We analyze the impact of transient and Byzantine faults on the construction of a maximal independent set in a general network. We adapt the self-stabilizing algorithm presented by Turau \cite{turau2007linear} for computing such a vertex set. Our algorithm is self-stabilizing and also works under the more difficult context of arbitrary Byzantine faults. Byzantine nodes can prevent nodes close to them from taking part in the independent set for an arbitrarily long time. We give boundaries to their impact by focusing on the set of all nodes excluding nodes at distance 1 or less of Byzantine nodes, and excluding some of the nodes at distance 2. As far as we know, we present the first algorithm tolerating both transient and Byzantine faults under the fair distributed daemon. We prove that this algorithm converges in $ \mathcal O(\Delta n)$ rounds w.h.p., where $n$ and $\Delta$ are the size and the maximum degree of the network, resp. Additionally, we present a modified version of this algorithm for anonymous systems under the adversarial distributed daemon that converges in $ \mathcal O(n^{2})$ expected number of steps.


翻译:我们分析了瞬时和拜占庭断层对在一般网络中构建最大独立节点的影响。 我们调整了Turau\cite{turau2007linear} 提供的自我稳定算法, 以计算这样的顶点。 我们的算法是自我稳定, 并在任意的拜占庭断层的更困难的背景下运作。 拜占庭节点可以防止与其关系密切的节点参加独立节点, 任意地长期参与。 我们通过侧重于所有节点组合, 排除Byzantine节点1或更远处的节点, 并排除某些节点在距离的自我稳定算法。 据我们所知, 我们提出了第一个在公平分布的守护符下调和拜占庭断层的自我稳定算法。 我们证明, 拜占庭节节节节节节节节节节节点可以防止与其关系密切的节点在 w.h. p. 。 我们给这些节点设定了界限, 美元和 $\ Delta $ 是网络的大小和最大程度, 重调 。

0
下载
关闭预览

相关内容

【干货书】机器学习速查手册,135页pdf
专知会员服务
122+阅读 · 2020年11月20日
Fariz Darari简明《博弈论Game Theory》介绍,35页ppt
专知会员服务
106+阅读 · 2020年5月15日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
30+阅读 · 2019年10月17日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
鲁棒机器学习相关文献集
专知
8+阅读 · 2019年8月18日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
25+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Ray RLlib: Scalable 降龙十八掌
CreateAMind
8+阅读 · 2018年12月28日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
已删除
将门创投
6+阅读 · 2017年11月27日
【推荐】决策树/随机森林深入解析
机器学习研究会
5+阅读 · 2017年9月21日
【学习】Hierarchical Softmax
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年8月6日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
强化学习 cartpole_a3c
CreateAMind
9+阅读 · 2017年7月21日
Arxiv
3+阅读 · 2017年12月1日
VIP会员
相关VIP内容
【干货书】机器学习速查手册,135页pdf
专知会员服务
122+阅读 · 2020年11月20日
Fariz Darari简明《博弈论Game Theory》介绍,35页ppt
专知会员服务
106+阅读 · 2020年5月15日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
30+阅读 · 2019年10月17日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
相关资讯
鲁棒机器学习相关文献集
专知
8+阅读 · 2019年8月18日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
25+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Ray RLlib: Scalable 降龙十八掌
CreateAMind
8+阅读 · 2018年12月28日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
已删除
将门创投
6+阅读 · 2017年11月27日
【推荐】决策树/随机森林深入解析
机器学习研究会
5+阅读 · 2017年9月21日
【学习】Hierarchical Softmax
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年8月6日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
强化学习 cartpole_a3c
CreateAMind
9+阅读 · 2017年7月21日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员