面向工业互联网的算力网络思考

以工业互联网、边缘计算为代表的新兴业务对DOICT技术融合提出了更高的要求,算力网络进一步融合通信、计算、人工智能等学科领域,是对边缘计算技术的有效升级,是推动传统产业数智化转型以及激发数字经济发展的新引擎.针对工业互联网和算力网络的发展趋势,提出算力网络在工业互联网应用的场景和技术思考.     

新型算力网络架构及其应用案例分析

随着人工智能（AI）算力向网络边缘甚至终端设备扩散,端边云超协同的算力网络成为最佳计算解决方案,而新机遇催生了端边云超计算和网络之间的深度集成。然而,集成系统的完整开发还没有得到很好的解决,包括适应性、灵活性和价值性,因此提出了一种区块链赋能的端边云超算力网络架构。其中,端边云超融合为框架提供基础设施,该设施构成的算力资源池为用户提供安全可靠的算力,网络通过调度资源满足用户需求,而框架内的神经网络和执行平台为AI任务执行提供接口;同时,区块链保证资源交易的可靠性,以激励更多算力贡献者加入平台。本框架为算力网络中的用户提供了适应性,为组网算力资源调度提供了灵活性,为算力供应商提供了价值激励,并利用案例清晰地描述了该新型算力网络架构。     

传感器网络多密钥空间分层密钥预分配方案

提出一种传感器网络多密钥空间分层密钥预分配方案。该方案把部署区域划分为正六边形网格,将节点分成不同的簇,密钥空间划分为与簇相对应的子集;簇头节点之间采用多密钥空间随机预分配方案进行共享密钥发现,簇头节点与普通节点间则采用单项散列计算的方式计算共享密钥。性能分析和仿真结果表明,该方案在连通率及抗捕获攻击方面有较好的性能改善,通信和存储开销预算较合理。     

车联网中基于轨迹预测的无人机动态协同优化覆盖算法

针对城市车联网中出现的基站覆盖空洞及局部流量过载等问题,提出了一种基于车辆轨迹预测信息的动态预部署方案。首先,为了训练得到统一的seq2seq-GRU轨迹预测模型,多个携带边缘计算服务器的无人机在分布式联邦学习与区块链的架构下,去除中心聚合节点,采取改进的Raft算法,在每轮训练中根据贡献数据量的大小,选举得到节点来完成参数聚合及模型更新任务。其次,基于模型预测结果,提出了一种改进的虚拟力向导部署算法,通过各虚拟力来引导无人机进行动态地部署以提升车辆的接入率及通信质量。仿真结果表明,提出的训练架构能够加速模型的训练,部署算法在提升车辆接入率的同时提升了车辆与无人机之间的通信质量。     

基于LEACH协议的助理簇头分簇算法

基于LEACH协议,提出助理簇头分簇算法。该算法能在无线传感器网络中根据簇头节点所处的地理位置、剩余能量及簇内成员节点数目,动态决定是否需要在簇内产生助理簇头,并在需要产生助理簇头的簇内选择合适的节点,从而减少簇头通信能耗,同时解决某些簇头与基站的通信问题。仿真结果表明,该算法能有效降低网络能耗、延长网络生存时间。     

基于 IBC的无线传感器网络层簇式密钥管理方案*

密钥管理是无线传感器网络中关键安全技术之一。无线传感器网络的密钥管理由于布置位置、计算量有限、存储能力有限,使得设计面临许多挑战。在分析无线传感器网络安全需求的基础上,针对无线传感器网络密钥管理问题,运用层簇式网络结构,通过身份加密方式,进行节点合法性认证,完成基站与簇头,簇头与节点之间的密钥,保证无线传感器网络安全通信。通过安全性分析和效能分析,该密钥管理方案较好的满足无线传感器网络的安全需求,降低通信开销,有效地解决密钥管理的问题。     

簇间非对称群组密钥协商协议

无线传感器网络中传感器节点资源受限,传感器节点的通信能力及范围限制了其协同操作的规模,该环境下的群组密钥协商往往以簇为单元,群组之间的安全信息交换也限制于簇内通信.针对传感器通信能力及计算能力的限制,提出一种簇间轻量级非对称群组密钥协商协议(inter-cluster lightweight asymmetric group key agreement, CL-AGKG),为簇间传感器节点间建立一条安全高效的群组通信信道.该协议首先建立簇头间的联盟共享密钥,以簇头为桥接节点,实现不同簇的传感器节点具有相同的群组密钥因子信息,进而实现跨簇非对群组密钥协商.全网节点都可以与群组内部节点共享其秘密信息,实现消息发送者不受群组约束的群组安全通信机制.通过非对称计算将更多传感器节点的计算与通信量迁移到能量较大的簇头节点,确保传感器节点的计算及通信开销轻量级性.并实现密钥自证实性,不需要额外的通信轮数,传感器节点可自证实其计算群组密钥的正确性.经分析并证明:该协议在安全及性能方面具有较高的优势.     

算网融合下时间连续的计算任务卸载机制

算力网络通过网络协同云、边、端计算资源，突破单点算力的性能瓶颈，为智能化社会提供了算力支撑.算网融合逐渐成为新型信息通信网络技术发展的趋势.由于计算资源异构、网络负载动态，如何协同云、边、端计算资源，从而降低计算任务时延是算网融合下极具挑战性的问题之一.为简化问题，现有工作往往假设系统时间是离散的，并且只在时隙结束时进行计算卸载决策.但该假设会引入决策等待时间，增加了计算任务的整体时延.针对上述问题，提出一种算网融合下时间连续的计算任务卸载机制，在保证时间轴连续和协同多个边缘节点计算资源的前提下，以服务体验提升率为优化目标，对云、边、端间任务卸载问题进行建模，并设计了一种基于深度强化学习的任务卸载方法，从而更高效地利用算力网络计算资源.通过大量的仿真实验证明，与2种基线算法相比所提算法能够有效降低任务时延，提升服务体验.     

煤矿无线多媒体传感器网络能量均衡路由方法

针对煤矿井下多媒体信息采集需求及巷道带状空间与传感器网络中节点能量受限的特点,构建了煤矿无线多媒体传感器网络(WMSN)系统模型,提出了一种由基于位置与剩余能量的虚拟网格中层次分簇(PREHCVG)算法及基于能量与距离的蚁群路由(EDACR)算法构成的煤矿WMSN能量均衡路由方法。该方法中,PREHCVG算法根据网络中节点的通信半径对节点进行虚拟网格划分来实现分簇管理,并结合节点的剩余能量及所处位置信息选取簇头节点;EDACR算法根据节点的剩余能量及节点间距离信息,从簇头节点及备选簇头节点中选出路由节点。仿真结果表明,与经典LEACH算法相比,煤矿WMSN能量均衡路由方法能够有效均衡WMSN中节点的能量消耗,减少WMSN中能量耗尽的节点数,延长WMSN生命周期。     

基于簇的三维水声传感器网络的密钥管理方案

在基于簇的三维水声传感器网络中,将布置区域划分为多个正方体的簇空间。在簇头节点间,提出通过相对坐标位置产生节点间的验证对称密钥;在簇内节点间,提出通过改进的对称多项式方法产生节点间的验证对称密钥。网络中的节点进行通信交流时都是采用基于对称矩阵的通信对称密钥,实现节点间的通信全连通。相比于传统的传感器网络密钥管理方案,本方案能够实现节点撤销和密钥更新,具有较高的可扩展性、可靠性和较低的开销。由于事先采用了轻量级节点认证机制,本方案能够很好地抵御节点间信息交流时的DoS攻击,特别是汇聚攻击。由于采用了三维密钥,本方案比单一的单向哈希链方法能更加有效地抵御簇头节点妥协。     

传感器网络中基于簇的组密钥管理方案

针对传感器网络中无长期可信节点的特点,基于传感器网络的簇结构和门限密钥共享机制提出一种新的组密钥管理方案,使得只有组中的合法节点才能存储一个有效的组密钥分量。组密钥更新时,组密钥由节点协同产生并由簇头安全分发。理论分析和仿真实验表明,该方案具有良好的安全性,在组密钥更新时存储开销和通信开销较低。     

基于5G多接入边缘计算的云化PLC系统架构设计与应用

随着工业控制系统对柔性化、扁平化的要求不断提升,以PLC为构建基础的传统工业控制网络在大规模接入、算力提升和部署灵活性方面均受到限制.针对这些问题,融合5G网络和边缘计算技术,设计了基于5G多接入边缘计算的云化PLC系统架构,阐述了该架构的运行机制和所涉及的关键技术;在此基础上,进行PLC系统的云化部署和调试,实现了工业现场、企业数据中心、5G网络和边缘网络的集成;最后,通过在某汽车制造公司产线改造过程中的应用,验证了所提架构的有效性.     

基于端边云超融合的算力网络架构

算力网络中面临算力用户侧、算力提供者侧和组网侧多方面的服务挑战,包括：1）如何为用户提供适应性的计算服务,以满足用户多样化的需求;2）如何保证算力提供者的效益,从而实现算力网络的价值激励;3）如何支持弹性的组网服务和算力资源调度,从而实现快速响应。基于区块链技术构建了端边云超融合的算力网络架构,并将适应性、弹性和价值作为该架构下算力用户侧、算力提供者侧和组网侧的主要服务指标。通过求解多方优化问题达到算力网络中多方成员的服务效益均衡。实验结果表明,与云中心架构和边云协同架构相比,端边云超融合的算力网络具有更好的服务和通信性能,同时算力提供者侧价值平均提升了28.94%。     

基于簇的无线传感器网络交会路由协议

针对现有无线传感器网络(WSN)协议中更多消耗sink附近节点能量导致网络寿命短的问题,本文提出一种基于簇的无线传感器网络交会路由协议(Cluster-based Rendezvous Routing Protocol, CRRP)。该协议是基于交会的路由协议,其中在网络的中间构建交会区域,该交会区域划分整个网络区域并在传感器节点之间分配网络负载,这延长了网络寿命。此交会区域内的节点分为不同的簇,每个簇的簇头(CH)负责不同簇之间的通信,sink在此交会区域内发送其更新的位置信息,并且当传感器节点想要发送数据时,会从该交会区域检索sink的当前位置信息并直接将数据发送到sink。仿真实验结果表明,在能耗与网络寿命性能方面,本文CRRP协议优于Rendezvous协议、LBDD协议、Railroad协议和Ring协议。     

基于深度强化学习的算力网络主动防御方法

算力网络旨在深度融合算力资源与网络资源,实现多种资源的高效协同,最大化资源利用率.算力网络边缘部分通常采用分布式软件定义网络架构,构建逻辑集中但物理分散的控制平面,并将其与数据平面分离,实现全网算力资源与网络资源的统一调度与编排.然而,攻击者极易将控制平面作为首要攻击目标,发起分布式拒绝服务攻击(distributed denial of service, DDoS),使控制平面大面积失效,严重影响计算任务的实时传输.为了解决算力网络中的安全问题,本文创新性地提出了基于深度强化学习的算力网络主动防御方法.首先,构建了马尔可夫决策过程(Markov decision process, MDP)模型来准确表征交换机与控制器映射关系的动态性,并设计了一种基于节点介数的奖励函数来反映DDoS攻击对控制器部署方案的影响.其次,综合考虑多种网络约束,将多控制器部署问题建模为约束满足问题,其可行解空间即为MDP模型的动作空间.最后,提出了一种基于深度强化学习的主动防御算法,迭代优化动作选择策略,智能化选择多控制器部署方案.实验结果表明,该方法在网络性能几乎无损的前提下,相比基准方法能够分别提升13%...     

分簇无线传感器网络的动态混合密钥管理策略

针对现有无线传感器网络密钥管理中计算量过大、存储空间过多和管理不够灵活的问题,在分簇结构无线传感器网络基础上,定义了数据在无线传感器网络中的通信格式以及在网络动态管理中所需的管理矩阵,混合了对称密钥管理策略中密钥产生的快捷性和公钥管理策略的安全性,实现了密钥的动态更新和网络的动态密钥管理。最后分析所提出的策略,对比现有成熟的密钥管理策略,证明了所提策略具有更好的特性。     

基于人工智能算法的能量高效分簇路由协议

提出一种基于人工智能算法的能量高效分簇路由协议,应对无线传感器网络节点中能耗不均衡的问题。在成簇阶段,利用萤火虫优化算法优化模糊C均值聚类,借助改进的模糊C均值聚类算法解决网络分簇问题;根据节点剩余能量和地理位置动态更新簇首。簇间通信阶段,采用蚁群优化算法建立高效的簇间路由,为簇首节点构建最优多跳传输路径。簇内通信阶段引入轮询控制机制,使网络能量效率进一步得到提高。仿真结果表明,所提协议在能量效率和生存周期方面有一定提升。     

基于聚类的无线传感器网络相对定位算法

提出一种基于聚类的无限传感器网络相对定位算法,包括3个步骤,即将网络分簇、各簇建立局部坐标系并计算簇内节点自身在局部坐标系内位置以及各局部坐标系合并成全局坐标系。仿真结果表明,与SDGPSN算法相比,该算法通信和时间开销更少,更适用于能量受限、规模大的无线传感器网络。     

面向无人机群组的轻量动态密钥管理方案

针对无人机群组在军事对抗复杂环境中,网络拓扑结构动态变化,提出了一种面向无人机群组的轻量动态密钥管理方案,旨在解决无人机加入及退出、批量加入及退出、群组合并及分裂等网络拓扑动态变化导致密钥更新问题,同时在网络拓扑没有变化情况下进行本地周期性更新,提高无人机群组密钥更新效率。将参与构造的秘密信息分为用户空间、剩余空间和撤销空间,用户空间可以在接收密钥组管理器（key group manager,KGM）的广播消息后,计算恢复出会话组密钥,剩余空间和撤销空间无法计算恢复出组密钥。密钥更新过程中,KGM利用空闲时间提前在密钥池中选取密钥进行预计算处理,降低KGM因构造广播消息进行复杂计算导致的时延问题。分析和实验仿真表明,该方案具有前向和后向安全性、抗共谋攻击和节点撤销能力,与现有无人机密钥管理方案相比,该方案优化了计算和通信开销,且节点存储开销较小,适用于动态拓扑变化的无人机群组网络。     

基于聚合度的WSN分簇优化算法研究

针对无线传感器网络分簇问题,引入节点聚合度概念,以节点能量的均衡消耗为目标,提出一种有效簇头数优化方法,并设计出均衡网络负载的簇首动态更新和簇重组机制,进一步地优化分簇。算法包括基于能量消耗的有效簇头数计算,聚合度最大的簇首选举和簇建立,以及均衡网络负载的簇首动态更新和簇重组。仿真结果表明,算法能有效延长网络寿命,均衡网络消耗。