Survivability-oriented optimal node density for randomly deployed wireless sensor networks

The survivability is usually critical for wireless sensor networks,which are often deployed in the unattended harsh environment.Lots of technical schemes to improve the survivability depend on the redundant resources of the sensor networks.The amount of resources is usually determined by the node density during the deployment phase.For the random deployment and random node failures,the quantitative relation between the survivability and the node density is studied.Based on the conditional survivability,the node density to meet the required survivability level is presented.Finally,the survivability for unpredictable failures and the optimal node density to maximize the price–performance ratio are also discussed.     

基于改进BN模型的网络切片安全部署方法

为了满足5G垂直用户对于网络切片部署时细粒度安全隔离需求,同时兼顾用户的隔离需求和提高资源利用率,提出了一种基于改进BN模型的网络切片安全部署方法。首先提出了一种双层BN模型的网络切片部署架构,基于SBA（service based architecture）设计了虚拟机容器的双层虚拟化架构,将网络切片根据其所属用户的隔离需求分配利益冲突类标签,基于改进的BN模型部署规则确定网络切片的隔离部署策略;然后将该部署方法建立为整数线性规划模型,并将部署成本作为目标函数,通过最小化目标函数实现低成本部署网络切片;最后使用遗传算法对该问题仿真求解。实验结果表明,该安全部署方法在满足网络切片安全隔离需求的前提下降低了部署成本。     

无线传感器网络节点重部署研究进展

传感器节点随机部署导致的分布不均匀往往会使无线传感器网络的感测区域产生覆盖空洞或冗余覆盖,严重影响网络性能,因此需要重部署对网络拓扑进行修复。总结和分析近年来重部署相关的主要研究方向和成果。首先回顾了三种基础的节点感测模型;再从研究问题、策略设计优化目标和分类方法等三个方面对节点的重部署进行了全面的梳理;然后着重针对典型的传感器节点和Sink节点的重部署策略进行分类解释和比较分析;最后讨论强化学习框架下的节点重部署策略和安全监测需求下无线传感器网络迁移部署,并指出重部署策略的应用前景与发展趋势以及未来的优化方向。     

多模态方向标准研制正式启动!中国信通院联合多家单位共同开展多模态方向标准研究工作

近年来,随着网络技术和应用的不断发展,特别是大数据、云计算、人工智能等的出现和应用,互联网迎来了加速裂变式的新一轮革命。然而,面对“人-机-物”万物互联时代的来临以及百年未遇的国际政治经济技术大变局,依赖IP互联的网络发展面临路由转发效率低、架构僵化等诸多挑战。为突破传统网络的单一承载结构发展模式,形成面向多元化垂直行业需求的多元化网络发展范式,多模态网络(PINet,PolymorphIc Network)旨在将网络技术体制与支撑环境分离,最大程度释放新兴应用驱动的网络技术体制创新活力,极大降低新型网络体制的应用部署与服务提供门槛。     

数说减灾

52.44亿元2019年12月12日,财政部、应急管理部安排下拨2019-2020年度中央冬春救灾资金52.44亿元,用于支持帮助各地灾区统筹做好受灾群众2019年冬至2020年春期间基本生活保障和救助工作,确保受灾群众安全、温暖过冬。12月10日,应急管理部会同民政部、财政部,组织召开电视电话会议,进一步安排部署受灾群众基本生活保障和救助工作,要求各地加强组织领导、落实资金投入、严格程序标准、加强跟踪督导,确保春节前将中央和地方各级安排的冬春救灾资金及时足额发放到受灾群众手中。     

中央经济工作会议部署经济工作

中央经济工作会议12月10日至13日在北京举行。会议强调,2014年是全面贯彻落实党的十八届三中全会精神、全面深化改革的第一年,改革任务重大而艰巨。会议指出,做好2014年经济工作,最核心的是要坚持稳中求进、改革创新。要稳扎稳打,步步为营,巩固稳中向好的发展态势,促进经济社会大局稳定,为全面深化改革创造条件。同时,要积极推动全面深化改革,坚持问题导向,勇于突破创新,以改革促发展、促转方式调结构、促民生改善。     

基于追踪部署的着色包标记算法的研究 *

基于追踪部署的相关理论和着色包标记算法 ,针对当前危害很大的分布式拒绝服务攻击 ,提出一种基于追踪部署的 IP回溯算法。该算法是以贪心算法为基础 ,利用 K-剪枝算法在网络拓扑图中找出一些关键的路由器 ,利用这些路由器也就是只让 tracers对过往的数据包按照着色包标记算法进行标记 ,这样不但减少了重构路径所需的数据包数 ,降低了路径误报率 ,提高了追踪到攻击者的速度 ,而且大大减轻了路由器标记的负担 ,从而能够迅速准确地找到攻击源。     

集群电动汽车充电行为的深度强化学习优化方法

随着用电信息采集系统的推广,数据驱动的机器学习方法在用户侧用电行为优化领域的应用已引起广泛关注。利用深度强化学习方法(deep reinforcement learning,DRL),基于充电监测系统实时反馈的数据与分时电价信号,从负荷聚合商层面优化电动汽车(electric vehicles,EVs)充电行为。通过双延迟深度确定性策略梯度算法(twindelaydeep deterministic policy gradient,TD3)对单辆电动汽车充电过程进行建模。通过在训练智能体时向其状态中引入随机噪声,该模型获得了对不同状态下的电动汽车充电行为的泛化控制能力。通过将训练得到的智能体进行分布式部署,该方法实现了对集群电动汽车充电行为的快速实时优化,其效果在算例中得到了验证。     

基于云基础设施的服务部署优化问题建模

目前典型的云基础设施提供商所提供的虚拟机资源都是有限的规格类型,当同一个服务部署在不同配置的虚拟机上时,会体现出不同的性能。通过对基于云基础设施的SaaS层服务部署情况进行研究和分析,提出对服务部署策略进行优化的必要性,并将该服务部署优化问题抽象为多目标组合优化问题,对其进行数学建模;然后利用排队论,得出优化指标的计算方法,并进行实验验证。