Peer-to-peer (p2p) content delivery is promising to provide benefits like cost-saving and scalable peak-demand handling in comparison with conventional content delivery networks (CDNs) and complement the decentralized storage networks such as Filecoin. However, reliable p2p delivery requires proper enforcement of delivery fairness, i.e., the deliverers should be rewarded according to their in-time delivery. Unfortunately, most existing studies on delivery fairness are based on non-cooperative game-theoretic assumptions that are arguably unrealistic in the ad-hoc p2p setting. We for the first time put forth the expressive yet still minimalist securities for p2p content delivery, and give two efficient solutions FairDownload and FairStream via the blockchain for p2p downloading and p2p streaming scenarios, respectively. Our designs not only guarantee delivery fairness to ensure deliverers be paid (nearly) proportional to his in-time delivery, but also ensure the content consumers and content providers to be fairly treated. The fairness of each party can be guaranteed when the other two parties collude to arbitrarily misbehave. Moreover, the systems are efficient in the sense of attaining asymptotically optimal on-chain costs and optimal deliverer communication. We implement the protocols to build the prototype systems atop the Ethereum Ropsten network. Extensive experiments done in LAN and WAN settings showcase their high practicality.


翻译:P2p 内容提供提供有望带来效益,例如节省成本和可缩放的峰值需求处理,与常规内容提供网络(CDNs)相比,我们首次为P2p内容提供表达式的但仍然是最低限度的证券,并通过块链提供两种高效的解决方案FairDownload和FairSream(FairDownload)和FairSream(FairStream),分别用于P2p下载和P2p流程。我们的设计不仅保证交付公平,确保交付者得到与其实时交付相称的(早期)报酬,而且确保内容消费者和内容提供者得到公平对待。当其他两方任意串联交付P2p内容时,我们第一次为交付提供了明确但仍然是最低限度的证券,并提供了两种高效的解决方案。我们不仅保证交付者得到与交付者在实时交付时相称的回报,而且确保内容提供者得到公平对待。当其他两方在任意错误的版本内容交付时,每个方都可以保证公平性地在任意错误地错误的版本的版本网络中,我们以最优化的方式交付系统。

0
下载
关闭预览

相关内容

专知会员服务
56+阅读 · 2021年4月12日
【AAAI2021】 层次图胶囊网络
专知会员服务
81+阅读 · 2020年12月18日
专知会员服务
52+阅读 · 2020年9月7日
【CVPR2020-Facebook AI】前置不变表示的自监督学习
专知会员服务
46+阅读 · 2020年4月19日
【课程】纽约大学 DS-GA 1003 Machine Learning
专知会员服务
44+阅读 · 2019年10月29日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
101+阅读 · 2019年10月9日
计算机 | 中低难度国际会议信息8条
Call4Papers
9+阅读 · 2019年6月19日
已删除
将门创投
3+阅读 · 2019年6月12日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
CCF A类 | 顶级会议RTSS 2019诚邀稿件
Call4Papers
10+阅读 · 2019年4月17日
人工智能 | NIPS 2019等国际会议信息8条
Call4Papers
7+阅读 · 2019年3月21日
【TED】生命中的每一年的智慧
英语演讲视频每日一推
9+阅读 · 2019年1月29日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
人工智能 | 国际会议信息10条
Call4Papers
5+阅读 · 2018年12月18日
人工智能 | PRICAI 2019等国际会议信息9条
Call4Papers
6+阅读 · 2018年12月13日
人工智能 | 国际会议截稿信息9条
Call4Papers
4+阅读 · 2018年3月13日
Arxiv
0+阅读 · 2021年7月2日
Arxiv
7+阅读 · 2021年4月30日
VIP会员
相关VIP内容
专知会员服务
56+阅读 · 2021年4月12日
【AAAI2021】 层次图胶囊网络
专知会员服务
81+阅读 · 2020年12月18日
专知会员服务
52+阅读 · 2020年9月7日
【CVPR2020-Facebook AI】前置不变表示的自监督学习
专知会员服务
46+阅读 · 2020年4月19日
【课程】纽约大学 DS-GA 1003 Machine Learning
专知会员服务
44+阅读 · 2019年10月29日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
101+阅读 · 2019年10月9日
相关资讯
计算机 | 中低难度国际会议信息8条
Call4Papers
9+阅读 · 2019年6月19日
已删除
将门创投
3+阅读 · 2019年6月12日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
CCF A类 | 顶级会议RTSS 2019诚邀稿件
Call4Papers
10+阅读 · 2019年4月17日
人工智能 | NIPS 2019等国际会议信息8条
Call4Papers
7+阅读 · 2019年3月21日
【TED】生命中的每一年的智慧
英语演讲视频每日一推
9+阅读 · 2019年1月29日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
人工智能 | 国际会议信息10条
Call4Papers
5+阅读 · 2018年12月18日
人工智能 | PRICAI 2019等国际会议信息9条
Call4Papers
6+阅读 · 2018年12月13日
人工智能 | 国际会议截稿信息9条
Call4Papers
4+阅读 · 2018年3月13日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员