机会网络中具有节点意愿度的消息传输机制

如何充分利用各种资源作为移动代理节点实现信息有效交付和网络服务,是机会网络研究中的关键问题。以此为研究背景,针对现有的传输限制,及现有算法对真实网络的适应性等问题,结合节点社会属性,提出一种基于节点意愿度的机会网络中的消息传输机制WDMT。算法充分考虑相似性,节点活跃度,社团温度及朋友影响等社会因素,合理地选择移动代理。真实数据集上的实验结果表明,与现有算法相比,WDMT能够在保证消息交付成功率的同时,降低网络开销及端到端的传输时延。     

MANET手机通信的资源互发现算法及其实现

针对现有的移动Ad hoc网络(MANET)资源互发现算法存在问题进行研究,提出用于MANET手机通信的移动资源互发现算法(MRDA).该算法中每个节点都是等价的,使用组播和单播相结合来发送信息,可以更合理利用带宽,解决了已有MA-NET资源互发现算法采用广播方式带来的信息泛滥,占用带宽高,节点计算能力下降等问题.MRDA算法使用分布式哈希表(DHTs)存储路由表项信息,减小了网络总开销,增强了设备计算能力.同时,针对手机内存、电力受限等特点,对报文的格式进行了设计,简化了报文结构,采用动态广告报文发送间隔,有效减少了内存占用和网络传输代价.最后,建立手机终端节点之间通信的MANET环境,利用MRDA算法实现手机终端即时通信原型.     

面向服务传输的SDN移动网络脆弱性评估模型

针对现有的脆弱性评估算法无法直接应用于软件定义网络(Software Defined Network,SDN),以及评估技术普遍偏向于网络连通,无法针对服务与传输性能对SDN进行脆弱性分析等问题,提出一种面向服务传输的SDN移动网络脆弱性评估模型与算法,设计基于SDN的移动网络脆弱性评估框架。提出一种对基于SDN的移动网络服务器节点与网络设备进行安全脆弱性分析的方法,将静态配置信息和动态运行信息融合评估节点设备的脆弱性,使评估更加全面准确;针对SDN移动网络的服务与传输特性,从传输拓扑和SDN节点活跃度2个方面,计算面向服务与传输的基于SDN的移动网络节点重要度;最后融合节点设备的安全脆弱性和重要度来对基于SDN的移动网络进行脆弱性评估,得到评估结果。通过实例和仿真实验验证了所提算法的有效性,相比同类算法可达到更高的评估准确性。     

一种基于云超级节点的移动P2P存储模型及其传输机制研究

移动P2P具有一些良好的特点,但是由于移动设备之间的多维异构,设备具有较低的带宽,较高的数据传输代价,加之资源分布的任意性,使得基于MP2P的数据存储和传输受到了极大的限制.如何采用针对性的存储方式及其相应的传榆方式是一个重要的研究方向.本文考虑到存储节点的空间限制,数据传输的可靠性等综合因素,提出一种基于云超级节点的移动P2P的存储和传输模型,将部分数据传输到合适的云节点上进行存储,利用云端节点的高可靠性提供较高质量的MP2P服务.结果显示,本文的算法性能较之以往类似的算法有较大的性能提高,同时在存储空间上节约了50％以上,实验和理论分析充分证明了本文提出的存储和传输策略及相应算法是正确、有效的.     

PSN网络中基于社会属性的消息路由

PSN（pocket switched network）网络作为一种特殊的DTN（Delay Tolerance Network）网络,除了具有不包含持续端到端连接、高传输时延及节点资源受限的特点以外,具有更强的社会规律性.本文在研究了现有的算法的基础上,提出了一种基于社会信息的路由算法—BridgingCom.为使消息尽快从本地传递到目标节点,我们选择桥接中心度（Bridging Centrality）作为中继节点的选择依据.实验结果表明,与已有相关算法相比,本改进算法能够在网络负载较低的情况下获得较高的传输效率,较低的传输延迟.     

面向分层联邦学习的传输优化研究

与传统机器学习相比,联邦学习有效解决了用户数据隐私和安全保护等问题,但是海量节点与云服务器间进行大量模型交换,会产生较高的通信成本,因此基于云-边-端的分层联邦学习受到了越来越多的重视。在分层联邦学习中,移动节点之间可采用D2D、机会通信等方式进行模型协作训练,边缘服务器执行局部模型聚合,云服务器执行全局模型聚合。为了提升模型的收敛速率,研究人员对面向分层联邦学习的网络传输优化技术展开了研究。文中介绍了分层联邦学习的概念及算法原理,总结了引起网络通信开销的关键挑战,归纳分析了选择合适节点、增强本地计算、减少本地模型更新上传数、压缩模型更新、分散训练和面向参数聚合传输这6种网络传输优化方法。最后,总结并探讨了未来的研究方向。     

移动社会网络中基于社区的消息机会传输策略

移动社会网络是一种由大量具有社会特征的节点组成的机会网络.已有的基于社区的路由算法大多选用社会性最优的节点参与转发,而没有考虑到社区分布对节点移动的影响,将这些算法直接用于移动社会网络中会导致网络资源消耗高、传输成功率低等问题.针对这些问题,提出一种基于社区的消息机会传输算法,在社区间根据节点到目标社区的传输概率选择社区间的最优传输路径,在社区内选择与目标节点相遇概率较高的节点完成社区内传输.仿真实验结果表明,在移动社会网络中,该算法与 Prophet,Spray and Wait 等经典算法相比,提高了消息传输成功率,降低了网络开销.     

WSNs中移动物体监测的覆盖控制技术研究

针对物体监测时可能存在节点能耗不均和漏检问题,提出一种基于模糊移动轨迹的移动物体监测控制策略.监测点根据邻居节点信息和移动物体轨迹分析机制与节点回退机制,通过有效的优先级划分策略,在节点资源受限的情况下,保证了较高的节点利用率和监测点的覆盖度.仿真结果表明:该策略与PEAS算法相比,有效改善了节点能耗不均的问题,减小无线传感器网络(WSNs)的监测失真度.     

基于数据流和网络编码的无线传感器网络数据聚合算法

为了减少分簇的无线传感器网络(WSN)中数据包传输的数量,并使传感器网络的能量效率最大化,提出了一种节能的自适应数据聚合算法.在该算法中,源节点凭借其存储和计算能力,利用数据流技术减少数据包的传输量;当数据从源节点传输到簇头时,簇头根据控制信息选择一组节点作为编码节点,当数据相关性低于某阈值时,该组节点对数据包进行网络编码,若数据相关性高于某阈值,该组节点则会成为聚合节点进行数据聚合,网络编码和数据聚合可以减少簇头冗余流量,提高能量效率.实验结果显示,使用该算法后,数据包交付率有所提高,能量消耗显著减少.     

面向移动终端的云计算跨域访问委托模型

为实现移动节点跨域访问过程中的云资源保护,针对云环境和移动终端特点,借鉴已有的基于委托的RBAC访问控制技术,提出了一种面向移动终端的跨域访问委托模型、委托机制,有效解决了移动终端所属域的动态多变问题.域管理节点维护的动态路由表,实现了移动节点的准确定位.模型给出了角色合成方法,结合量化角色技术,避免了映射过程中权限的隐蔽提升问题.委托申请频率阈值,避免了恶意节点频繁申请带来的资源耗尽风险.分析结果表明,模型具有较好的实用性和安全性,为实现现有跨域访问控制模型向移动终端扩展提供了新思路.     

基于NAS的私有云存储平台的设计与实现

随着大数据时代的到来与高速网络建设的快速推进,数据化网络资源共享已渗透到人们的日常工作、学习、生活当中。数据网络化储存、多人资源共享成为现代信息传播与保存的重要方式。但是,网络储存平台的安全性一直令使用者担忧。因此,各种各样的私有云储存平台孕育而生,为使用者提供相对独立的个人使用空间。经过长期的使用发现,传统的私有云存储平台虽然可以达到一定的安全性,但是,安全性只相对公共开放网盘而言。同时,存在多用户瞬时访问下协议拥堵、大数据交互节点回馈延迟高的问题。针对传统私有云的架构特点与问题产生原因,提出基于NAS的私有云存储平台的设计与实现方法。采用基于NAS的协议加密技术、多路访问优化单元、数据压缩单元对传统私有云存在的问题进行针对性解决。通过仿真实验证明,提出的基于NAS的私有云存储平台的设计与实现方法,具有数据储存安全性高、峰值状态下访问点网络畅通性好、数据网络传输交互率高、延迟小等优点。     

基于LoRa技术的温室农作物自动化培育系统设计

针对现存农业物联网采用ZigBee、Bluetooth等技术面临通信距离短、功耗高的问题,提出基于LoRa无线通信技术的监控、培育系统。该自动培育系统由传感器节点采集、监控、调节施肥模块组成,同时通过对节点入网流程和集中器传输信息的路径探测的设计,使得上位机能通过透传云对农田环境进行有效监测。该系统成本低、适用范围广、实用性能强,在实时监控农作物生长环境的同时以施肥形式培育农作物,能够有效提高生产效率。测试结果证明,该系统具有较高可靠性。     

移动边缘计算安全防御研究

移动边缘计算(Mobile Edge Computing,MEC)通过进一步将电信蜂窝网延伸至其他无线接入网络,可以有效地解决传统网络中回程链路负载过重、时延较长的问题.但由于MEC服务节点暴露在网络边缘,且计算能力、存储能力和能量受限,更易受到攻击者的青睐.在分析移动边缘计算面临的安全威胁问题基础上,针对设备安全、节...     

基于移动云的教育信息资源共享机制研究

移动云计算作为先进的移动学习支撑技术,能够解决当前高校教育信息资源共享的瓶颈。本文分析了移动云 计算在教育信息资源共享中的优势,探讨了基于移动云的教育信息资源共享的平台构建思路、关键技术和设计方法,在此基础 上从资源整合、组织协调、持续激励等方面阐述了基于移动云的教育信息资源共享策略和机制。     

基于非协作博弈的边缘分布式缓存方案

随着多媒体数据流量的急剧增长,传统云计算模式难以满足用户对于低延时和高带宽的需求.虽然边缘计算中基站等边缘设备拥有的计算能力以及基站与用户之间的短距离通信能够使用户获得更高的服务质量,但是如何利用边缘节点的收益和成本之间的关系设计边缘缓存策略,仍然是一个具有挑战性的问题.利用5G和协作边缘计算技术,在大量短视频应用场景下,提出了一种协作边缘缓存技术来同时解决以下3个问题：（1）通过减少传输延时,提高了用户的服务体验;（2）通过近距离传输,降低了骨干网络的数据传输压力;（3）分布式的工作模式减少了云服务器的工作负载.首先定义了一个协作边缘缓存模型,其中,边缘节点配备有容量有限的存储空间,移动用户可以接入这些边缘节点,一个边缘节点可以服务多个用户;其次,设计了一个非协作博弈模型来研究边缘节点之间的协作行为,每一个边缘节点看成一个玩家并且可以做出缓存初始和缓存重放策略;最后,找到了该博弈的纳什均衡,并设计了一个分布式的算法以达到均衡.实验仿真结果表明,提出的边缘缓存策略能够降低用户20%的延时,并且减少了80%的骨干网络的流量.     

Secure data aggregation in wireless sensor networks: A comprehensive overview

Wireless sensor networks often consists of a large number of low-cost sensor nodes that have strictly limited sensing, computation, and communication capabilities. Due to resource restricted sensor nodes, it is important to minimize the amount of data transmission so that the average sensor lifetime and the overall bandwidth utilization are improved. Data aggregation is the process of summarizing and combining sensor data in order to reduce the amount of data transmission in the network. As wireless sensor networks are usually deployed in remote and hostile environments to transmit sensitive information, sensor nodes are prone to node compromise attacks and security issues such as data confidentiality and integrity are extremely important. Hence, wireless sensor network protocols, e.g., data aggregation protocol, must be designed with security in mind. This paper investigates the relationship between security and data aggregation process in wireless sensor networks. A taxonomy of secure data aggregation protocols is given by surveying the current “state-of-the-art” work in this area. In addition, based on the existing research, the open research areas and future research directions in secure data aggregation concept are provided.     

安全数据库隐蔽通道的标识技术与实例分析

LogicSQL数据库是自主研制基于Linux的高安全级别安全数据库。重点对安全数据库的隐蔽通道标识技术进行研究,为寻求更好的隐蔽通道标识方法,对共享资源矩阵、信息流公式法、无干扰法等标识方法从理论上进行分析,以Log-icSQL安全数据库的隐蔽通道进行实例分析。改进的共享资源矩阵是目前相对比较成功的隐蔽通道标识方法,无干扰法的实际应用可作以后的隐蔽通道标识方法研究重点。     

基于云计算的科技资源信息共享模式的构建

随着我国电子政务系统的不断升级换代,各个地区和各个业务部门的应用系统已经开始逐步完善起来,但是由于信息化技术水平的限制,造成了大量的人力和物力的浪费,很多业务服务系统之间不能实现信息共享,“信息孤岛”问题越来越突出,如何避免该问题的重复再现,一直是一个研究的热点课题。伴随着当今云计算技术的推广,使用云计算实现大规模数据存储和计算,以及使用云平台整合服务和构建新的应用服务将有助于解决以上问题。本文提出一种基于云计算的平台共享范式,意在解决地区科技资源的信息共享,并实现科技资源数据的大规模存储,防止信息系统碎片。     

无线传感器网络中干扰最小化问题的后悔贪心算法

无线传感器网络是当前信息领域的一个研究热点,由于无线传感器携带的能量有限,限制了无线传感器的使用寿命,通过减少由于邻近节点同时传输信号产生的干扰可以降低节点的能耗。拓扑控制技术可在保持网络连通的情况下,调整节点传输半径,以降低干扰。以接收者为中心的干扰模型中,求解无线传感器网络中基于拓扑控制技术的干扰最小化问题是NP难问题。现有的贪心算法求解思路是依据某个贪心准则依次确定每个节点的传输半径,求解速度快,但精度有待提高。探讨了增强目前最好贪心算法精度的策略,允许部分后悔操作,即每个贪心迭代步中当前网络的最大干扰增加时,通过两个后悔策略重新调整某些节点的传输半径,力图降低当前网络的最大干扰。模拟实验结果表明,针对随机产生的算例,所提出的后悔贪心算法在略有增加的时间内有效提高了现有贪心算法的精度。     

基于多Agent和本体的分布式资源描述和检索

分布式资源库是当前信息领域的一个重要趋势,分布式资源描述和检索是其中的核心问题。文章提出了一个基于多Agent和本体的分布式资源描述和检索解决方案,实现资源分布式存储和资源分布式检索。引入本体作为领域知识基础,各站点以异构的方式,按照自己的方案来进行资源存储和描述。引入静态Agent用于各个站点的管理,并使用移动Agent作为移动的智能查询实体往返于各站点之间,实现分布式的资源检索。