有节点对所有节点的容量，其中所有节点都必须将数据包发送到所有其他节点。在这三个问题中，我们描述了任何给定网络的最佳可达吞吐量，并设计了渐近匹配此性能的算法。我们还研究了由古普塔和库马尔引入的过程随机生成的网络中的这些问题，并充分描述了其可实现的吞吐量。有趣的是，我们为所有对所有容量开发的技术也允许我们设计一个一次性的八卦算法，该算法在每个图中的最优多项式因子内运行。这在很大程度上解决了一个悬而未决的问题，从以前的工作在这个模型中的一次性八卦问题。
2019-08-07 cs.DC
Gossip Learning with Linear Models on Fully Distributed Data
University of Szeged（塞格德大学）；Hungarian Academy of Sciences（匈牙利科学院）
完全分布式数据上的机器学习是对等网络（P2P）应用中的一个重要问题。在这个模型中，我们在每个网络节点上都有一个数据记录，但由于隐私考虑，不可能移动原始数据。例如，用户简档、评级、历史或传感器读数可以表示这种情况。这个问题是困难的，因为不可能学习本地模型，系统模型几乎不能保证可靠性，但通信成本需要保持较低。在这里，我们提出了gossip学习，一种通用的方法，它基于多个模型在网络上并行随机游走，同时应用在线学习算法来改进自己，并通过集成学习方法进行组合。我们提出了一个实例，这种方法的情况下，分类与线性模型。我们的主要贡献是集成学习方法-通过网络中的模型的连续组合-实现了一个虚拟的加权投票机制在指数数量的模型，几乎没有额外的成本相比，独立的随机游走。我们从理论上证明了该方法的收敛性，并在基准数据集上进行了大量的实验。我们的实验分析表明，所提出的方法的性能和鲁棒性。
2012-06-06 cs.DC cs.LG
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
Muffliato: Peer-to-Peer Privacy Amplification for Decentralized Optimization and Averaging
Univ. Lille（里尔大学）；Inria（法国国家信息与自动化研究所）；CNRS（法国国家科学研究中心）；Centrale Lille（里尔中央理工学院）；Inria Paris（法国国家信息与自动化研究所巴黎分部）；PSL Research University（巴黎文理研究大学）
本文提出成对网络差分隐私及 Muffliato 方法，分析 gossip 平均并设计去中心化优化算法，证明隐私保证随图中节点距离放大。
2024-06-11 cs.CR cs.DC cs.LG
Distributed Slicing in Dynamic Systems
对等（P2P）系统正在从特定于应用程序的体系结构转向面向服务的设计理念。这提出了有趣的问题，在连接提供有用的P2P中间件服务，能够处理资源分配和管理在一个大规模的，异构的和不可靠的环境。已经提出了切片服务，以允许将P2P网络自动划分为表示可控量的某个资源并且相对于该资源也是相对同质的组（切片）。在本文中，我们提出了两个基于gossip算法来解决分布式切片问题。第一个算法加快了现有的算法排序一组均匀的随机数。第二个算法统计近似排序中节点的排名。这两种算法的可扩展性、效率和对动态的弹性都依赖于它们基于流言的模型。理论和实验证明了这些算法的可行性。
2007-12-26 cs.DC
Sustainable Cooperation in Peer-To-Peer Networks
针对点对点网络中自私节点获取不公平优势的问题，本文提出一种聚合局部合作评价的奖励协议，通过限制自私节点无代价收益来抵御 Sybil 和虚假报告攻击，并在大规模部署和区块链仿真中验证其能以极小开销维持合作。
2023-08-14 cs.DC
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
Peer-to-Peer Cloud Provisioning: Service Discovery and Load-Balancing
本章介绍：（i）分层对等云供应架构;（ii）云供应的当前最新技术的总结，特别强调服务发现和负载均衡;（iii）现有对等网络管理模型的分类，重点是扩展用于索引和管理复杂供应信息的DHT;以及（iv）设计和实现新颖的可扩展软件结构（Cloud peer），该结构结合了公共/私有云、覆盖网络和结构化对等索引技术，以支持云计算环境中的可扩展和自管理服务发现和负载均衡。最后，提出了一个实验评估，证明了建立下一代云供应系统的基础上对等网络管理和信息传播模型的可行性。实验测试床已被部署在一个公共的云计算平台，亚马逊EC2，这表明了建议的对等云供应软件结构的有效性。
2009-12-10 cs.DC cs.NI
Usable Agent Discovery for Decentralized AI Systems
Department of Computer Science（计算机科学系）；University of Pisa（比萨大学）；Institute of Information Science and Technologies（信息科学与技术研究所）；National Research Council of Italy（意大利国家研究理事会）；Institute of Informatics and Telematics（信息学与电信研究所）
本文研究了在双层 churn 情况下去中心化代理发现，比较了不同机制在路由效率、鲁棒性和服务准备度方面的表现。
2026-04-25 cs.AI cs.DC cs.MA
On Democracy in Peer-to-Peer systems
P2P网络中的信息流高度依赖于网络结构。为了简化相关数据向感兴趣的对等体的扩散，许多P2P协议通过将相似的节点置于直接联系中来收集它们。通过这种方法，节点之间的相似性是以点对点的方式计算的：每个对等体单独识别与它共享相似兴趣的节点。这导致了一种“私人”社区的创建，仅限于每个对等体的邻居列表。这种“私人”知识不允许识别发现和表征在更广泛的组中收集类似对等体的相关性所需的特征。为了让这些相关性出现，必须利用同行的集体知识。一个共同的问题，以克服，以避免网络的“私人”的愿景，是如何分布式确定社区的代表性，以及如何节点可能会决定属于it.We建议使用一个八卦样的方法，以让同行选举和识别领导人的利益社区。一旦选出领导人，他们的个人资料就被用作社区代表。同伴们通过选择他们所知道的最相似的代表来决定是否加入一个社区。
2011-06-16 cs.DC cs.NI
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
Overlay Network Construction: Improved Overall and Node-Wise Message Complexity
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
Mobile Web Service Discovery in Peer to Peer Networks
今天的智能手机和手持设备的先进功能，如增加的存储器和处理能力，使他们甚至可以作为信息提供方。因此，托管Web服务的智能手机不再是一种幻想。但是由智能电话提供的这些服务的相关发现已经变得相当复杂，因为每个移动主机提供一些服务可能的服务量。集中式注册中心在这种情况下有严重的缺点，需要解决服务发现的替代方法。P2P域与它的资源共享功能来非常方便，在本文中，我们提供了一个替代的方法来发现移动Web服务的注册表。服务发布到P2P网络作为JXTA模块和发现这些模块广告的问题得到解决。该方法还提供了识别移动主机的替代手段。
2010-07-21 cs.DC cs.NI
The Lotus-Eater Attack
许多用于分布式和对等系统的协议具有这样的特征，即一旦节点已经接收到一定量的服务，它们将停止为其他节点提供服务。例子包括BitTorent的非窒息政策，BAR Gossip的平衡交换，以及代币系统中的阈值策略。攻击者可以通过以有针对性的方式提供服务来利用这一点，以阻止所选节点提供服务。虽然这种攻击无法预防，但我们讨论了可以用来限制它们造成的损害的技术。这些技术假定一定数量的进程将遵循推荐的协议，即使它们可以通过“游戏”系统做得更好。
2008-06-10 cs.DC cs.NI
A Taxonomy of Peer-to-Peer Based Complex Queries: a Grid perspective
网格超级搜索需要支持高效和可伸缩的资源发现。资源发现活动涉及搜索与用户的作业要求相匹配的适当资源类型。为了实现这一目标，一个资源发现系统，支持所需的查找操作是强制性的。已经提出了针对这个问题的各种解决方案，包括集中式和分级信息服务器方法。然而，这两种方法在可扩展性、容错性和网络拥塞方面都有严重的局限性。为了克服这些局限性，组织资源信息使用对等（P2P）网络模型已被提出。现有的方法主张扩展到结构化的P2P协议，以支持网格资源信息系统（GRIS）。在本文中，我们确定了这样一个高效的，可扩展的，容错的，一致的和实用的GRIS系统使用P2P网络模型的设计相关的问题。我们在第三节和第四节中将这些问题汇编成各种分类法。此外，我们期待现有的作品，适用于基于P2P的网络协议的GRIS。我们认为，这种分类法及其映射到相关的系统将是有用的学术和工业为基础的研究人员从事可扩展的网格系统的设计。
2006-10-30 cs.DC cs.DS cs.NI
AetherWeave: Sybil-Resistant Robust Peer Discovery with Stake
Princeton University（普林斯顿大学）；The Hebrew University（希伯来大学）
AetherWeave通过质押机制提高P2P网络的抗Sybil能力，同时保障隐私，采用加密承诺方案限制发现请求，并通过链上惩罚机制确保网络鲁棒性。
2026-03-24 cs.CR cs.DC
RAPTEE: Leveraging trusted execution environments for Byzantine-tolerant peer sampling services
对等采样是分布式系统中用于覆盖管理和信息传播的第一级抽象。对等点采样的目标是不断地构建和刷新动态的、大规模的分布式系统的完整成员的局部视图。在对手控制下的恶意节点可能旨在在正确节点的视图中被过度表示，从而增加它们对基于对等采样构建的协议的正确操作的影响。最先进的拜占庭弹性对等采样协议减少了这种偏见，只要拜占庭不是过度存在。本文研究了在考虑到一小部分可信节点可以运行代码时，对等采样服务的弹性所带来的好处，这些代码的真实性和完整性可以在可信执行环境中进行评估，特别是英特尔的软件防护扩展技术（SGX）。我们提出了RAPTEE，协议，建立和利用可信的八卦为基础的通信，阻碍对手的能力，以增加其系统范围内的代表性的所有节点的意见。我们将RAPTEE应用于BRAHMS，这是迄今为止最具弹性的对等采样协议。10，000个节点的实验表明，只有1%的支持SGX的设备，RAPTEE可以在系统包含10%的拜占庭节点时，将诚实节点中拜占庭ID的比例降低17%。此外，RAPTEE的安全保证即使在存在强大的攻击者试图识别可信节点和注入视图中毒的可信节点的情况下也能保持。
2022-03-08 cs.DC
Honeybee: Byzantine Tolerant Decentralized Peer Sampling with Verifiable Random Walks
Honeybee提出一种基于可验证随机游走和表一致性检查的去中心化节点采样算法，在存在大量拜占庭节点时仍能保证安全性，采样质量优于现有方法，适用于区块链网络的全节点和轻节点设计。
2025-04-24 cs.CR cs.DC cs.DS
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。
2026-07-27 cs.DC
Multiple Sides of 36 Coins: Measuring Peer-to-Peer Infrastructure Across Cryptocurrencies
本文首次对36个公共区块链网络进行纵向跨网络测量，通过部署爬虫、利用以太坊协议推断元数据及全网扫描等方法，揭示其规模差异、IP使用趋势等特征，提出大规模测量去中心化网络的通用框架以支持透明评估。
2025-11-19 cs.DC
Optimization in a Self-Stabilizing Service Discovery Framework for Large Scale Systems
发现和获取服务的能力是开发大规模分布式系统的关键需求。我们考虑动态和不稳定的环境，即对等（P2P）系统。在以前的工作中，我们设计了一个服务发现的解决方案，称为分布式词典放置表（DLPT），基于分层覆盖结构。一个自稳定的版本，使用的信息传播与反馈（PIF）范式。在本文中，我们介绍了自稳定的COPIF（协作PIF）计划。给出了算法的正确性证明.我们使用这种方法来改善分布式P2P框架设计的服务发现。显着有效的实验结果。
2012-07-05 cs.DC
IoT Data Discovery: Routing Table and Summarization Techniques
在本文中，我们考虑了非常大且规模不断增长的网络中的物联网数据发现问题。通过分析、示例和实验研究，我们展示了对等、非结构化路由对物联网数据发现的重要性，并指出了非结构化网络中基于关键字的路由算法中被忽视的空间效率问题。具体而言，作为该领域的第一篇文章，本文研究了路由表设计和各种压缩技术，以支持有效且节省空间的物联网数据发现路由。提出了基于字母、哈希和意义的摘要算法及其相应的编码方案。我们还考虑路由表的设计，以支持总结，而不会降低查找效率的发现查询路由。潜在的误导路由由于总结的问题也进行了调查。随后，我们分析了何时进行总结的策略，以平衡路由表压缩率和导致误导路由的机会之间的权衡。在实验研究中，我们从各种物联网数据库中收集了10万个物联网数据流作为输入数据集。实验结果表明，我们的总结解决方案可以减少路由表的大小由20至30倍，增加了2-5%的延迟相比，类似的对等发现路由算法没有总结。此外，我们的方法在延迟和流量方面优于基于DHT的方法2到6倍。
2022-05-06 cs.DC cs.IR cs.NI
Collaborative Applications over Peer-to-Peer Systems - Challenges and Solutions
新兴的协作对等（P2P）系统需要发现和利用不同的，多属性的，分布式的，和动态的资源组，以实现更大的任务超出传统的文件和处理器周期共享。涉及应用特定资源和动态服务质量目标的协作正在强调当前的P2P架构。突出的特点和理想的特点，协同P2P系统的突出显示。资源广告，选择，匹配和绑定，在这些系统中的关键阶段，以及它们相关的挑战进行审查使用的例子从分布式协作自适应传感系统，云计算，和移动社交网络。比较现有技术的资源发现/聚合解决方案的架构、查找开销、负载均衡等，以确定他们实现每个关键阶段的目标和挑战的能力。激励机制，信任，隐私和安全问题也进行了讨论，因为它们将最终决定一个合作的P2P系统的成功。开放的问题和研究机会，是必不可少的，以实现真正的潜力，协作P2P系统进行了讨论。
2012-07-07 cs.CR cs.DC cs.NI
LUNES: Agent-based Simulation of P2P Systems (Extended Version)
我们提出了LUNES，一个基于代理的大型非结构化网络模拟器，它允许模拟由大量节点组成的复杂网络。LUNES是模块化的，因为它将网络拓扑创建、协议仿真和性能评估这三个阶段分开。这允许容易地将外部软件工具集成到主软件架构中。网络节点之间的交互协议的仿真是通过一个模拟中间件，支持顺序和并行/分布式仿真方法。在后一种情况下，使用特定的通信开销减少机制;这保证了高水平的性能和可扩展性。为了证明LUNES的效率，我们使用在网络（代表对等覆盖）上执行的gossip协议来测试模拟器，这些协议使用不同的拓扑生成。实验结果证明了该方法的有效性。
2014-07-28 cs.DC cs.MA cs.NI
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
Peer to Peer Networks Management Survey
对等系统是基于动态环境中资源本地化和相互化的概念。在移动网络这样的特定环境中，由于网络条件和性能具有高度的可变性和动态性，节点可以动态地加入和离开网络，资源的可靠性和可用性成为一个关键问题。资源发现问题出现在对等（P2P）网络的上下文中，其中在任何时间点，对等体可以被放置在通用网络上的任何位置处或从通用网络上的任何位置移除。有效地定位资源或服务是与对等网络相关的最重要的问题之一。搜索机制的目标是成功地定位资源，同时产生低开销和低延迟。本文综述了P2P网络管理的分类、应用、平台、模拟器和安全性。
2012-03-15 cs.DC cs.NI
Decentralized Collaborative Learning of Personalized Models over Networks
INRIA
本文研究了在协作对等网络中，如何通过与其他具有相似目标的代理通信来改进本地训练模型，提出两种异步 gossip 算法并基于 ADMM 实现去中心化算法。
2017-02-15 cs.AI cs.DC cs.LG
ServiceNet: A P2P Service Network
鉴于互联网上有大量的在线服务，人们仍然在努力寻找他们需要的服务。另一方面，当在服务发现和服务推荐方面有大量的研究和开发时，大多数相关工作是集中的，因此遭受集中式系统的固有缺陷，例如，利益驱动，缺乏信任、尊重和公平。在本文中，我们提出了一个ServiceNet -对等（P2P）服务网络的服务发现和服务推荐。ServiceNet的灵感来自区块链技术，旨在提供一个开放、透明、自我成长和自我管理的服务生态系统。本文将介绍的基本思想，原型的架构设计，并初步实现和性能评估的原型设计。
2020-09-04 cs.CR cs.DC
Summarization in Semantic Based Service Discovery in Dynamic IoT-Edge Networks
在过去的十年中，许多基于语义的路由协议被设计用于对等网络。然而，它们不适合物联网系统，主要是因为它们对内存和计算能力的要求很高，而这在许多物联网设备中是不可用的。在本文中，我们开发了一个基于语义的路由协议的动态物联网系统，以促进动态物联网能力的发现和组合。我们的协议是一个完全分散的路由协议。为了减少路由所需的空间，每个节点都维护一个汇总路由表。我们设计了一个基于本体的总结算法，巧妙地组在路由表中的相似功能，并支持自适应路由表压缩。我们还设计了一个本体编码方案，用于编码路由表和查询消息中使用的关键字。为了完成总结方案，我们考虑在溢出路由表中选择总结候选者的度量。其中一些指标是新的，难以衡量，如覆盖率和稳定性。我们的解决方案显著减少了路由表的大小，确保路由表的大小可以由物联网设备的可用内存限制，同时支持高效的物联网功能查找。实验结果表明，与现有的基于语义的路由算法（包括集中式解决方案、基于DHT的方法、受控洪泛方案和基于缓存的解决方案）相比，我们的方法可以显著降低物联网能力查找的网络流量和内存需求。
2020-09-07 cs.DC cs.NI
Blockchain Nodes are Heterogeneous and Your P2P Overlay Should be Too: PODS
针对区块链P2P覆盖网络因忽略节点异构性导致的性能与安全问题，提出PODS架构，允许节点按需归属多个异构域并定制协议，实验证明其节点发现机制在跳数和成功率上优于传统架构。
2023-06-28 cs.DC
Towards Social Profile Based Overlays
在线社交网络已迅速成为互联网用户最常见的活动之一。随着社交网络的发展，它们鼓励用户分享更多的信息，从而要求用户对社交网络给予更多的信任。对等（P2P）覆盖提供了一个环境，可以返回信息的所有权，信任和控制的用户，远离集中的第三方社交网络。在本文中，我们提出了一个新的概念，社会配置文件覆盖，使用户能够共享他们的配置文件只与可信的同行在一个可扩展的，可靠的，和私人的方式。每个用户的配置文件由一个独特的私人，安全的覆盖，其中该覆盖的成员有一个与覆盖所有者的友谊。通过使用配置文件覆盖的分布式数据存储，配置文件数据变得可用，而不考虑配置文件所有者的在线状态。通过使用公钥基础设施（PKI）来加强隐私和安全性，其中证书颁发机构（CA）的角色由覆盖所有者处理，并且覆盖的每个成员具有CA签名的证书。社交网络的所有成员加入公共公共或目录覆盖，以促进朋友发现并将连接引导到简档覆盖中。我们定义的接口和目前的工具，可以用来实现这个系统，以及探索一些与之相关的挑战。
2010-02-03 cs.DC cs.HC
A survey of data transfer and storage techniques in prevalent cryptocurrencies and suggested improvements
本论文重点关注与三种相对流行的加密货币（以太坊，Nano和IOTA）相关的八卦网络功能相关的方面。我们研究了一些主题，例如当新节点加入网络时自动发现对等体，节点的带宽使用，消息传递协议和存储模式以及共享账本的优化。我们认为这是一个在区块链和加密货币的作品中经常被忽视的话题。由于这些项目相当直接的财务影响，漏洞和效率低下比常规开源项目中的漏洞和效率低下更重要。除了比特币，一个已经存在了近10年的网络，没有其他项目有大量的文档来描述其操作细节，除了源代码库中分散而稀疏的页面。这里描述的几乎所有内容都是通过研究这些项目的参考实现的源代码而提取出来的。我们评估了使用可逆Bloom链表和石墨烯协议来减少某些消息的块传播时间和带宽使用。我们进行了逼真的模拟，显示出显着的改善。我们在以太坊的主要节点软件Geth中提供了石墨烯的完整实现，并针对主要的以太坊区块链测试了该实现。我们还爬取了所选的加密货币网络中的公共可见节点，并提供了这些节点的自治系统级细分，最终目标是评估执行BGP劫持等攻击的难易程度及其影响。用于在Geth中实现石墨烯、执行各种模拟和其他杂项任务的代码已上传到Github https://github.com/sunfinite/masters-thesis。
2018-08-10 cs.DC
