一种基于蝙蝠算法的NDN网络路径选择方法

针对命名数据网络(named data networking,NDN)路径选择过程中传输速度慢的问题,采用蝙蝠算法优化NDN网络的路径选择。为了证明蝙蝠算法在路径选择上的优势,将蝙蝠算法、遗传算法和粒子群算法进行对比,得出蝙蝠算法求得最优解的概率更高、收敛速度更快,为此提出了一种基于蝙蝠算法的NDN网络路径选择(bat algorithm-path selection in NDN,BA-PSNDN)方法。对传输过程中的节点进行实时更新并计算,通过迭代选出最优路径进行数据传输。使用ndnSIM2.7软件进行仿真,通过在兴趣包和数据包中加入自定义段,保存数据包传输过程中的信息并进行路径选择,仿真出最优路径后输出时延信息。结果表明,BA-PSNDN方法在减少网络传输时延方面更优。

基于转发路径数目的NDN混合拥塞控制机制研究

在命名数据网络(named data networking,NDN)中,拥塞控制是保障用户服务质量(quality of service,QoS)的关键环节.但独特的多源、多路径特性使得TCP/IP架构的端到端拥塞控制方案难以直接应用于NDN.因此,设计一种有效的NDN拥塞控制机制是较为活跃的研究领域.目前,混合拥塞控制逐渐发展成为一种主流的拥塞控制机制;然而,如何及时有效地既能缓解由单路径流引发的拥塞又能缓解由多路径流引发的网络拥塞是混合拥塞控制机制亟待解决的问题.针对该问题,提出了一种基于转发路径数目的混合拥塞控制方案——NFPCC.路由器依据数据包排队时延计算本地节点的拥塞程度,并使用数据包传递当前节点的拥塞信息;下游邻节点提取数据包中的拥塞信息并依据兴趣包的转发路径数量选择多路径转发策略或兴趣包速率整形策略以及时、有效地缓解上游相邻节点的拥塞;最后,消费者依据数据包所传递的拥塞信息持续地地调整拥塞窗口cwnd的尺寸以协作路由器的控制.仿真结果表明,在BRITE场景中,基于所提方案的消费者总吞吐量比基于PCON方案的消费者总吞吐量高91.9%.在路由器启用网络内缓存功能后,基于所提方案的消费者总吞吐量比基于PCON方案的消费者总吞吐量高38.5%.

NDN网络中节点移动问题研究

介绍了NDN(Named Data Networking,命名数据网络)出现的背景、基本原理及NDN网络中典型的节点移动问题,在分析现有解决方案的基础上,对基于隧道的方法提出了一种改进思路,预期可以提高路由效率。

基于SDN具有缓存感知的NDN节点拥塞控制策略

命名数据网(named data networking,NDN)作为一种新型的互联网架构,旨在应对日益增长的数据流量.然而,随着用户需求进一步增长,拥塞控制对于多路径传输的命名数据网仍然是一个具有挑战性的问题,亟需一种能够快速地检测网络拥塞和有效地管理网络资源的拥塞控制机制.针对这一问题,提出了一种基于软件定义网络技术的、具有缓存感知功能的命名数据网节点拥塞控制策略,称BCMCC.首先,介绍了BCMCC的新型网络架构.利用软件定义网络控制平面与数据平面解耦合技术,该架构将拥塞控制功能集中于SDN控制器中,以实现集中式节点拥塞控制、降低节点运行负荷的目的.其次,基于新型网络架构,研究了BCMCC的缓存感知算法和多路径选择拥塞控制算法.其中,缓存感知算法实现了网络缓存内容的感知以及缓存内容全局流行度的计算,能够利用命名数据网的节点缓存特性,降低缓存内容对拥塞控制的影响;多路径选择拥塞控制算法协同节点更新转发端口信息以实现流量迁移、智能化管理多路径容量,达到提高网络资源利用率、有效避免和缓解网络拥塞的目的.最后,在ndnSIM仿真平台进行BCMCC的性能测试.实验结果表明,BCMCC在丢包量、网络吞吐量以及传输时延等方面优于Best-Route算法、NCC算法和Random算法.在网络流量相同的情况下,BCMCC平均传输时延比Random低14.16%,比NCC低22.68%,比Best-Route低17.24%,同时相比Best-Route具有更稳定的网络吞吐量.BCMCC可以有效解决命名数据网拥塞问题.

一种基于区域划分和内容流行度的NDN缓存策略

针对命名网络中路由器缓存能力有限的问题,提出了一种基于区域划分和内容流行度的NDN缓存策略(CCNCP).该策略根据拓扑结构划分区域,并综合衡量节点重要性选出局部中心节点和全局中心节点;引入分类的内容流行度,合理地将不同流行度的内容缓存在不同重要度的节点.首先采用经典的GN算法进行社区划分.定义了度中心性、紧密中心性、介数中心性等中心性度量指标.然后建立了系统模型,给出了缓存策略.最后对Zachary空手道俱乐部网络的社团结构进行改编,并引入真实拓扑GARR,使用Icarus模拟器进行仿真试验.结果表明:CCNCP在2个不同网络结构中表现得最好;当参数S等于0.25时,CCNCP和第2好缓存策略ProbCache的缓存命中率、延迟、路径拉伸比分别为30.9%和26.8%、52.9和56.2 ms、0.584和0.617,前者比后者分别提高4.1%、降低5.9%、降低5.3%,可见CCNCP在3个指标上与现有的典型策略相比都具有显著优势.

基于SDN与NDN的卫星网络多约束路由算法

针对NDN卫星网络内容传输时延高、丢包率高且请求命中率低的问题,提出了一种基于SDN与NDN的卫星网络多约束路由算法,并命名为SNMcRA。基于SDN的集中控制与全局视图,通过建立多约束路由模型,将链路多约束信息与蚁群算法相结合以求解满足时延、带宽、丢包率多约束的代价最小路径,由节点在包转发的过程中动态完成转发表FIB和待定请求表PIT的构建。实验结果表明,该算法与DSP算法相比时延降低了35%,带宽利用率提升了29%,丢包率降低了17%,并且在请求命中率方面也具有显著优势。

RSU辅助的V-NDN数据转发机制

V-NDN(vehicular named data networking)是一种使用命名数据网络架构的车辆自组织网络(vehicular Ad-hoc network,VANET),主要用来连接移动车辆之间的通信。提高网络中兴趣包的命中率是研究领域急待解决的难题。文章研究了城市道路环境下V-NDN的数据转发策略,考虑到城市道路环境下路侧单元(road side unit,RSU)被均匀广泛部署的特点,提出了一种基于RSU辅助的V-NDN数据转发策略(RSU aided V-NDN)。通过实验仿真与传统的V-NDN和基于蜂窝网络辅助的V-NDN进行对比,结果表明该文提出的数据转发策略有效地提高了网络的服务质量(quality of service,QoS)。

NDN中快速的贪婪名称查找策略

针对当前基于Trie的变长层次化且可以无限长度的命名的数据网络(Named Data Networking,NDN)内容名称的最长前缀匹配查找策略存在复杂性高、查找速率低且树型数据结构的更新开销高等问题,导致算法效率低,提出一种快速的贪婪名称查找机制(FGNL)来实现数据包的快速转发。快速的贪婪的组件代码分配机制复杂性较低,容易实现,支持快速更新;组件编码树本质上是一个二维状态转移表,进一步转换成快速的哈希表查找;多哈希表结构创建速度快,且压缩存储空间,能够极大地加快名称查找的速度。实验结果证明,与字符查找树相比FGNL方案减少大约48.71%的内存,与NCE相比节省26.98%的存储空间,且查找速度获得了2倍的加速。评估结果也表明,该方案可以向上扩展来适应名称集潜在的未来增长。

NDN中内容名称查找策略研究综述

当前互联网暴露出诸多弊端,近年来未来互联网成为了研究的热点。命名数据网络NDN(Named Data Networking)就是未来互联网研究中具有代表性的结构,其打破了传统的"主机—主机"通信模式,将内容置于首要地位,通过内容名称转发数据包。由于NDN名称不同于IP地址,这意味着大量转发和查找机制的再造。分析了NDN内容名称的命名特点,及现有NDN名称查找策略的发展及其优缺点,总结并提出了NDN名称查找策略进一步的研究方向。

V-NDN中PBDA攻击的检测与缓解方法的研究

命名数据网络是下一代重要的网络体系结构之一。然而,命名数据网络和车辆自组织网络结合时会产生一种新的攻击模式——兴趣包涟漪式广播扩散攻击。针对兴趣包涟漪式广播扩散攻击,提出基于节点间协作的缓解策略,节点通过直接和间接交换PIT表信息得到邻居节点的PIT表,并将邻居节点不同时刻PIT表项与自身PIT对应表项进行比较来丢弃恶意兴趣包,从而保证正常的网络服务。实验结果表明该检测和缓解方法能够提高兴趣包满足率。

印记基因SNRPN、NDN和UBE3A在初生仔猪及胎盘中的表达谱分析

[目的]分析印记基因SNRPN、NDN和UBE3A在初生仔猪中的表达情况,从而探讨它们和猪生长发育的关系。[方法]采用荧光定量PCR方法,检测SNRPN、NDN、UBE3A基因在出生3 d仔猪的13种组织(心、肝、脾、肺、肾、肌肉、大脑、垂体、小肠、胃、膀胱、脂肪、下丘脑)及不同时期的胎盘中的表达水平。[结果]SNRPN、NDN、UBE3A基因在13种组织中都有表达,SNRPN和NDN基因在下丘脑中表达量极显著(P<0.01)高于其他被测组织,UBE3A基因在肺、小肠和下丘脑中的表达量显著(P<0.05)高于其他被测组织,SNRPN基因在下丘脑中的表达量极显著(P<0.01)高于NDN、UBE3A基因,在梅山猪和杜洛克猪不同时期胎盘中稳定表达。[结论]SNRPN、NDN和UBE3A基因都在下丘脑中高表达,对神经系统的生长发育有重要的影响;同时该研究为这3种基因在猪中的功能研究提供了基础。

基于内容流行度与相似度的无线NDN转发策略

一种以信息为中心的分布式网络结构——命名数据网络因其传输协议本身的广播特性,使其在无线网络中体现出较传统IP网络在移动性和分布性的优势。文中主要针对如何使得命名数据网络在无线环境中能够更好地为顾客提供数据业务的服务,提出了一种结合考量网络中流传内容的流行度和相似度的数据分发算法,有效地解决了命名数据网络中兴趣包泛滥的问题,并且充分利用了网络中内容相似的数据包,降低了传输时延,提高了无线传输效率。

LDFS:NDN路由器的缓存扩充新方法

现有路由器因其存储容量无法满足命名数据网络(named data networking,NDN)对缓存容量的需求,导致了NDN部署困难。提出了一种软件扩展路由器缓存容量的方法——LDFS(lightweight distributed file system)。LDFS的主要思想是将边缘网络的终端用户和存储服务器作为存储节点,虚拟缓存服务器统一管理存储节点并向客户端提供缓存服务,客户端以库函数的形式向上层应用提供接口。LDFS的主要特点是轻量级客户端和多种存储资源提供存储服务。最后通过实验对系统的性能进行了测量,并验证了轻量级客户端设计的优势。

DCS:一种实现NDN内容缓存的新方法

随着互联网内容分发效能要求的不断提高,内容中心网络研究已成为近年互联网体系结构研究的热点.针对现有路由器扩展支持内容中心网络路由引擎时缓存资源有限以及缓存管理操作困难等问题,提出一种新的内容缓存扩展方案DCS.该方案旨在不改变现有路由器硬件的前提下,利用用户终端空闲内存空间,通过软件升级的方式来支持NDN路由器的缓存功能.详细描述了DCS数据存取的算法流程,还对用户可提供出来作为网络缓存资源的空闲内存空间进行了统计和分析.

基于订阅推送的NDN实时通信机制

研究了代表未来互联网体系结构发展方向的命名数据网络(NDN)的实时通信机制。研究发现,NDN用户通过发送请求包(Interest)获得对应数据(Data),而对于实时通信类应用(如即时聊天、物联网监控等),由于数据源的数据产生存在突发性和随机性,而且存在数据接收时延,传统NDN用户驱动的"拉"模式数据获取方式,难以实现用户请求速率与数据产生速率的同步,无法满足实时通信应用需求。从减小数据接收延迟出发,在不改变原NDN路由缓存机制的基础上提出了一种基于订阅推送的NDN实时通信机制,该机制通过提前在路由器中添加订阅信息,实现实时数据源的即时推送。相关理论分析和仿真实验表明,该机制在实时数据接收延迟上明显优于传统NDN方法。

V-NDN中热点内容推送策略研究

在V-NDN(vehicular named data networking)中,因为车辆的移动性而导致未响应兴趣包的概率大大增加。目前的解决方法是车辆节点缓存所有收听到的数据包,但这种方法会使节点中缓存大量重复的数据包副本,增加缓存的开销。为了解决此问题,提出了一种适用于城市道路的热点内容推送算法。首先,提出了一种热点内容挖掘算法,将V-NDN中可能的热点内容从大量的数据中挖掘出来;然后,通过热点内容推送算法将热点内容推送给其他可能访问这些内容的节点,以此提高网络性能;最后,从理论上分析了热点内容挖掘时需要考虑的影响因素。仿真结果表明,与贪婪转发策略相比,添加了热点内容推送算法会使请求满足率提高4.6%到14.1%,缓存命中率增加了16.6%到33.0%。

NDN网络下一种基于I帧加密的在线视频安全访问控制研究

命名数据网络(NDN)因其路由缓冲和组播特性,在解决高清消费类视频大数据量、突发式集中请求时有着得天独厚的优势。然而,也正是路由缓冲和组播特性为数据的安全性带来了很多新的挑战。基于NDN网络环境,充分研究分析了当前主流的H.264/AVC视频压缩编码标准,制定了以I帧为加密对象,结合祖冲之序列密码算法(ZUC)进行实时乱数流和视频帧流同步的加密,并在Consumer-Producer API基础上研究实现了NDN网络下视频点播的加密流程。在ndn SIM仿真得出,同样的网络模型下通过提出的设计方案,可以保证安全可控的同时,有效地降低网络流量开销,并且可以支持更多的视频请求者同时访问。

NDN中名称查找方法对比

概述了命名数据网络(NDN)名称查找所面临的挑战以及实施难点。针对现有的22种名称查找方法,以查找吞吐率、内存开销占比和名称路由表3个因素作为衡量指标,分别采用基于前缀树、哈希表、布隆过滤器3种查找方案进行比对分析。结果表明:使用2种及以上的混合查找方案能够有效提高名称查找效率,为未来NDN的设计提供了新的思路。

面向NDN的网络攻击检测技术分析

随着网络的发展,传输控制协议/网际协议(Transmission Control Protocol/Internet Protocol,TCP/IP)架构已经不能适应现实的通信需求,存在诸多弊端。命名数据网络(Named Data Network,NDN)在内容分发、移动性支持以及内生安全等方面具有独特优势,成为未来网络架构方案中极具代表性的一种。NDN网络避免了IP架构中的一系列问题,但也带来了新的安全隐患,如兴趣包泛洪攻击、缓存污染攻击等。针对主流攻击方式的特点,从攻击检测角度出发,剖析现有方案,总结不同检测方案采用的策略类型及其各自的优缺点,并展望其发展前景。

Mitigating Content Caching Attack in NDN

Content caching is a core component in Named Data Networking(NDN),where content is cached in routers and served for future requests.However,the adversary can launch verification attack by placing poisoned data into the network with a legitimate name and allow the routers in the delivery path to frequently identify the content.Since NDN employs digital signature on each piece of content,verifying all content will exhaust routers’computational resources due to the massive data in the network.In this paper,we propose a selective verification scheme upon the contents that are hit in the content store and allow the contents that are not actually served to be unverified.We also consider the redundant verification of popular content and incorporated in our design to lessen the re-accessing overhead.Analysis and performance results show that the proposed scheme can greatly mitigate the risk of content verification attacks and save the computational resources of relay nodes.