车联网信息服务安全机制关键技术综述

由于车联网的特殊结构,其面临的通信安全问题在车联网设计中极具挑战性。因此,建立完善的车联网信息服务安全机制成为新的研究热点。总结了车联网的发展现状,从车联网体系结构鲁棒性、信息安全传输机制和车辆用户终端安全管理3个层面入手,对解决V2X(Vehicle to Everything)信息服务安全问题的关键技术进行了总结。最后,展望了车联网信息服务安全机制的未来研究方向。     

硬盘软件故障分析及恢复方法

本文讨论了微机维修中，硬盘软件故障的分析和排除方法，介绍了恢复软件故障硬盘的难点，并对维修中心编制的“硬盘软故障自动恢复程序”－－ＤＩＳＫ作一说明。     

基于车联网和移动边缘计算的时延可容忍数据传输

以物联网和车联网为代表的智慧城市的快速发展,使网络中的数据传输与数据计算面临巨大挑战,网络资源的分配也越来越受到广泛关注,为此提出了一种基于移动边缘计算的新型网络架构,通过整合物联网与车联网,用以传输时延可容忍数据及处理数据计算任务.由于在同一网络架构下,需要融合多种网络标准和协议,基于可编程控制原理的软件定义网络技术被应用于所提网络架构中.此外,时延可容忍数据在软件定义的车联网中的传输与计算节点选择过程可建模为部分可观测马尔科夫决策过程,从而优化并获得最小化系统开销,包括最小网络开销和最短数据计算处理时间.仿真结果表明,与已有方案相比,所提方法可以有效地降低系统开销,缩短数据计算执行时间,提升数据计算效率,且在传输时延允许条件下,保证时延可容忍数据的传输到达率.     

一种面向软件定义网络的大流检测机制

为解决大流检测过程中普遍存在的精度低、耗费高等问题,提出了一种面向软件定义网络的大流检测机制SampleFlow.通过综合sFlow和OpenFlow技术优势,使用粗粒度的采样技术识别出疑似大流,在OpenFlow交换机上安装测量流表项,对这些疑似大流进行细粒度测量判别,以达到准确检测大流的目标,通过采样点优化选择算法,还可降低采样的冗余性.实验结果表明,SampleFlow能够有效降低测量负载,并提升大流检测的精度.     

一种面向智慧交通的车联网网络流量估计方法

随着5G网络的快速部署,车联网、物联网、边缘计算等迅速发展,车联网络流量测量面对诸多挑战.研究了面向智慧城市的车联网流量估计问题,提出了一种基于软件定义网络的车联网流量估计方法.基于软件定义网络架构获得粗粒度的车联网络流量测量值,构建了基于自回归移动平均模型的细粒度测量模型,并提出一种启发式算法来获得精确的流量估计结果...     

软件定义网络中一种优化的拓扑发现机制

针对软件定义网络中拓扑发现机制存在资源消耗过大,运行效率低等问题,提出一种优化的拓扑发现机制(S-OFDP)。首先基于图的最小顶点覆盖思想,采用贪心算法实现网络拓扑的最少交换机覆盖,再利用端口分类和哈希策略消除网络中的冗余数据包。仿真实验结果表明：与现有的拓扑发现机制相比,S-OFDP机制下,网络中总LLDP数量的效率增益可达48.66%。因此,S-OFDP能够有效地减少网络中LLDP的数量,从而减少资源消耗,降低了控制器的负载。     

支持高效管理的软件定义DCN控制架构

提出了支持高效管理的软件定义数据中心网络控制架构(FRINGE),采用分布式和集中式相结合的控制,特点是在网络边缘构建软件定义的集中管理域,利用边缘网络设备的可编程配置能力提高网络管理效率. 通过分析发现,FRINGE具有较好的实现可行性,仅需对现有数据中心柜顶交换机进行OpenFlow软件升级. 以数据中心网络管理功能中的故障诊断为例,说明了FRINGE可提升网络管理的性能,诊断探测开销比原有方法可降低至少2个数量级.     

基于软件定义的多模式无线网络

论述了软件定义多模式无线网络的基本原理和结构,分析了其特点,并就两种方案比较分析。     

考虑控制器故障的软件定义机载网络选举算法

针对机载网络环境下控制器发生不可恢复故障的问题,提出分布式的控制节点选举（DCNE）算法. 为了保证故障恢复后控制节点的性能,综合考虑邻居节点密度、平均流请求量和控制器处理能力,计算选举权值. 通过邻居节点信息的建立和维护实现选举消息的更新,提出依据节点状态传递和处理选举消息的算法. 从故障恢复后的控制域性能角度对DCNE算法进行仿真验证. 结果表明,与现有算法对比,DCNE算法在最大时延和流部署开销指标上具有更好的性能,能够较好地适用于机载网络环境.     

一种分布式故障恢复算法

基于物理光纤技术的全光网络在波长变换和管理中,当遇到网络产生未知波长的情况时,会引起故障告警的泛滥.考虑到全光网络透明性和高速率的特点,为了不丢失非故障源的信息,采用一种分布式的故障信息管理的方式,寻找故障源的恢复算法,能很好地解决告警泛滥的问题.该算法通过使用时间差的方法对故障源头的情况进行分析.通过进行计算机仿真,结果表明,该分布式算法能使全光网络中故障恢复问题变得简单和高效.     

软件定义无线传感器网络中低控制负载的睡眠调度

为了克服软件定义无线传感器网络（SDWSN）中控制流量的限制,依据基于能量消耗的连通k邻域睡眠调度算法和软件定义网络（SDN）的特性,提出了一种低控制负载的睡眠调度方案. 首先,利用SDN的网络模型重新设计无线传感器网络的模型;然后,依据新的网络模型,对传统的睡眠调度方案进行改进. 在此基础上,设计出能够降低网络中控制流量的流表,从而降低SDWSN中的控制负载. 仿真结果表明,本文所提出的控制流设计方案在控制流量和数据平面中更新节点状态的平均响应时间要优于SDWSN中的睡眠调度,该方案能够最小化整个网络中的控制流量,在延长网络生命周期的同时降低控制负载.     

软件定义数据中心网络研究

提出一种软件定义数据中心网络方案.采用多控制器进行层次多域管控,引入向量地址作为数据交换标签,结合自主研发低造价交换设备和商业级服务器设计,并实现数据中心网络模型.实验结果表明,该方案具有良好的实用性和可编程特性,有效地解决了数据中心网络扩展性差、运维成本高和管控方式复杂等问题,为构建未来绿色节能数据中心网络提供了重要思路.     

一种软件定义网络中带内模式下控制网络的配置升级机制

为了实现带内模式下控制链路的快速升级,提出了基于目的节点对所需升级的配置进行划分的计算机制,通过对上行链路和下行链路的分析提出了将上下行链路基于统一的升级处理机制分别进行升级的方法.实验结果表明,提出的算法能在相对更短的时间内得到配置升级时各节点的优先级分布,并以更少的升级步骤完成升级,但是需要占用额外的流表空间.     

基于网络编码的多播网络故障恢复

针对多播网络中的链路失败恢复问题,从纠删码的编译码思想出发,提出了一种基于网络编码的可靠多播网络系统的构造方法.该方法采用静态的网络码,当多播网络发生有限条链路失败时,可采用基于接收节点的方式恢复可恢复的链路失败,而不需改变中间节点的编码.同时在网络信息流分解基础上给出了在较小的符号域上构造网络码字的方法.通过这种编码多播方式,不仅可以利用较小的网络资源构造近似即时的自我修复多播通信网络,提高多播网络链接的鲁棒性,而且能够获得较高的多播传输速率.     

软件定义网络中应用蚁群优化的负载均衡算法

在软件定义网络中提出了一种应用蚁群优化的负载均衡算法,以负载均衡度为目标函数重定义了蚁群算法中的参数和操作,对软件定义网络数据流和网络拓扑进行合理设置,规划出流传输的最优路径,从而提升了网络资源利用率和流传输质量.仿真结果表明,与其他算法相比,新算法在负载均衡度、流接受率、流丢包率、时延以及网络吞吐量方面的性能都有明显的提升.     

一种软件定义网络的安全服务路径优化构建机制

针对现有的安全服务路径优化构建方法缺乏综合考虑具体安全需求和底层资源状态的问题,提出一种基于启发式广度优先搜索算法的安全服务路径优化构建机制。首先,给出了基于软件定义网络的安全服务路径构建的总体结构,并引入整数线性规划对安全服务路径优化构建问题进行数学建模;其次,提出一种启发式广度优先搜索的模型求解算法,主要采用“先选择后搜索”的方式,解决同时考虑具体安全需求和底层资源状态的安全服务路径优化构建问题。仿真实验结果表明,所提出的构建机制在性能指标上优于对比方法。     

基于软件定义的移动信息物理融合系统

在汽车和飞机等交通工具上安装传感器等设备,导致了新一代移动信息物理融合系统MCPS（Mobile Cyber-Physical System）的出现.针对MCPS主要以硬件资源为核心,自动化水平不高的问题,本文提出了一种基于软件定义的MCPS建模方法.通过结构分析与设计语言AADL（Architectural Analysis and Design Language）对硬件资源虚拟化,然后使用软件定义的方法对硬件资源进行分析和处理,可以有效提高MCPS系统的自动化水平.以移动车辆自主处理分析传感器数据并控制车辆的驾驶为案例,详细介绍系统的组成和建模过程.并通过添加安全附件对该模型的安全性进行分析验证,证实了基于软件定义建模的可行性与有效性.     

层次型软件定义无线传感器网络资源调度策略

为了解决传统无线传感器网络基于特定任务导致资源利用率及能量效率低下,且无法适应网络拓扑动态变化的问题,提出了针对多任务并发场景的层次型软件定义无线传感器网络资源调度策略。将软件定义网络引入无线传感网实现控制层和数据层解耦,通过灵活的网络资源调度策略同时完成多个任务,在保证监测质量的前提下,最小化网络总能耗;此外,软件定义的主节点可及时获取网络拓扑变化,并通过簇头节点实现簇内资源调度,提高优化效率,并降低能量消耗。结果表明,所提出的全局网络资源调度策略提高了能量效率和资源利用率,簇内资源调度在高效解决网络动态事件的同时降低了主节点的控制开销。     

基于白鲸优化算法的配电网故障恢复方法

提出了一种基于白鲸优化（BWO）算法的配电网故障恢复方法。首先,建立光储、风储系统模型以及负荷模型,以故障后重要负荷损失量最小为目标函数,进行配电网的初步孤岛划分。其次,以网络损耗和开关操作次数加权求和最小为目标,采用BWO算法求解,获取孤岛划分与开关操作配合的故障恢复结果。然后,通过3种场景对比,验证了所提方法能够在不同故障时段获得配电网故障恢复的最优结果。最后,将BWO算法与二进制粒子群优化算法、灰狼优化算法的运行结果进行对比,验证了BWO算法寻优效果更好。     

具有多重故障恢复能力的光网络生存性机制

为了解决多重故障情况下网络发生故障后能尽快地恢复 受影响的业务这一问题，提出了一种具有多重故障恢复能力的光网络生存性机制. 针对传 统子网路由法存在的问题，给出了相应的改进方案：在子网路由法中考虑了对共享分享链路 组的恢复问题；在子网路由法中引入了选路原则. 在采用子网路由法的基础上探讨了二次故 障的生存性方法，并从有效利用率的角度对所给出的改进方案进行了仿真和分析.