Packet Routing for the Quantum Internet
School of Electrical Engineering and Telecommunications, University of New South Wales（新南威尔士大学电气工程和电信学院）
该研究针对量子互联网中的数据包路由提出新设计，利用IPv6扩展报头，采用极简方法改动标准，概述实现相关量子过程的更改，所提架构能实现更广泛量子结果，提供了通过少量添加IPv6来调用新量子路由结果的途径。
2026-07-08 cs.NI quant-ph
BDPC: Controlling Application Delay in 6TiSCH networks for the Industrial Internet of Things
针对工业 IoT 中分组须同时满足可靠性与截止期限的问题，提出分布式自适应的 BDPC 机制，利用节点延迟信息和分组时间预算分配资源，使按期到达分组数较默认 MSF 提升逾2.6倍且兼容6TiSCH。
2023-01-29 cs.NI
Packet Score based network security and Traffic Optimization
分布式拒绝服务攻击（DDoS）是互联网安全的主要威胁之一。本文通过引入在线攻击自动分类和攻击数据包丢弃技术，在一定程度上解决了网络安全问题。基于与属性相关联的优先级并且基于与每个分组基础上的到达分组的概率分布的比较，来向传入分组分配分数。
2012-02-09 cs.NI
Model-Free Control as a Service in the Industrial Internet of Things: Packet loss and latency issues via preliminary experiments
无模型控制（MFC）从软件和硬件的角度都很容易实现，可以为工业物联网（IIoT）和工业4.0引入高级控制综合。选择用户图协议（UDP）作为互联网协议允许忽略延迟。尽管最严重的数据包丢失，令人信服的计算机模拟和实验室实验表明，MFC表现出良好的服务质量（QoS）和行为优于经典的PI调节器。
2020-06-04 cs.NI cs.SY eess.SY
Protocols for Packet Quantum Network Intercommunication
量子网络涉及多方相互发送量子信息，可以彻底改变通信，计算和基础科学。未来的互联网将是一个由各种分组交换量子网络和经典网络组成的全球系统，我们称之为\emph{quantum internet}。为了构建量子互联网，需要支持量子信息在其中分发的统一协议。IntuitoneOne将扩展经典的互联网协议来处理量子信息。然而，经典的网络机制，特别是那些与错误控制和可靠连接相关的机制，隐含地假设信息可以复制，这在量子世界中是不正确的，因为不可克隆定理和纠缠的一夫一妻制。在本文中，我们研究并提出了分组量子网络互通协议。为了解决传输中的丢包问题，我们提出了一个基于量子秘密共享方案的量子重传协议。还讨论了其他互联网协议。特别地，逻辑进程到进程连接的创建是通过三次握手协议的量子版本来完成的。
2021-09-12 cs.NI quant-ph
Reliable and Low-Latency Fronthaul for Tactile Internet Applications
随着Cloud-RAN作为下一代移动网络的主要架构解决方案之一的出现，前传（FH）段的可靠性和延迟成为触觉互联网等应用的关键性能指标。从点对点专用跳频链路到基于分组的多跳频网络的切换使确保跳频性能变得更加复杂。这种变化在很大程度上是合理的，因为基于分组的前传允许在现有的以太网基础设施上部署跳频网络。本文提出了通过对跳频网络传输的MAC帧进行多径分集和纠删编码来改善基于分组的前传的可靠性和延迟。在一个概率模型下，假设一个单一的服务，获得可靠的跳频传输和可靠性延迟的权衡所需的平均延迟进行了研究。然后，通过数值研究对分析结果进行验证和补充，该数值研究通过比较正交和非正交的FH资源共享来解释5G网络中增强型移动宽带（eMBB）和超可靠低延迟（URLLC）服务的共存。
2018-09-24 cs.NI
Simulink based VoIP Analysis
如果没有可靠的数据网，互联网上的语音通信是不可能的，当分布式网络拓扑与数据包结合使用时，这是第一次可用。早期的网络使用单中心节点网络，其中单个工作站（服务器）负责通信。这就造成了问题，就像中心节点出现故障一样，（工作站）什么都不能工作。分布式系统解决了这个问题，在分布式系统中，通过在许多节点之间分散负载来提高可靠性。分组交换和分布式网络的想法相结合，这种组合增加了可靠性，速度和负责互联网上的语音通信，IP语音（VoIP）这些数据包通过分组交换网络（如互联网）传播，并到达目的地，在那里使用兼容的编解码器（音频编码器/解码器）进行解压缩，并转换回模拟音频。介绍了VoIP网络的Simulink体系结构。
2010-06-04 cs.NI
Network Optimization for Unified Packet and Circuit Switched Networks
互联网流量继续无情地增长，主要是由越来越高的分辨率视频内容驱动的。虽然研究表明，互联网路由器处理的大多数数据包都是直通流量，但它们仍然必须在当前网络中的每一跳进行排队和路由，这不必要地增加了大量延迟和处理成本。这种直通业务可以借助于预先建立的电路通过底层光传输网络进行更好的电路交换，这在统一的分组和电路交换网络中是可能的。在本文中，我们提出了一种新的凸优化框架的基础上，一个新的目的地为基础的多商品流配方的电路在这样的统一网络的分配。特别是，我们考虑两个部署设置，一个基于实时流量监控，另一个依赖于基于历史的流量预测。在这两种情况下，我们制定全球网络优化目标凹函数，捕获公平共享网络容量之间的竞争流量。我们的问题公式的凸性确保了全局最优解。
2019-05-22 cs.NI
Spatial Temporal Analysis of 40,000,000,000,000 Internet Darkspace Packets
互联网对我们的社会从未如此重要，了解互联网的行为至关重要。应用互联网数据分析中心（CAIDA）望远镜观察到来自一个未经请求的暗空间（占互联网的1/256）的连续数据包流。在2019年和2020年期间，收集了超过40，000，000，000，000个独特的数据包，代表了有史以来最大的互联网流量公共语料库。利用加州大学圣地亚哥分校，劳伦斯伯克利国家实验室和麻省理工学院的超级计算中心的综合资源，从CAIDA望远镜数据的匿名源-目的地对的时空结构进行了分析与GraphBLAS层次超解析矩阵。这些分析提供了独特的见解，这种不请自来的互联网暗空间流量与许多以前看不见的缩放关系的发现。数据显示，与COVID 19大流行开始相对应的未经请求的流量显著持续增加，但与独特来源、来源扇出、独特链接、目的地扇入和独特目的地相关的潜在缩放关系变化相对较小。这项工作证明了安全收集和分析大量匿名互联网流量的实际可行性和好处。
2021-08-15 cs.DC cs.NI cs.PF
On Blowback Traffic on the Internet
本文研究单次探测引发大量响应数据包的回弹现象，发现数万至数十万主机产生回弹，平均放大达数量级，且回弹源稳定，可被利用发动放大式拒绝服务攻击。
2023-05-09 cs.NI
The Internet Runs on Names
APNIC（亚太网络信息中心）；UCLA Computer Science Department（加州大学洛杉矶分校计算机系）
本文探讨了互联网从基于IP地址的设计转向基于名称的操作带来的矛盾，指出这种转变导致了操作复杂性、脆弱性和风险。
2026-06-15 cs.NI
A Framework for Multiaccess Support for Unreliable Internet Traffic using Multipath DCCP
移动节点通常配备有多个无线电，并且可以连接到多个无线电接入网络（例如，WiFi、LTE和5G）。因此，重要的是设计有效地管理多个网络接口的机制，用于聚合容量、引导业务流或在多个接口之间切换流。虽然这样的多址解决方案具有增加总体业务吞吐量和通信可靠性的潜力，但是不同接入链路上的可变时延引入了分组时延变化，这对应用服务质量和用户体验质量具有负面影响。在本文中，我们提出了一个新的IP兼容的多路径框架异构接入网络。该框架使用多路径数据报拥塞控制协议（MP-DCCP）（常规DCCP的一组扩展）来使传输连接能够同时跨多个接入网络操作。我们提出了新的协议框架的设计，并显示模拟和实验测试床的结果，（1）演示了新的框架的操作，（2）展示了我们的解决方案的能力，管理显着的数据包延迟变化所造成的网络路径的不对称性，通过应用可插拔的数据包调度或重新排序算法。
2019-07-10 cs.NI
Dynamic Homeostasis in Packet Switching Networks
在这项研究中，我们调查的适应性和鲁棒性的分组交换网络（PSN），互联网的基本架构。我们声称，自适应引入的传输控制协议（TCP）的拥塞控制机制是可解释为自组织的多个吸引子和稳定的切换从一个吸引到另一个。为了定量地讨论这一论点，我们研究了互联网的适应模拟PSN使用ns-2。我们的假设是，互联网的鲁棒性和脆弱性可以归因于PSN反馈机制的固有动态，称为拥塞窗口大小，或\textit{cwnd}。通过改变输入到PSN系统的数据，我们研究了cwnd时间动力学中吸引子的可能自组织性，并讨论了PSN系统的适应性和鲁棒性。本研究提供了一个例子阿什比的要求多样性的行动。
2014-09-03 cs.NI physics.soc-ph
What's (Not) Validating Network Paths: A Survey
验证数据包所采用的网络路径对于安全的Internet体系结构至关重要。任何可行的解决方案都必须强制数据包沿着终端主机指定的路径转发，并验证数据包是否采用了这些路径。然而，目前的互联网既不支持执行，也不支持核查。由于路由和转发之间可能存在长期的混淆，文献中只存在有限的路径验证解决方案。这篇综述文章旨在重振路径验证这一重要而重要的主题的研究。它不仅明确了路径验证的工作原理，而且还明确了看似合格的解决方案的不足之处。这些分析探讨了未来路径验证的研究方向，以提高安全性，隐私性和效率。
2018-04-25 cs.NI
On the Flow-level Dynamics of a Packet-switched Network
分组是诸如因特网的现代通信网络中的基本传输单元。物理层调度决策是在数据包的层次上做出的，而具有外生到达过程的数据包层次模型长期以来一直被用来研究网络性能，以及设计更有效地利用网络资源的调度策略。另一方面，网络的用户更关心端到端带宽，其通过诸如TCP的拥塞控制策略来分配。基于效用的流级模型在理解拥塞控制协议方面发挥了重要作用。总之，这两类模型为网络的流级和包级动态提供了单独的见解。
2010-03-03 cs.NI
Performance Evaluation of Fuzzy Integrated Firewall Model for Hybrid Cloud based on Packet Utilization
云计算是一种高度灵活、保密和易于访问的平台媒介，为互联网上的信息共享提供了强大的服务。云安全已经成为一个新兴的问题，网络管理员最终会遇到它的数据保护，在云系统上的信息交换的漏洞。我们可以通过控制网络的相应防火墙来保护我们的数据免受混合云上不必要的访问。但是，防火墙已经证明了它的弱点，因为它无法确保云网络的多层安全访问。高效的数据包利用率有时会导致访问混合云时的高响应时间。在本文中，云模型与混合功能和安全的模糊集成防火墙的混合云提出，从而评估流量响应的性能。实验结果表明，具有模糊防火墙提供了高的点对点数据包利用率，减少响应时间比传统的防火墙。本文的研究成果对未来物联网中人工智能的移植具有重要的指导意义。
2020-06-21 cs.NI
CASPR: Judiciously Using the Cloud for Wide-Area Packet Recovery
我们将重新讨论一个经典的网络问题--如何在尽力而为的Internet中恢复丢失的数据包。我们提出了CASPR，一个系统，明智地利用云恢复丢失或延迟的数据包。CASPR通过沿着高度可靠但昂贵的云路径发送少量编码数据包来补充和保护尽力而为的连接。当接收方检测到数据包丢失时，他们会在附近数据中心的帮助下恢复数据包，而不是发送方，从而为延迟敏感的应用程序提供快速可靠的数据包恢复。使用原型实现及其在公共云和PlanetLab测试平台上的部署，我们量化了CASPR在提供快速，经济高效的数据包恢复方面的优势。使用受控实验，我们还探索了这些好处如何转化为网络堆栈上下的改进。
2019-01-01 cs.NI
RED behavior with different packet sizes
我们认为随机早期检测（RED）的适应作为一个缓冲区管理算法的TCP流量在互联网网关中使用不同的最大传输单元（MTU）。我们研究了[4]中描述的两个RED变体，并指出了两者的弱点。丢弃概率独立于数据包大小的第一种变体区分具有较小MTU的连接。对于具有较高MTU的连接，第二种变体导致非常高的分组丢失率（PLR），并且因此导致低有效吞吐量。我们表明，在损失和有效吞吐量方面的公平性，可以提供通过适当的设置的RED算法。
2000-01-10 cs.NI
Measurement and Analysis of UDP Traffic over Wi-Fi and GPRS
随着移动设备在无线互联网中的广泛应用，互联网流量的测量和分析成为一个重要的研究领域。在本文中，我们提出了我们的测量结果的VBR流量在UDP的802.11g和GPRS网络。我们专注于分组间到达时间（IPRT）和分组间传输延迟（IPTD），并观察到后者对往返延迟有显着的影响。数值参数威布尔，指数和正态分布，以代表这样的流量。
2017-07-26 cs.NI
PPTP: Price-based Path-specified Transport Protocol for Named Data Network using Blockchain
命名数据网（NDN）作为一种潜在的未来Internet体系结构，为移动自组织网络提供了卓越的以信息为中心的体系结构支持。使用NDN作为底层协议，终端用户设备（例如，IoT设备和智能电话）形成多跳（网状）网络，其中某些设备扮演为其他设备转发分组的角色和/或充当接入互联网的网关。然而，在ad-hoc网络中的自治（自私）节点有两个不利因素转发数据包为他人：能源消耗和可能的延迟，为自己的数据。本文介绍了用于NDN的基于价格的路径指定传输协议（PPT），使用区块链作为支付平台来支持自治节点之间的资金转移，从而激励数据包转发。在PPTP中，路由器公布其预期的数据包转发价格，消费者估计成本并选择适当的内容下载路径。PPTP仍然是一个正在进行的项目，因此本文将介绍PPTP的设计原理和计划功能，并展示PPTP如何与其他现有的基于区块链的网络解决方案相关联。
2020-09-20 cs.NI
Zeroing in on Port 0 Traffic in the Wild
Internet服务利用传输协议端口号来指定源和目标应用层协议。虽然在大多数传输协议中不允许使用端口0，但我们在Internet中看到使用端口0的流量不可忽略。在这项研究中，我们剖析端口0流量推断其可能的起源和原因，使用五个补充流级和数据包级数据集。我们在一周的IXP流量中观察到73 GB的端口0流量，其中大部分我们认为是数据包碎片的伪影。在我们的数据包级数据集中，大多数流量来自少数主机，虽然大多数数据包没有有效载荷，但包含有效载荷的大部分数据包属于BitTorrent协议。此外，我们还发现了扫描中常见的独特流量模式。除了分析被动跟踪，我们还进行了主动测量活动，以研究不同的网络对端口0流量的反应。我们发现一个意外的高响应率的TCP端口0探测在IPv4中，与其他协议类型的响应率非常低。最后，我们将运行连续的端口0测量，并将结果提供给测量社区。
2021-03-26 cs.NI
Effect of different packet sizes on RED performance
我们认为随机早期检测（RED）的适应作为一个积极的队列管理算法，TCP流量在互联网网关中使用不同的最大传输单元（MTU）。我们研究了现有的两种RED变体，并指出了两者的弱点。第一种变体，其中丢弃概率与数据包大小无关，区分具有较小MTU的连接。对于具有较高MTU的连接，第二种变体导致非常高的分组丢失率（PLR），并且因此导致低有效吞吐量。我们表明，在损失和有效吞吐量方面的公平性，可以提供通过适当的设置的RED算法。
2000-01-07 cs.NI
Encrypted Internet traffic classification using a supervised Spiking Neural Network
Institut Supérieur de l’Aéronautique et de l’Espace (ISAE-SUPAERO)（高等航空航天学院）；University of Toulouse（图卢兹大学）；CNRS（法国国家科学研究中心）；Université Toulouse 3（图卢兹第三大学）；Sharif University of Technology（谢里夫理工大学）
互联网流量识别是接入提供商的重要工具，因为识别与网络上传输的不同数据包相关的流量类别有助于他们定义适应的优先级。这意味着，例如，音频会议的高优先级要求和文件传输的低优先级要求，以增强用户体验。随着互联网流量变得越来越加密，主流的经典流量识别技术，有效载荷检查，变得无效。本文使用机器学习技术对加密流量进行分类，只关注数据包大小和到达时间。脉冲神经网络（SNN）主要受到生物神经元运作方式的启发，被用于两个原因。首先，它们能够识别与时间相关的数据包特征。其次，它们可以在具有低能量足迹的神经形态硬件上有效地实现。在这里，我们使用了一个非常简单的前馈SNN，只有一个完全连接的隐藏层，并使用新引入的代理梯度学习方法以监督的方式进行训练。令人惊讶的是，这样一个简单的SNN在ISCX数据集上达到了95.9%的准确率，优于以前的方法。除了更好的准确性外，简单性也有了非常显著的改善：输入大小，神经元数量，可训练参数都减少了一到四个数量级。接下来，我们分析了这种良好准确性的原因。事实证明，除了空间（即数据包大小）特征之外，SNN还利用了时间特征，主要是具有特定大小的数据包的几乎同步（在200 ms范围内）到达时间。总之，这些结果表明，SNN是一个非常适合加密的互联网流量分类：他们可以比传统的人工神经网络（ANN）更准确，他们可以有效地实现低功耗的嵌入式系统。
2022-07-21 cs.LG cs.NI
Hidden Markov Model-Based Encoding for Time-Correlated IoT Sources
随着物联网（IoT）设备用于监控目的变得无处不在，传感器通信的效率是现代互联网的一个主要问题。信道编码对于极短的分组效率较低，并且依赖于源压缩的传统技术需要广泛的信令或源动态的预先存在的知识。在这项工作中，我们提出了一个编码和解码方案，学习源动态在线使用隐马尔可夫模型（HMM），打孔短数据包代码优于现有的基于压缩的方法。我们的方法显示出显着的性能改进的源，在时间上高度相关，发送方没有额外的复杂性。
2021-01-20 cs.NI
Machine Learning Approach on Multiclass Classification of Internet Firewall Log Files
University of South Dakota（南达科他大学）；Daffodil International University（水仙国际大学）
针对防火墙日志分类需求，研究采用多种机器学习分类算法解析防火墙日志数据，经多指标验证随机森林准确率达99%，所提特征可有效提升分类效果。
2023-06-12 cs.CR cs.LG cs.NI
On the Statistical Characterization of Flows in Internet Traffic with Application to Sampling
本文提出了一种新的估计Internet中TCP流统计特性的方法。为此，定义了一组新的随机变量（称为可观测量）。当处理采样流量时，这些可观测量可以很容易地从采样数据中计算出来。通过采用一个方便的鼠标/大象二分法也依赖于流量，它示出了这些变量如何给出一个可靠的统计表示的数据包的数量在连续的时间间隔与适当的持续时间由大流量。一个数学框架的开发，以估计该方法的精度。作为一个应用程序，它示出了如何可以估计大TCP流的数量时，只有采样流量可用。对不同类型的IP网络收集的实验数据，所提出的算法进行了测试。
2009-06-26 cs.NI
LSTM-Based Proactive Congestion Management for Internet of Vehicle Networks
Mississippi State University（密西西比州立大学）；Arab Academy for Science, Technology, and Maritime Transport（阿拉伯科学、技术与海事运输学院）
本文提出一种基于LSTM的IoV网络主动拥塞管理框架，通过构建拥塞场景与数据集预测网络拥塞，并利用SUMO与NS3仿真验证了其在拥塞预测及数据包聚类与优先级排序上的有效性。
2024-10-12 cs.AI cs.NI cs.SY
Opportunistic Routing for Opto-Acoustic Internet of Underwater Things
水下物联网（IOUT）是一场技术革命，可能标志着科学，工业和军事水下应用的新时代。为了缓解恶劣的水下信道特性，本文将水声无线通信与光无线通信相结合，分别实现无处不在的控制和高速低延迟的组网性能。由于水下光无线通信（UOWC）的范围有限，它需要有效的多跳路由解决方案。在这方面，我们提出了一个基于扇区的路由选择（SectOR）协议。与传统的路由（TR）技术，单播数据包到一个唯一的中继，机会路由（OR）的目标是一组候选中继，利用广播性质的UOWC信道。OR提高了分组递送率，因为具有至少一个成功分组接收的可能性比传统单播路由中的可能性高得多。取决于单跳链路的性能表征，我们获得了各种本地和全球的指标来评估的候选集（CS）的健身和优先级的CS的成员。由于速率误差和距离波束宽度的权衡产生不同的候选集的差异，我们开发了一个候选过滤和搜索算法，通过扫描可行的搜索空间找到最佳的扇形覆盖区域。此外，混合声/光协调机制被认为是避免重复传输的继电器。数值结果表明，SectOR协议可以执行甚至比最佳单播路由协议在良好连接的UOWN。
2020-02-12 cs.NI eess.SP
State-Compute Replication: Parallelizing High-Speed Stateful Packet Processing
针对多核有状态数据包处理受限于状态分片与单核性能的问题，提出状态-计算复制，借助NIC或架顶交换机序列器实现无同步并行更新，并在真实轨迹上验证线性扩展。
2024-06-16 cs.NI
Grant-Free Power Allocation for Ultra-Dense Internet of Things Environments: A Mean-Field Perspective
针对超密集物联网海量连接需求，提出融合流量与能量预算的免授权功率分配方案，用随机几何与平均场博弈建模干扰，结合马尔可夫链分析队列与传输概率，仿真验证了方法有效性。
2023-12-23 cs.GT cs.NI
Forecasting Full-Path Network Congestion Using One Bit Signalling
在本文中，我们提出了一种机制，称为概率拥塞通知（PCN）的数据包标记。该方案利用因特网协议（IP）报头中的1比特显式拥塞通知（ECN）字段。它允许源估计每个中间队列的确切拥塞水平。通过了解这一点，源可以通过调整其发送速率或使用替代路由来采取避免行动。该估计机制利用时间序列分析来提高拥塞估计的质量，并提前预测后续分组将遇到的拥塞水平。该协议在ns-2模拟器中进行了测试，使用真实的互联网流量跟踪的背景。结果表明，该方法可以成功地计算在任何队列沿路径的拥塞与低错误水平。
2013-03-27 cs.NI
Hypersparse Neural Network Analysis of Large-Scale Internet Traffic
互联网正在改变我们的社会，需要对互联网流量进行定量了解。我们的团队收集和管理最大的公开互联网流量数据，包含500亿个数据包。利用一种新的hypersarse神经网络分析的“视频”流的流量使用10,000个处理器在麻省理工学院超级云揭示了一个新的现象：否则看不见的叶节点和孤立的链接在互联网流量的重要性。我们的神经网络方法进一步表明，一个双参数修改的Zipf-Mandelbrot分布准确地描述了各种各样的源/目的地统计移动样本窗口范围从100，000到100，000，000包的集合，跨越几年和大陆。推断出的模型参数区分不同的网络流，并且模型叶参数与不同底层网络拓扑中的流量的分数强烈相关。超解析神经网络流水线具有高度适应性，并且可以通过对图像滤波器函数的简单改变来合并不同的网络统计和训练模型。
2019-07-11 cs.CY cs.DC cs.NI
A Reinforcement Learning-Based Telematic Routing Protocol for the Internet of Underwater Things
University of Extremadura（埃斯特拉曼杜拉大学）；University of Verona（威尼斯大学）
本文提出了一种基于强化学习的水下物联网远程路由协议RL-RPL-UA，通过动态目标函数优化网络性能，实验显示其在数据包交付率、能耗和网络寿命方面均优于传统方法。
2025-11-21 cs.AI cs.LG cs.NI
Martians Among Us: Observing Private or Reserved IPs on the Public Internet
本研究利用 CAIDA Ark 等数据集分析 2017-2023 年公共互联网上的 Bogon 地址流量，发现网络运营商对最佳过滤实践的遵守度低，揭示了源地址验证实施的不完整性，并提出改进建议以提升全球网络安全性。
2025-01-28 cs.NI
Minimum Age of Information in the Internet of Things with Non-uniform Status Packet Sizes
在本文中，物联网（IoT）的实时监控系统被认为是其中的物联网设备被调度采样底层的物理过程，并发送状态更新到一个共同的目的地。在现实世界的物联网中，由于每个物理过程的动态可能不同，不同设备的状态更新的大小通常不同，并且每个状态更新通常需要多个传输时隙。考虑到这种多时隙传输与非均匀大小的状态更新噪声信道下，联合设备调度和状态采样的问题进行了研究，以尽量减少在目的地的平均年龄的信息（AoI）。这个随机问题被表述为一个无限时域平均费用马尔可夫决策过程（MDP）。的MDP的价值函数的单调性的特点，然后用来表明，最佳的调度和采样策略是基于阈值的AoI在每个设备。为了克服维数灾难，通过半随机化的基本策略和线性近似的价值函数，提出了一种低复杂度的次优策略。所提出的次优策略表现出类似的结构的最优策略，这提供了一个结构基础，其有效的性能。一个结构感知算法，然后开发获得次优的政策。分析结果进一步扩展到具有随机状态更新到达的物联网监控系统，对于该系统，最佳调度和采样策略也被证明是基于阈值的，每个设备的AoI。仿真结果说明了最优策略的结构，并显示了所提出的次优解决方案方法所产生的接近最优的AoI性能。
2020-01-24 cs.IT cs.NI math.IT
Collaborative adversary nodes learning on the logs of IoT devices in an IoT network
Universiti Brunei Darussalam（文莱达鲁萨兰大学）
人工智能（AI）的发展鼓励了许多新的研究领域，包括支持AI的物联网（IoT）网络。AI分析和智能范式大大提高了学习效率和准确性。将这些学习范例应用于网络场景提供了新的网络解决方案的技术优势。在本文中，我们从数据的角度提出了一种改进的物联网安全方法。物联网设备的网络流量可以使用AI技术进行分析。提出了一种基于递归神经网络（RNN）的AdLIoTLog模型，该模型对网络流量中的网络事件序列引入注意力机制。我们将网络事件定义为日志中捕获的协议的时间序列数据包的序列。我们考虑了网络日志中的不同数据包（TCP数据包、UDP数据包和HTTP数据包），以使算法具有鲁棒性。分布式物联网设备可以协作来削弱我们的世界，这正在扩展到智能互联网。通过去除噪声和添加时间戳，将时间序列数据包转换为结构化数据。由此产生的数据集由RNN训练，可以检测相互协作的节点对。我们使用BLEU评分来评估模型性能。我们的研究结果表明，与网络未受到攻击的情况相比，使用我们的方法训练的AdLIoTLog模型的预测性能在存在攻击的情况下下降了3-4%。AdLIoTLog可以检测到对手，因为当对手存在时，模型会被协作事件欺骗，因此预测下一个带有偏见的事件，而不是良性事件。我们的结论是，人工智能可以为新一代物联网提供无处不在的学习。
2021-12-22 cs.CR cs.LG cs.NI
New Phenomena in Large-Scale Internet Traffic
该研究通过大规模互联网流量数据分析发现叶节点和孤立链路的重要性，提出双参数修正Zipf-Mandelbrot分布可准确描述流量统计特征，且模型参数可区分网络流、关联网络拓扑。
2022-01-16 cs.CY cs.DC cs.NI
Energy Efficient Multiuser Scheduling: Statistical Guarantees on Bursty Packet Loss
在本文中，我们考虑能量有效的多用户调度。利用应用的丢包容忍度来最小化平均系统能量。对平均数据包丢失率和连续丢失的最大数据包数量（突发丢失）有限制。假设缓冲区大小有限。我们提出了一个计划，根据信道条件，分组丢失的限制和缓冲区大小参数的机会主义调度用户。我们假设在发送端的信道状态信息是不完全的，并利用随机优化技术分析了该方案在大用户限制下的性能。首先，我们优化系统能量为一个固定的缓冲区大小，从而在相应的统计保证连续丢包。然后，我们确定最小缓冲区大小，以实现相同（或更好）的统计保证的目标（提高）能源效率。我们表明，缓冲区大小可以有效地交易，以实现系统的能源效率的目标统计数据包丢失参数的保证。
2014-05-23 cs.IT cs.NI math.IT
EIP - Preventing DDoS with Ephemeral IP Identifiers Cryptographically Generated
如今，拒绝服务（DoS）攻击占互联网上发生的所有攻击的很大一部分，并且其强度一直在增长。主要的拒绝服务攻击方法包括向受害者发送虚假的数据包，查询或回复，以防止他们履行自己的角色。如果在任何数据包交换中强制进行端到端强身份验证，则在网络级别防止DoS攻击将更加简单。然而，强制采用这一标准也可能弊大于利。在本文中，我们提出了一个端点寻址方案和一组安全程序，满足大多数网络级拒绝服务的预防要求。主机使用加密生成的临时IP标识符并绑定到其使用上下文，而不是被公共稳定IP地址所知。自签名证书和基于挑战的协议允许在不需要任何第三方的情况下实施对DoS攻击的防御。在开放的互联网上使用这些特殊IP地址的通信由所谓的Map/Encap方法支持，在我们看来，未来的互联网迟早会需要这种方法。
2017-01-03 cs.CR cs.NI
Transmission of packets on a hierarchical network: Statistics and explosive percolation
我们分析了一个理想化的模型的传输或流动的粒子，或离散包的信息，在一个承重分支层次2-D网络，及其变体。容量按层次结构向下添加群集。每个节点可以容纳有限数量的分组，这取决于其容量，并且分组沿着节点之间的链路从节点跳到节点。该系统的统计特性由麦克斯韦-玻尔兹曼分布给出.我们得到的平均占用数作为容量的函数，不同的网络拓扑结构的解析表达式。分析结果表明，与数值模拟一致。在这些模型中的交通流可以表示为站点渗流问题。可以看出，在2-D模型及其变体晶格中的渗流转变是连续的转变，而对于V-晶格，2-D晶格的临界情况，发现该转变是爆炸性的（不连续的）。我们讨论了我们的分析的影响。
2014-08-10 cond-mat.stat-mech cs.NI physics.data-an
Memory-Assisted Universal Compression of Network Flows
近年来，互联网流量中大量冗余的存在促使了网络中冗余消除技术的发展。这些技术通常基于分组级冗余消除（RE）或内容中心网络（CCN）。然而，这些技术不能利用子分组冗余。此外，诸如端到端通用压缩解决方案的其他替代技术在互联网业务上也不会表现良好，因为这样的技术需要无限长度的业务来有效地去除冗余。本文提出了一种内存辅助的通用压缩技术，具有显着的承诺，减少网络中的流量。建议的工作是基于这样的观察，如果一个源被压缩，并通过网络发送，相关的通用代码需要大量的开销在传输中，由于有限长度的流量。然而，中间结点可以学习源统计，并且这可以用于降低描述源统计的成本，从而降低这种业务的传输开销。本文提出了两种基于记忆辅助的信息源通用无损压缩算法（基于统计的和基于字典的）。这些计划是普遍的意义上，他们不需要任何先验知识的交通的统计分布。我们证明了这两种算法的有效性，并使用真正的互联网痕迹的记忆增益的特点。此外，我们将这些压缩方案应用到互联网的幂律图，并解决压缩流的路由问题。
2012-03-30 cs.IT cs.NI math.IT
Compound TCP with Random Early Detection (RED): stability, bifurcation and performance analyses
因特网中增加的排队延迟的问题激发了对当前实现的传输协议和主动队列管理（AQM）策略的研究。我们研究了具有随机早期检测（RED）的复合TCP（Windows中的默认协议）。RED使用队列大小的指数加权移动平均值来做出丢包决策，旨在控制队列大小。必须研究RED与当前的协议，以探讨其在增加延迟的情况下的可行性。我们推导出一个非线性的时间延迟模型的化合物TCP-RED。我们推导了该模型局部稳定的充分条件，并研究了TCP流的往返时间（RTT），队列平均参数和丢包阈值的影响。此外，我们建立了系统经历了一个霍普夫分岔作为上述参数的变化。这表明队列大小中出现了极限环，这可能导致TCP流的同步和链路利用率的损失。接下来，我们研究了一个制度，队列大小平均不执行，丢包的决定是基于瞬时队列大小。在这个制度下，我们得到的必要和充分条件的局部稳定性。在两个制度-与和没有队列大小平均-的化合物TCP-RED的稳定性结果的比较表明，平均可能不利于系统的稳定性。数据包级仿真结果表明，随着系统参数的变化，队列长度确实表现出极限环振荡。然后，我们概述了一个简单的基于阈值的队列策略，可以确保稳定的低延迟操作。我们表明，阈值策略优于RED的排队延迟，流完成时间和数据包丢失。我们强调，基于阈值的政策可以缓解互联网上的延迟增加的问题。
2019-07-15 cs.NI cs.SY eess.SY
