Daswani và Garcia-Molina[14] đã nghiên cứu tấn công dịch vụ ở tầng ứng dụng trong phạm vi của một mạng ngang hàng sử dụng kiến trúc siêu nút. Trong một kiến trúc như vậy, các nút được phân loại thành hai cấp: nút cục bộ kết nối với mạng ngang hàng thông qua một siêu nút; các nút siêu nút giao tiếp trong một bộ Gnutella-like, nơi mà một truy vấn được gửi quảng bá từ một siêu nút đến tất cả các siêu nút láng giềng của nó. Công việc tập trung vào việc quản lý các cuộc tấn công từ chối dịch vụ, rất khó để phân biệt giữa các truy vấn hợp lệ với các truy vấn nhằm mục đích tấn công. Giải pháp cơ bản là cân bằng hệ thống bằng cách chia sẻ công bằng tài nguyên cho mỗi nút, tức là không quan tâm bao nhiêu thông điệp, bao nhiêu yêu cầu được xử lý từ một nút mà nút phục vụ chỉ dành ra một con số cụ thể các tài nguyên cho nút đó. Bằng cách này, mức độ nguy hiểm của các cuộc tấn công vào một nút sẽ được hạn chế.
Với kiến trúc siêu nút, mỗi siêu nút có 2 cấp truy vấn: truy vấn cục bộ và truy vấn liên bộ. Để hạn chế tác hại của một cuộc tấn công từ chối dịch vụ mà không có thể nhận biết một truy vấn có phải là truy vấn nhằm mục đích tấn công hay không, các tác giả đã đưa ra một tham số được gọi là tỷ lệ hạn chế ρ (0 <= ρ <=1), để xác định tỷ lệ của các truy vấn cục bộ và các truy vấn liên bộ. Ví dụ, nếu một nút có khả năng phục vụ k truy vấn trong một đơn vị thời gian, sau đó nó chấp nhận ρ * k truy vấn cục bộ, và (1 – ρ) * k
truy vấn liên bộ trong một đơn vị thời gian. Ngoài ra, vì một nút sẵn sàng chấp nhận chỉ
(1–ρ) * k truy vấn liên bộ, điều này làm phát sinh hai vấn đề: vấn đề đầu tiên là có bao nhiêu truy vấn mà một nút nên chấp nhận từ một nút láng giềng; vấn đề thứ hai là phải làm gì nếu số lượng truy vấn liên bộ lớn hơn (1 – ρ) * k. Để giải quyết hai vấn đề này, một lý thuyết đã đề xuất hai chiến lược: chiến lượcincoming allocation strategy - IAS và chiến lược drop strategy – DS.
- Chiến lược IAS: có hai kỹ thuật được sử dụng trong chiến lược này. Kỹ thuật thứ nhất là kỹ thuật Weighted IAS, trong đó tập hợp xác suất được chấp nhận của các truy vấn là bằng nhau. Vì thế, nếu các nút láng giềng gửi nhiều truy vấn sẽ chỉ có một tỷ lệ các truy vấn được chấp nhận. Ví dụ, nếu một nút có n nút láng giềng và mỗi nút gửi αi truy vấn
(1<= i <= n), sau đó nút đó sẽ nhận ( (1 )* ) 1 k n j j i truy vấn từ nút láng giềng thứ i.
giềng. Nói cách khác, một nút có n nút láng giềng sẽ chấp nhận n k * ) 1 ( truy vấn từ mỗi nút láng giềng. Với nút láng giềng có ít hơn n k * ) 1 (
truy vấn, thì khả năng xử lý còn lại được nhường cho các nút láng giềng khác.
- Chiến lược DS: Trong khi một nút áp dụng chiến lược IAS chấp nhận m truy vấn từ nút láng giềng gửi (m + δ) truy vấn thì chiến lược DS xác định m truy vấn (trong số m
+ δ truy vấn) nên được lựa chọn để chấp nhận (hay đúng hơn là nên loại bỏ δ truy vấn). Nút X là nút mà nó chấp nhận truy vấn từ nút láng giềngY của nó. Có j truy vấn riêng biệt từ Y và số lượng mỗi truy vấn riêng biệt là q1, …, qj. Có ba kỹ thuật được sử dụng trong chiến lược này. Kỹ thuật Proportional DS: mỗi loại truy vấn được thiết lập một trọng số
như nhau, và do đó X sẽ chấp nhận ( m q q j l l i * 1
) truy vấn từ truy vấn loại i. Kỹ thuật
Equal DS: các truy vấn được lựa chọn dựa vào nút nguồn (nút phát ra truy vấn) và mỗi nút nguồn đều được lựa chọn bằng nhau. Vì vậy, nếu có s nút nguồn khác nhau, thì X sẽ
chấp nhận
s m
truy vấn từ mỗi nút nguồn đó. Khả năng xử lý truy vấn còn lại sẽ chuyển cho các truy vấn từ các nút nguồn. Cuối cùng, kỹ thuật OrderbyTTL DS: được sử dụng để loại bỏ các truy vấn dựa trên giá trị thời gian sống (time-to-live – TTL) của chúng. Có hai cơ chế sử dụng trong kỹ thuật này: PreferHighTTL sẽ loại bỏ những truy vấn có thời gian sống thấp nhất đầu tiên và PreferLowTTL sẽ loại bỏ những truy vấn với thời gian sống cao nhất đầu tiên.