内容中心网络中一种改进型缓存机制

内容中心网络( CCN)作为一种主要的未来网络架构,以命名的内容作为网内的主要元素之一,在网络研究中受到广泛关注。针对已有的CCN缓存方案内容副本替换严重的问题,提出一种内容热门度与节点中介中心度约束的缓存机制PopBetw。在基于节点中心度的基础上,从内容本身的属性热门度出发,避免非热门内容的不必要缓存,降低每个节点的缓存负荷,提高网络缓存性能。仿真结果表明,通过评估缓存大小和内容热门度对缓存性能的影响,PopBetw缓存策略可取得比LCE,LCPro和EgoBetw方案更高的缓存命中率和更小的路径延展度,明显降低网内缓存替换数量,有效减少网内节点中介中心性较大节点群的缓存替换数,达到整体性能最优化。     

内容中心网络中基于区域集中化控制的协作缓存路由机制*

针对在内容中心网络(Content Centric Networking, CCN)中如何合理放置与高效利用应答数据的问题,该文将集中化控制的思想引入到内容缓存与查找中,提出一种协作缓存路由机制。缓存决策时,通过兴趣包和数据包携带标签的方式,确定沿途最大缓存收益区域;在最大缓存收益区域内,结合内容全局活跃度和节点可用缓存空间,选择内容最佳放置位置。路由查找时,将区域内容放置与路由转发相结合,增大缓存资源可用性。仿真结果表明,与经典算法相比,该机制以少量额外的开销提高了缓存命中率和跳数减少率,改善了缓存负载分布均衡性,提升了CCN网络缓存和传输效率。     

内容中心网络中一种降低自治域内内容传输代价的缓存策略

内容中心网络(CCN)是未来互联网中一种有前景的网络架构。它通过网内缓存机制加强内容的传输减少网络传输代价或提高网络吞吐量。针对同一个自治域内的内容分布情况以及热门内容对网络的影响,提出一种以降低内容传输代价为目标的缓存机制——DCR策略。该策略能够将热门内容推向用户同时降低内容的冗余度。实验结果表明:该缓存策略能有效地降低自治域内内容的传输代价,提高了域内缓存命中率。     

基于副本通告的内容中心网络快捷路由机制

内容中心网络是一种新的网络体系结构,采用以名字为标识的内容路由。然而,基本的内容中心网络路由机制仅对服务器的内容建立路由表项,缺少到达节点上缓存的内容副本路由,导致节点缓存资源利用率低,产生较大的内容访问时延。针对该问题,通过将节点缓存的副本向其他节点进行通告,提出一种快捷路由机制,使得节点能够感知邻居节点的内容副本,从而选择最优内容源以获取内容。仿真结果表明,相比不考虑节点副本路由的机制,快捷路由机制可明显减少用户请求的平均时延,在节点缓存容量为60个内容对象时,减少了43%的服务器负载。     

内容中心网络数据污染的快速检测机制

内容中心网络通过路由器缓存内容来提高网络的整体性能.为防止被污染的数据在网络中扩散,路由器需要对进入网络的内容进行验证.原始的验证机制需要对内容的数字签名进行非对称密钥解密操作,导致内容验证速度不能满足高速路由器的需求.提出了基于着色的快速内容验证机制,以减少内容验证的计算复杂度,加快内容的检测速度.该机制通过对第1次进入网络的正确内容进行着色操作以保证其正确性.被着色的内容再次进入网络时,路由器可以通过着色信息来快速验证内容的正确性,从而提高路由器的检测速度.     

一种基于协同缓存的内容中心网络能耗优化策略

当前大多内容中心网络(Content-Centric Network,CCN)缓存决策策略研究都没有综合考虑请求热点、网络能耗、内容流行度和节点协同等相关要素。因此提出一种基于内容流行度的协同缓存策略来优化内容中心网络的能耗。该策略将CCN的一个自治区域网络中的所有内容路由器节点当作一个协同缓存组,并把协同缓存组中每个节点的缓存容量分为两部分,一部分用于自身节点和其他节点协同缓存内容;另一部分用于自身节点独立缓存本地最流行的内容,以提高协同缓存组中内容副本种类的多样性,从而减少网络中内容的重复传输,实现网络能耗的优化。建立相关的能耗优化模型,采用一种改进的遗传算法求解出该协同缓存组能耗优化问题的最优解。实验结果表明,与相关文献中的缓存决策策略相比,所提策略可以有效地降低CCN的能耗,提高其可扩展性,进而指导CCN的演化和部署。     

内容中心网络及其应用

内容中心网络是近几年兴起的互联网新技术,该技术以内容作为核心,通过给每个内容切片设置标识,可以做到在互联网上基于内容寻址,提高互联网的访问速度。该技术可以为目前已经大规模商用的内容分发网络提供借鉴。     

Ad Hoc网络基于动态内容路由的数据共享机制

无线网络已经在各个行业中得到了广泛的应用,例如文件传输、数据共享等。常见的点对点（P2P）共享技术是通过有线网络来获取所需数据的,在无线网络上数据的共享传输则受到各种限制。为解决此问题,提出了基于动态内容路由的数据共享机制,通过比较无线网络中某段网络的特征权重带宽和跳数等来取得更有效的数据信息。     

一种基于好友簇的社交网络中的时延容忍路由协议

社交网络是一种以便携式移动通信设备为节点的无线网络,通常由于其规模较大、结构复杂并且拓扑变化频繁,而成为时延容忍网络的一个典型应用场景。通过分析社交网络的特性,构建了基于好友群组的网络拓扑模型,并基于该模型,提出了一种基于簇结构的时延容忍路由协议。通过实验证明了该路由协议可以在保证较高路由性能的前提下有效控制由于数据副本传染造成的对网络资源的消耗。     

内容中心网络基于接入路由监听的攻击检测方法

为了提高内容中心网络检测兴趣包泛洪攻击的能力,提出一种基于接入路由和信息的攻击检测方法,考虑突发流和攻击流的区别减少对合法用户的误判。首先通过统计正常网络下用户发送兴趣包的平均速率并进行放大,然后根据攻击者与合法用户发送兴趣包速率之间的差异来判断可疑流量,最后通过进一步计算路由器的信息熵来区分突发流与攻击流。仿真结果表明,该方法在尽早检测出攻击的前提下很大程度上减少对合法用户的误判,有效减少兴趣包泛洪攻击对网络带来的影响。     

一种应用于社交网络中的时延容忍路由协议*

基于传染方式的时延容忍路由并不适合直接应用于社交网络中,不可控的冗余数据包不但极大增加了网络的负载,同时也使得节点极易受到DoS攻击。通过分析社交网络的小世界特性,构建了基于社会关系的网络拓扑模型,并基于该模型提出了一种安全高效的时延容忍路由协议。通过实验,证明了基于节点的社会关系特性,该路由协议可以有效地保证重要数据包的成功转发,并降低节点被DoS攻击的风险。     

软件定义的内容中心网络的分段路由策略

为降低软件定义的内容中心网络(SD-CCN)的内容请求时延,减少网络拥塞,快速应对网络中的节点或链路故障,借用软件定义网络(SDN)流量工程中的分段路由思想设计了软件定义的内容中心网络的分段路由策略(SD-CCN-SR)。通过控制器选取最优的缓存或内容源节点作为目的节点查找最优路径,向入口边界节点下发分段标签序列。将分段标签序列中的标签依次作为分段的目的节点进行最短路径转发,实现控制器通过少量控制信息对兴趣包上行链路的整体控制。仿真结果表明,本策略能够有效降低平均请求时延及平均路由跳数。     

基于社交关系的移动机会网络路由算法

在基于节点社交信息移动机会网络路由算法的设计中,存在不能有效平衡数据的传输成功率与平均传输时延的问题。为此,提出一种基于社交关系的路由算法。利用改进的桥接中心度重新评价节点的异质中心性,通过引入社区内的转发判别因子加快社区内消息的转发,结合带有老化机制的Simple社区识别算法选择转发节点。仿真结果表明,与经典算法Bubble Rap及其改进算法BiBubble、BridgingCom相比,该算法能够有效提高消息投递成功率并减小消息平均传输时延。     

车载自组织网络中的被动地理路由算法

针对车载自组织网络中无可靠的基础设施可用、网络的拓扑结构变化快、障碍物多等特点,提出一种车载自组织网络的被动地理路由算法,采用基于城市交通图和节点位置信息的无线路由算法,使用基于路段与速度的位置预判方法,去除广播机制,降低路由开销。模拟实验结果证明,该算法能以较低的路由负荷提供较高的包递送率。     

车载自组织网络路由技术的研究

针对于车载自组织网络车辆节点移动速度快,网络拓扑变化频繁的特点,与传统的自组织网络路由协议有很大的区别且面临的挑战更大,对车载网络路由协议进行研究,然后具体分析基于泛洪的、基于移动预测、基于路边基础设施、基于地理位置、基于概率的各类路由的协议的性能和特点,并分析比较其特性,最后提出理想的路由协议应该具有的特性并展望了未来的研究方向。     

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.     

内容中心移动边缘网络用户移动感知缓存机制

为了提高内容中心移动边缘网络的缓存性能,提出了一种基于用户移动性感知和节点中心性度量的内容中心移动边缘网络缓存机制（user mobility-aware and node centrality based caching,简称UMANCC）.UMANCC机制利用边缘节点计算节点中心性、缓存空闲率以及小区内用户逗留时间.移动边缘网络控制器综合各边缘节点的信息,计算各边缘节点的重要性并进行排序,最后根据排序结果选择内容缓存节点.仿真实验结果表明：与传统缓存机制LCE及Prob相比,UMANCC有效减少用户获取内容的平均跳数高达15.9%,提高边缘节点缓存命中率至少13.7%,减少进入核心网流量高达32.1%,有效地提高了内容中心移动边缘网络的内容分发性能.