GNUnet improvenemt for anonymity supporing in large multimedia file

대형 멀티미디어 파일의 익명성 지원을 위한 수정 GNUnet

The GNUnet proposed a file encoding method by 1KB block size to support anonimity of files, decentralizes encoded block to peers through unstructed mode and original data decoding method a block searching or encoded blocks. but, the encoding and block decentralizing method with $600\sim700MB$ large multimedia file appered two problems. First problem, it need addition R block and I block, which make about 4% of storage resource. Second problem, unstructured model added network load by broadcasting decentralizing method. Third problem, The critical point of keyword search function. This paper suggest variable encoding block size and structured model by block decentralizing solution. Suggested encoding method reduced block request supplementary block generation from 4% to 1%, network load by proposal structured model sending answer through dedicated peer to decentralize block and we defined content-based keyword and identifier of sharing file.

GNUnet은 파일의 익명성 지원을 위해 파일을 1KByte 블록코기로 분리하는 인코딩 방법, 인코딩된 블록을 비구조적 분산기법을 통해 피어들에게 분산시키는 방법, 분산된 블록을 검색하여 원본 데이터로 복구하는 방법을 제안하였다. 하지만 인코딩 및 블록 분산 방안은 약 $600\sim700MB$의 대용량 멀티미디어 파일을 처리할 경우 첫째, 추가적으로 R블럭과 I블럭을 과도하게 요구하게 되어 약 4%의 저장공간을 낭비하는 문제를 지니게 되었다. 둘째, 비구조적 브로드캐스팅 분산방에 의하여 네트워크 부하가 과도한 단점을 내포하였다. 셋째, 이용자의 데이터 검색방법에 있어 파일명을 키워드로 생성하는 방법을 제안했기 때문에 키워드 검색의 한계점이 들어났다. 본 논문에서는 이러한 문제점 해결을 위하여 인코딩 블록의 크기를 가변적으로 결정하는 방법과 구조적 위상을 통해 블록을 분산시키는 방안 그리고 데이터 컨텐츠를 이용한 키워드 생성방안을 제안하였다. 따라서 제안 인코딩 방법은 기존 4%에 해당되는 추가 블록생성을 1% 이내로 최소화하였고, 다면체의 구조적 위상에 인코딩된 블록을 전송하기 때문에 네트워크 부하를 감소시켰다. 그리고, 데이터의 컨텐츠를 키워드로 작성한 컨텐츠 기반 키워드 추출방법을 제안하였다.