为解决SONiC(software for open networking in the cloud)交换机操作系统对多模态网络(polymor phic network,PINet)中模态适配及模态管控问题,提出了一个基于P4Runtime的SONiC网元控制通道容器p4runtime-pins,使多模态网元设备可以支...为解决SONiC(software for open networking in the cloud)交换机操作系统对多模态网络(polymor phic network,PINet)中模态适配及模态管控问题,提出了一个基于P4Runtime的SONiC网元控制通道容器p4runtime-pins,使多模态网元设备可以支持多种网络模态流表的配置。p4runtime-pins容器通过gRPC服务模块实现与控制器的连接,使用邻近网元发现算法实现控制器对链路的发现。设计了网元端口更新算法解决了网元设备在实际应用环境中存在的端口变更问题。同时,针对SONiC网元交换机中硬件转发处理单元存在的流表支持性差异问题,设计了内部流表转存和gRPC网元代理功能,实现了不同网络模态流表的部署。实验结果表明,p4runtime-pins容器资源消耗低,仅占用了1.70%的CPU资源和0.45%的内存资源。同时,部署p4runtime-pins容器的SONiC网元设备能够准确地接收并配置控制器下发的流表规则,流表配置延迟仅为0.027~0.037 s。展开更多
现有的多数入侵检测模型通过长短期记忆(long short-term memory,LSTM)网络评估数据之间的时间依赖性。然而,LSTM网络处理序列数据增加了训练模型的计算复杂度和存储成本。为此,提出了基于多头注意力机制和时间卷积网络的无监督入侵检...现有的多数入侵检测模型通过长短期记忆(long short-term memory,LSTM)网络评估数据之间的时间依赖性。然而,LSTM网络处理序列数据增加了训练模型的计算复杂度和存储成本。为此,提出了基于多头注意力机制和时间卷积网络的无监督入侵检测模型(unsupervised intrusion detection model based on multihead attention mechanism or temporal convolutional network,UDMT)。UDMT不依赖于LSTM网络,它利用时间卷积网络和多头注意力机制构建生成对抗网络的生成器和决策器,实现计算的并行化,进而降低复杂度。同时,UDMT不依赖于标签的攻击数据,它具有检测已知攻击和未知攻击的能力。此外,UDMT采用不同的隐藏层模式,配置灵活,以满足不同的检测率和检测时延的要求。相比于两个同类的检测模型,提出的UDMT能获取更高的检测率和更低的检测时延。展开更多
在研究分析室内无线信号传播特性和传统的室内定位算法的基础上,提出了用BP神经网络来拟合室内无线信号传播模型,避免了对无线信号传播模型中参数A和n的不精确估计.在训练完成的BP神经网络的输入层输入接收信号强度值RSSI(Received Sign...在研究分析室内无线信号传播特性和传统的室内定位算法的基础上,提出了用BP神经网络来拟合室内无线信号传播模型,避免了对无线信号传播模型中参数A和n的不精确估计.在训练完成的BP神经网络的输入层输入接收信号强度值RSSI(Received Signal Strength Indicator),在输出层即可得到对应的距离值,再利用泰勒级数展开法确定盲节点的坐标位置.最终通过Matlab仿真和ZigBee平台实验验证了算法的可行性和有效性.展开更多
当将数字签名应用到广播认证时,网络很容易受到DoS(Denial of Service)攻击,比如攻击者不停地广播虚假数据包从而消耗网络的通信资源和计算资源。针对这种情况,提出一种基于弱认证和信誉等级的协议来防御此类DoS攻击。该协议针对分簇的...当将数字签名应用到广播认证时,网络很容易受到DoS(Denial of Service)攻击,比如攻击者不停地广播虚假数据包从而消耗网络的通信资源和计算资源。针对这种情况,提出一种基于弱认证和信誉等级的协议来防御此类DoS攻击。该协议针对分簇的无线传感器网络模型,利用中国剩余定理和单向函数来完成弱认证,同时还引入信誉管理机制来对节点的信誉进行分级。仿真实验表明,与P.Ning和R.Wang等提出的方案相比,本协议在安全性、有效性和防御广播认证中的DoS攻击能力等方面,均具有较好的优势。展开更多
文摘受到战争等特殊环境下部分节点导航拒止、节点移动性与环境干扰所带来的影响,快速进行测控网络拓扑重构是保证连续测控关键。为了解决上述问题,针对多体制无人集群测控网络的场景,提出一种基于多智能体深度确定性策略梯度(multi-agent deep deterministic policy gradient,MADDPG)的分布式多智能体测控网络群切换算法。该算法运用局部可观测马尔可夫决策模型,并考虑最小连通度、能耗与测控精度设计奖励函数,构建可靠的测控定位系统。仿真结果表明,该算法在不同的干扰环境下能有效抵抗外界干扰,保证测控定位的正常运行,与传统切换算法相比切换成功率提升12%以上。
文摘为解决SONiC(software for open networking in the cloud)交换机操作系统对多模态网络(polymor phic network,PINet)中模态适配及模态管控问题,提出了一个基于P4Runtime的SONiC网元控制通道容器p4runtime-pins,使多模态网元设备可以支持多种网络模态流表的配置。p4runtime-pins容器通过gRPC服务模块实现与控制器的连接,使用邻近网元发现算法实现控制器对链路的发现。设计了网元端口更新算法解决了网元设备在实际应用环境中存在的端口变更问题。同时,针对SONiC网元交换机中硬件转发处理单元存在的流表支持性差异问题,设计了内部流表转存和gRPC网元代理功能,实现了不同网络模态流表的部署。实验结果表明,p4runtime-pins容器资源消耗低,仅占用了1.70%的CPU资源和0.45%的内存资源。同时,部署p4runtime-pins容器的SONiC网元设备能够准确地接收并配置控制器下发的流表规则,流表配置延迟仅为0.027~0.037 s。
文摘现有的多数入侵检测模型通过长短期记忆(long short-term memory,LSTM)网络评估数据之间的时间依赖性。然而,LSTM网络处理序列数据增加了训练模型的计算复杂度和存储成本。为此,提出了基于多头注意力机制和时间卷积网络的无监督入侵检测模型(unsupervised intrusion detection model based on multihead attention mechanism or temporal convolutional network,UDMT)。UDMT不依赖于LSTM网络,它利用时间卷积网络和多头注意力机制构建生成对抗网络的生成器和决策器,实现计算的并行化,进而降低复杂度。同时,UDMT不依赖于标签的攻击数据,它具有检测已知攻击和未知攻击的能力。此外,UDMT采用不同的隐藏层模式,配置灵活,以满足不同的检测率和检测时延的要求。相比于两个同类的检测模型,提出的UDMT能获取更高的检测率和更低的检测时延。
文摘在研究分析室内无线信号传播特性和传统的室内定位算法的基础上,提出了用BP神经网络来拟合室内无线信号传播模型,避免了对无线信号传播模型中参数A和n的不精确估计.在训练完成的BP神经网络的输入层输入接收信号强度值RSSI(Received Signal Strength Indicator),在输出层即可得到对应的距离值,再利用泰勒级数展开法确定盲节点的坐标位置.最终通过Matlab仿真和ZigBee平台实验验证了算法的可行性和有效性.
文摘作为一种全新的信息获取和处理方式,无线传感器网络可以应用在广泛的领域内实现复杂的大规模监测和追踪任务,而网络自身的定位是大多数应用的基础.基于距离的定位是通过测量节点间距来实现的.利用RSSI测距只需较少的通信开销和较低的实现复杂度,这在能量有限的网络节点中是非常重要的.论文分析RSSI测距的原理,实验验证RSSI测试可重复性,在适度的动态环境中RSSI变化有规律性,采用加权和均值法消除环境因素对RSSI测量的影响.实验验证在15 m以内的测距精度可达到2 m.
文摘当将数字签名应用到广播认证时,网络很容易受到DoS(Denial of Service)攻击,比如攻击者不停地广播虚假数据包从而消耗网络的通信资源和计算资源。针对这种情况,提出一种基于弱认证和信誉等级的协议来防御此类DoS攻击。该协议针对分簇的无线传感器网络模型,利用中国剩余定理和单向函数来完成弱认证,同时还引入信誉管理机制来对节点的信誉进行分级。仿真实验表明,与P.Ning和R.Wang等提出的方案相比,本协议在安全性、有效性和防御广播认证中的DoS攻击能力等方面,均具有较好的优势。
