sscan_一种安全的基于can的语义网络

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1、万方数据第13卷第2期2008年4月电路与系统学报JOURNALOFClRCUlTSANDSYSTEMSV01．13No．2April，2008文章编号：1007-0249(2008)02-0050-07SSCAN：一种安全的基于CAN的语义网络★黄冠尧，薛开平，洪佩琳，熊继平(中国科技大学信息网络实验室，安徽合肥230027)摘要t现有的基于DHT(DistributedHashTable)模型的P2P网络并不能很好支持语义查询，只提供针对某个关键字单一的准确查询，为了实现语义搜索，人们提出若干基于VSM的改进方案，而这些模型存在各种问题。本文首

2、次分析了P2P中语义网络可能存在的安全问题，阐述了哈希算法和语义网络之间的固有矛盾；构建一个支持语义搜索的安全CAN网络SSCAN(SecureandSemanticCAN)，设计了一种在SSCAN中进行语义搜索的算法，并对搜索性能进行评估。该模型具有安全性高，搜索高效的特点。关键词。DHT；CAN；VSM；语义搜索；网络安全中图分类号tTN919文献标识码；A1引言由于Internet网络上数据规模的不断扩大，现有的集中式搜索方案(google，baidu等)己不能很好满足用户需求。集中式搜索在容量，效率，容错性等方而存在问题，而基于P2P的分布

3、式存储方案受到越来越广泛的关注l¨。P2P网络不存在单点制约问题，容错性高，容量大，搜索效率也随着各方面研究的深入而提高。现有P2P网络的组织结构按搜索机制不同主要分为三类：集中索引式搜索，如Napster【2J；基于泛洪查询的非结构化模型，如Gnutellaf3】；结构化P2P，主要指基于分布式哈希表(DHT．DistributedHashTable)的查询技术，如CAN[41、Chord【5】、Pastry[6】等。第一类方案由于采用集中式搜索同样具有单点失效问题，泛洪查询方案会带来较大的网络开销，第三种方案由于搜索的高效性和安全性受到更为广泛

4、的关注。但是原始的DHT-basedP2P网络只提供针对单一关键字的查询技术，无法很好反映文档语义：如果文档存在多个关键字，需要采用哈希算法得到某个关键字的存储位置，分别针对各个关键字进行多次查询；发布文件时也同样需要对每个关键字进行哈希获得多个存储位置，如此占用了大量的网络带宽，因此原始的DHT-basedP2P网络不能很好支持语义搜索。现有针对DHT-basedP2P中语义搜索的研究大都引入了VSM(VectorSpaceModel)和LSI(LatentSemanticIndexing)[7】技术，在CAN上构建语义搜索方案【8~10l。本文

5、将对它们进行深入分析。本文的基本结构如下：第2部分为相关工作，介绍DHT，CAN，VSM和LSI的基本工作原理以及别人的研究结果；第3部分将分析在P2P中构建语义网络引入的安全问题；第4部分构建SSCAN，一种安全的基于CAN的语义网络，并给出在SSCAN上进行语义搜索的算法；第5部分对模型性能进行分析；最后是本文总结。2相关工作2．1DHT-BasedP2P，CAN基于DHT(DistributedHashTable)的P2P网络是结构化的P2P网络【4～61，和非结构化P2P相比具有易于管理，查询准确，开销小的特点。其实质是在物理网络上通过哈希

6、算法构建一个方便管理的虚拟网络overlay。在此类网络中，每个节点被赋予一定的NodelD，根据NodelD的关系组成overlay上的路由表，和实际网络位置无关。对每个文件计算文件属性(如关键字、文件名等)key的哈希值，+收稿日期t2005·04-18修订日期：2005·06·08万方数据第2期黄冠尧等：SSCAN：一种安全的基于CAN的语义网络51计算结果决定文件索引存储位置，key和value(一般是实际存储该文件的节点IP地址，即文件索引)慧合塞紧：等≤翌黑芝嚣。所有的劬形成一个坳空乇x嘞=Has吻舨，㈣(tey)i间，每个节点维护一个

7、子空间。L—{箸=坚生^当通过节点A发布一个文件时，需要根据文件的key计算哈希值得到文件索引存放的位置坐标，根据路由表路由到维护该坐标的节点B，从而上传文件索引；查询文件时，用户首先根据请求生成相应的key，通过同样的哈希算法得到value存放位置，之后根据overlay层路由表进行查询，直到查询报文转发到维护该文件key的节点B上，从B处获得文件索引，再根据文件索引获得实际文件。图1简单说明了在发布文件索}查询文件索目图1CAN中的路由转发过程二维CAN中发布文件value和查询文件value的过程，其中x=Hashx(key)，尸H嬲by(k

8、ey)采用双哈希算法决定了value存放位置P@，y)。本文将DHT-basedP2P中的节点按照功能不同分为三类：客户节