A State-Space Approach for Optimal Traffic Monitoring via Network Flow Sampling
Merit Network, Inc.（Merit网络公司）；University of Michigan（密歇根大学）
本文提出基于状态空间的优化交通监控方法，通过利用网络流的空间和时间关系，在资源受限条件下实现最优的流量采样策略，提升网络流量估计的准确性。
2013-06-24 cs.NI cs.SY eess.SY
Reliable Traffic Monitoring Mechanisms Based on Blockchain in Vehicular Networks
实时交通监控是智慧城市的基本任务，可以了解交通状况，避免危险事件。在本文中，我们提出了一个可靠而高效的交通监控系统，该系统有效地集成了区块链和车辆互联网技术。它可以将交通信息收集任务众包给在路上行驶的车辆，而不是在每个角落安装摄像头。首先，我们设计了一个轻量级的基于区块链的信息交易框架，以模拟交通管理和车辆之间的交互。它保证了执行交易过程中的可靠性，效率和安全性。其次，我们定义了该系统中的实体的效用函数，并提出了一个预算拍卖机制，激励车辆积极承担收集任务。在我们的算法中，它不仅确保了所选车辆的总付款不超过给定的预算，而且还保持了拍卖过程的真实性，避免了一些车辆提供不真实的出价，以获得更大的效用。最后，我们进行了一组数值模拟，以评估我们的交易框架的可靠性和我们的算法的性能，其结果证明了他们的正确性和效率完美。
2020-08-20 cs.GT cs.NI
Agentic Network Traffic Monitoring
针对智能体AI日益增长的安全风险，本文提出利用复值超稀疏流量矩阵，集成DBOS、OneSparse和GraphBLAS，通过模拟器监控智能体网络流量，以审计其行为是否符合用户意图。
2026-09-29 cs.AI cs.CR cs.DB
RTChoke: Efficient Real-Time Traffic Chokepoint Detection and Monitoring
我们提出了一种新的高效的自适应传感和监控解决方案，支持交通监控应用的移动传感设备系统。我们做了一个关键的观察，在通勤时间的变化大部分出现在几个拥堵热点，和一个可靠的估计拥堵可以通过选择性地监测拥堵只是在这些热点。我们设计了一个智能手机应用程序和一个后端系统，自动识别和监控拥堵热点。该解决方案在传感设备上的电池使用量和用于上传数据的网络字节方面都具有较低的资源占用。当用户不在任何热点区域内时，自适应采样可以节省电池电量并减少网络使用，同时确保可以有效地识别任何新的热点。我们的研究结果表明，我们的应用程序消耗的能量比我们的实验中的不同路线的周期性采样系统少40- 80%，具有类似的拥塞信息的准确性。该系统可用于各种应用，例如向接近热点的用户自动发出拥堵警报，可靠的端到端通勤时间估计和有效的替代路线建议。
2014-12-08 cs.NI
Boosting performance for software defined networks from traffic engineering perspective
路径选择算法和速率自适应目标函数通常被单独研究。相比之下，本文评估了一些流量工程（TE）系统的软件定义网络的平均延迟和负载均衡，两个最流行的TE目标函数相结合的路径选择技术。基于TE仿真结果，最适合软件定义网络的TE系统是使用不经意路由模型计算路径并使用平均延迟目标函数计算其自适应速率的系统。因此，我们提出的RAKE +AD系统结合使用Racke的不经意路由和流量分裂的目标函数，使用平均延迟计算的路径集。该模型优于当前最先进的模型，最大限度地提高吞吐量，实现更好的网络资源利用率，并最大限度地减少延迟。与GEANT网络上的两个系统相比，该系统的性能分别优于SMORE和SWAN 4.2%和9.6%，利用率提高了27%，流量增加了34%，延迟减少了50%。
2021-01-15 cs.NI
Content Based Traffic Engineering in Software Defined Information Centric Networks
本文描述了一种以内容为中心的网络体系结构，该体系结构使用软件定义网络原理，通过在网络层提取内容元数据来实现高效的元数据驱动服务。透明地访问内容元数据的能力使网络中的许多新服务成为可能。这里讨论的具体示例包括：元数据驱动的流量工程方案，其使用内容长度的先验知识来优化内容递送;元数据驱动的内容防火墙，其比传统防火墙更有弹性;以及基于被访问的内容的类型对内容进行差异化处理。一个详细的轮廓，提出了一些基本的评价一起实施的建议架构。
2013-01-31 cs.NI
Edge Computing in Distributed Acoustic Sensing: An Application in Traffic Monitoring
本文提出一种基于分布式声学传感与边缘计算的实时交通监测方法，利用霍夫变换和DBSCAN聚类检测跟踪车辆并估计速度，同时验证了其在桥梁结构健康监测中的潜力。
2024-10-04 cs.NI cs.SD eess.AS
SDN Enabled and OpenFlow Compatible Network Performance Monitoring System
网络性能监控在提高网络整体性能方面具有举足轻重的作用。在互联网交换点（IXP）监控流量统计以优化流量是至关重要的。现有的监测系统要么缺乏可用性，要么缺乏可编程性。提出了一种支持软件定义网络（SDN）、兼容OpenFlow（OF）的网络性能监测系统（SDX-Manager），以提高IXP的可用性和可编程性。该系统将传统的IXP管理器与SDN控制器和Grafana集成在一起，以更好地可视化流量。它为网络管理员提供了一个仪表板，用于定义IXP上的规则，如端口阻塞和流量重定向。此外，它还简化了管理任务，包括添加、修改和删除用户和IXP对象（端口、交换机）。建议的SDX经理部署和测试在虚拟和物理环境中使用的OF启用盟军Telesis交换机。结果表明，SDX-Manager使用不同的统计数据（如每秒数据包输入/输出、每秒比特输入/输出、刮取持续时间和查询计数）改进了网络分析。
2020-05-15 cs.NI
A New Software Framework for Traffic Engineering: Path Cardinality and the Effect of Multipath on Residual Capacity
在本文中，我们提出了一个新的流量工程（TE）软件框架，分析，配置和优化（与线性规划求解器的援助）的网络服务提供。开发的软件工具基于我们新的数据驱动流量工程方法，该方法分析根据用户输入生成的大量网络配置数据。通过分析数据，人们可以在设计流量工程解决方案时做出有效的决策。我们专注于三个著名的流量工程目标函数：最小成本路由（MCR），负载均衡（LB），平均延迟（AD）。有了这个新工具，人们可以回答许多流量工程问题。例如，三个目标函数之间的区别是什么？目标函数对链路利用率有什么影响？对于特定目标，有多少候选路径足以实现最优或接近最优。这个新的软件工具使我们能够方便地进行各种实验，并将结果可视化，以进行性能分析。作为案例研究，本文提出的例子，回答了两个流量工程问题：（1）需要多少条路径，以获得一个解决方案，是在百分之几的最佳解决方案，以及是否该数量是固定的任何网络规模？(2)单路径/多路径路由的选择如何影响网络中的负载？对于第一个问题，事实证明，实现最优性所需的路径数量随着网络中链接数量的增加而增加。
2020-01-16 cs.NI
An Iterative Algorithm to Impute Truck Information over Nationwide Traffic Networks
针对仅靠年平均日交通量无法捕捉卡车流量时间变化的问题，本研究结合两类交通数据集，提出一种交通网络信息补全方法，可生成卡车流量与车辆类别分布，经多尺度实验验证有效，可支撑排放建模等应用。
2024-10-18 cs.NI
Adaptive Robust Traffic Engineering in Software Defined Networks
软件定义网络（SDN）的主要优势之一是有机会集成流量工程模块，从而能够根据流量优化网络配置。理想情况下，网络应该动态地重新配置业务的演变，从而实现显着的收益，在资源的有效利用相对于传统的静态方法。不幸的是，重新配置不能太频繁，由于路由稳定性，转发规则的实例化，个人流量动态，流量监控开销等相关的一些原因，在本文中，我们专注于决定是否，何时以及如何重新配置网络在流量演变的基本问题。我们提出了一种新的方法来聚类相关点的多维交通空间考虑到最佳路由的相似性，而不仅仅是在流量值。此外，为了在应用重新配置时为在线决策提供更大的灵活性，我们允许集群之间的一些重叠，这可以保证高质量的路由，而不管过渡时刻如何。我们比较我们的算法与国家的最先进的方法在现实的网络场景。结果表明，我们的方法显着减少了重新配置的数量与网络性能的偏差可以忽略不计，相对于网络配置的不断更新。
2017-12-15 cs.NI
Watching the Watchers: Nonce-based Inverse Surveillance to Remotely Detect Monitoring
互联网用户和服务提供商通常不知道流量何时被监视，但希望有一种方法来确定何时、何地以及由谁监视。我们目前的噪音，随机观测站的反向监视的EQUIPMENT droppers，一种方法和系统，检测监测传播的随机数-唯一的，伪随机值-在交通，看看他们是否意外地采取行动，表明nonce负载的交通正在受到监控。具体来说，我们将64位随机数无害地嵌入到IPv6地址中，并使用修改后的类似traceroute的工具在整个互联网范围内传播这些随机数，该工具使每个出站探针的源地址唯一。我们不断地监视后续的随机数传播，即，涉及这些随机数的活动或兴趣，例如，通过我们系统基础设施上的数据包捕获。在三个实验和四个月的时间里，NOISE检测到了超过20万次的监控，表面上是在268个网络中，目的地是437个网络。我们的结果显示：（a）用于安全事故处理的数据汇集，（b）与第三方共享的业务信息，以及（c）在大型商业对等交换机中或附近进行窃听。
2020-06-05 cs.NI
A Novel Compressed Sensing Technique for Traffic Matrix Estimation of Software Defined Cloud Networks
为了更好地进行网络管理和未来规划，流量矩阵估计一直受到研究人员的关注。随着互联网上云计算平台和基于软件定义网络的可调路由和流量管理算法带来的高流量负载的出现，能够预测网络上当前和未来的流量比以往任何时候都更加必要。对于大型网络，这样的起点-目的地流量预测问题采取具有动态测量矩阵的大型欠约束和欠定方程系统的形式。在这项工作中，我们提出了我们的压缩感知与动态模型估计（CS-DME）架构适合现代软件定义的网络。我们的主要贡献是：（1）提出了一种基于流量需求的测量矩阵估计方法，该方法通过对问题的重新表述，可以准确、动态地估计压缩感知方案中的测量矩阵。(2)我们表明，使用基于瞬时流量需求的动态测量矩阵的问题制定可以使用，而不是一个固定的二进制路由矩阵，这是更适合于现代软件定义的网络，不断发展的路由，通过检查其本征频谱使用两个真实世界的数据集。(3)我们还表明，这种压缩的测量矩阵动态连接的测量参数可以导致可接受的估计与其他国家的最先进的计划依赖于固定的测量矩阵的结果稍差的起源目的地（OD）交通流量。(4)此外，使用这个压缩的重新制定的问题，一个新的策略选择的优势点，最有效的流量矩阵估计也提出了通过二次压缩技术的基础上的子集的链路测量。
2018-11-06 cs.NI
A Traffic Load Balancing Framework for Software-defined Radio Access Networks Powered by Hybrid Energy Sources
移动数据流量的急剧增长刺激了小型小区基站（SCBS）的密集部署。小小区提高了频谱效率，从而扩大了移动网络的容量。尽管SCBS消耗的功率比宏BS（MBS）少得多，但是大量SCBS的总体功率消耗是显著的。随着能量收集技术的进步，基站（BS）可以由绿色能源供电，以减轻上网功耗。对于具有高BS密度的移动网络，业务负载均衡是关键的，以便利用SCBS的容量。为了充分利用收集的能量，期望将绿色能量利用率作为性能度量并入业务负载均衡策略中。在本文中，我们提出了一个流量负载均衡框架，该框架努力在网络效用之间取得平衡，例如，平均流量传输延迟和绿色能源利用率。各种属性的建议框架已经得出。利用软件定义的无线电接入网络架构，所提出的方案被实现为一个虚拟的分布式算法，这显着降低了用户和BS之间的通信开销。仿真结果表明，所提出的业务负载均衡框架能够在上网功率消耗和平均业务递送延迟之间实现可调节的折衷，并且节省了大量的上网功率，例如，30%，成本仅小幅增加，例如，8%，平均流量交付延迟。
2014-12-16 cs.NI
VINEVI: A Virtualized Network Vision Architecture for Smart Monitoring of Heterogeneous Applications and Infrastructures
Institute of Exact and Technological Sciences (IEP), Federal University of Viçosa（维索萨联邦大学精确与技术科学研究所）；Faculty of Computing (FACOM), Federal University of Uberlândia（Uberlândia联邦大学计算学院）
本文提出VINEVI架构，通过节点嵌入式实时流量分类代理并结合Prometheus等工具，实现对异构物理与虚拟化基础设施及应用的全栈细粒度无缝监控。
2024-12-26 cs.AI cs.CV cs.LG
Efficient Sensors Selection for Traffic Flow Monitoring: An Overview of Model-Based Techniques leveraging Network Observability
本文综述了交通流量监测中基于网络可观测性的模型驱动传感器选择技术，强调布置挑战，并倡导数据驱动方法以提升部署效能和建模准确性。
2025-02-26 cs.NI cs.SY eess.SY
P4TE: PISA Switch Based Traffic Engineering in Fat-Tree Data Center Networks
这项工作提出了P4TE，带内流量监测，负载感知的数据包转发，流量工程的流量控制机制，在胖树拓扑结构的数据中心网络使用PISA交换机。它实现了对网络条件变化的子RTT反应时间，改善了流完成时间，并平衡了链路利用率。与传统的基于探测器的监控方法不同，P4TE使用带内监控方法来识别数据平面中的流量事件。基于这些事件，它重新调整路径的优先级。它使用一种基于负载感知的转发路径选择机制来响应不断变化的网络条件，并通过向终端主机发送反馈来控制流量。它可在新兴的基于v1model.p4架构的可编程交换机上实现，并能够保持线速性能。我们的评估表明，P4TE使用少量的资源在PISA管道，并实现了改善流完成时间比ECMP和阻碍。
2022-07-19 cs.NI
Reduction of Monitoring Register on Software Defined Networks
数据网监视寄存器的特征化允许减少数据数量，这在信息流高时是必要的，并且需要实现具有短响应时间的过程，例如设备之间的控制信息的交换和异常检测。本研究应用小波变换，以表征软件定义网络的统计监测寄存器。它的主要贡献在于获得一个记录，虽然减少，保留详细的，正确应用异常探测器的基本信息。
2019-05-07 cs.NI
Multicast Traffic Engineering for Software-Defined Networks
尽管软件定义网络（SDN）实现了用于流量工程的灵活的网络资源分配，但是当前文献主要关注单播通信。与多个单播流的流量工程相比，多棵树的组播流量工程是非常具有挑战性的，这不仅是因为通过求解Steiner树问题来最小化单个组播树的带宽消耗已经是NP-Hard，而且Steiner树问题没有考虑组播流的链路容量约束和节点容量约束来存储OpenFlow的组表中的转发条目。因此，在本文中，我们首先研究了可扩展的多播流量工程在SDN中的硬度结果。我们证明了可扩展的多播流量工程，只有节点的能力约束是NP-难的，而不是近似内，这是在最大的多播组的目的地的数量。然后，我们证明了可扩展的多播流量工程与节点和链路容量的限制是NP-难的，在任何比例内都不可近似。为了解决这个问题，我们设计了一个近似算法，命名为多树路由和状态分配算法（MTRSA），第一种情况下，并将其扩展到一般的多播流量工程问题。仿真和实现结果表明，该算法得到的解优于最短路径树和Steiner树。最重要的是，MTRSA计算效率高，可以部署在SDN中，因为它可以在短时间内生成具有许多树的解决方案。
2016-01-26 cs.NI
MopEye: Monitoring Per-app Network Performance with Zero Measurement Traffic
移动网络性能测量对于理解移动用户体验、问题诊断和服务比较非常重要。许多众包测量应用程序（例如，[4][5][7][8][10][11][12][13][14][15][16][17][18][19][1与使用主动测量方法的现有应用程序不同，我们采用了一种新颖的被动-主动方法来持续监控无根智能手机上的每个应用程序的网络性能，而无需注入额外的网络流量。通过利用Android上的VpnService API，我们的测量应用程序MopEye拦截所有网络流量，然后使用套接字API将它们中继到目的地。因此，MopEye不仅可以准确地测量往返时间，而且可以在不注入额外流量的情况下做到这一点。结果，消除了进行这种测量的带宽成本（和数据使用的货币成本），并且可以在没有用户干预的情况下进行测量。我们的评估表明，MopEye的RTT测量非常接近tcpdump的结果，并且比MopEye Perf更准确。我们使用MopEye进行了为期一周的测量，揭示了不同应用程序性能的多个有趣发现。
2016-10-05 cs.NI
Monitoring Jitter in Software Defined Networks
流的端到端抖动是一个重要的指标，它表明用户正在体验的服务质量，特别是对于视频流、云游戏等实时应用。监控抖动可以帮助控制器为某些流做出路由决策。本文讨论的方法，我们可以估计/遵循重要的模式，在流的端到端的抖动。采用两种主要方法，一种使用软件定义网络控制器，另一种使用P4可编程数据平面。每种方法的模拟结果进行了讨论。
2022-01-31 cs.NI
StreaMon: a data-plane programming abstraction for Software-defined Stream Monitoring
现代网络威胁和网络监控需求的快速发展需要新的“软件定义”方法来简化和加快在线（基于流）流量分析功能的编程和部署。StreaMon是一个精心设计的数据平面抽象，旨在可扩展地解耦流量分析应用程序的“编程逻辑”（跟踪状态，功能，异常条件等）。从基本原语（计数和计量、匹配、事件生成等），在探测器中有效地预实现，并用作支持所需逻辑的公共指令集。通过部署自定义状态、相关状态转换以及相关监控操作和触发条件的能力，支持多阶段多步骤实时跟踪和检测算法。这种分离需要以高级语言编写的独立于平台的、便携式的在线业务分析任务，而不需要开发者访问监视设备内部并经由低级编译语言（例如，C、汇编、VHDL）。我们通过开发一个原型和一组简单（但功能要求高）的用例应用程序，并通过在真实的流量跟踪上测试它们来验证我们的设计。
2013-11-11 cs.CR cs.NI
A Survey on Big Data for Network Traffic Monitoring and Analysis
网络流量监控和分析（NTMA）是网络管理的关键组成部分，特别是为了保证大型网络（如Internet）的正确运行。随着互联网服务的复杂性和业务量的不断增加，设计可扩展的NTMA应用变得越来越困难。流量分类和监管等应用需要实时和可扩展的方法。异常检测和安全机制需要在处理数以百万计的异构事件时快速识别和响应不可预测的事件。最后，系统必须收集、存储和处理大量的历史数据集，以便进行事后分析。这些正是一般大数据方法所面临的挑战：数量，速度，多样性和准确性。这项调查将NTMA和大数据结合在一起。我们对NTMA以前采用大数据方法的工作进行了分类，以了解NTMA在多大程度上探索了大数据的潜力。本调查主要关注管理NTMA大数据的方法和技术，此外还简要讨论了大数据分析（例如，机器学习）。最后，我们为未来的工作提供了指导方针，讨论了经验教训和研究方向。
2020-03-03 cs.DC cs.NI
Distributed Traffic Engineering in Hybrid Software Defined Networks: A Multi-agent Reinforcement Learning Framework
针对混合SDN中集中式流量工程在动态网络下计算开销大、反应慢的问题，提出多智能体强化学习框架CMRL，通过划分路由决策、构建交互环境与引入差异奖励分配机制，实现了高效自适应的全局路由优化。
2023-07-29 cs.NI
QoS-aware Energy-Efficient Algorithms for Ethernet Link Aggregates in Software-Defined Networks
在本文中，我们讨论了一个ONOS应用程序，利用一对交换机之间的节能以太网链路和共享的方式，最大限度地减少整体能源使用的链路之间的传入流量的实现。由于直接的解决方案可能会导致过多的业务延迟，我们提供了两种替代的解决方案，以满足实时的业务到达链路聚合的要求。实验结果表明，我们最终的应用程序可以保持低能耗，同时满足时间敏感的流量的需求，只要后者不代表一个过度的交通需求份额。
2018-12-04 cs.NI
Big Data for Traffic Monitoring and Management
过去二十年见证了信息和通信技术的巨大进步。除了计算能力和存储容量的提高之外，通信网络现在还承载着大量的数据，这在几年前是无法想象的。随着网络的普及，网络的复杂性也在以同样的速度增长，使得运营商和研究人员几乎没有什么工具来了解网络中以及全球范围内的互联网上发生了什么。幸运的是，数据科学和机器学习的最新进展拯救了网络分析师，并允许进行复杂程度和空间/时间范围的分析，这在10年前是不可能的。在我的论文中，我采取的角度来看，互联网服务提供商（ISP），并说明了挑战和可能性，分析来自现代运营网络的流量。我利用大数据和机器学习算法，并将其应用于来自ISP和大学校园网络的被动测量的数据集。数据科学和网络测量之间的结合由于机器学习算法的复杂性以及此类数据固有的多维性和可变性而变得复杂。因此，我的工作提出并评估了新颖的技术，灵感来自流行的机器学习方法，但经过精心定制，以适应网络流量。
2019-02-28 cs.NI
IoT Behavioral Monitoring via Network Traffic Analysis
The University of New South Wales（新南威尔士大学）；School of Electrical Engineering and Telecommunications（电气与电信工程学院）
灵巧家庭、企业和城市越来越多地配备了大量的物联网（IoT），从智能灯到安全摄像头。虽然物联网网络有可能造福我们的生活，但它们带来了传统IT网络所没有的隐私和安全挑战。由于缺乏可见性，这种智能环境的运营商通常不知道他们的物联网资产，更不用说每个物联网设备是否正常运行，免受网络攻击。这篇论文是我们努力开发技术来分析物联网的网络行为模式，自动化物联网分类，推断其操作上下文，并检测指示网络攻击的异常行为的结果。我们通过调查物联网生态系统开始这篇论文，同时回顾当前的漏洞评估，入侵检测和行为监控方法。对于我们的第一个贡献，我们收集流量跟踪，并通过流量模式的属性来描述物联网设备的网络行为。我们开发了一个强大的基于机器学习的推理引擎，使用这些属性进行训练，并展示了28个物联网设备的实时分类，准确率超过99%。我们的第二个贡献是通过降低属性提取的成本，同时识别物联网设备状态来增强分类。原型实现和评估展示了我们的监督机器学习方法检测五个物联网设备的行为变化的能力。我们的第三个也是最后一个贡献是开发了一个模块化的无监督推理引擎，该引擎可以动态地适应新物联网设备的添加和/或对现有设备的更新，而不需要对模型进行系统范围的重新训练。我们通过实验证明，我们的模型可以自动检测10个物联网设备中的攻击和固件更改，准确率超过94%。
2020-01-28 cs.CR cs.LG cs.NI
A Case for Data Centre Traffic Management on Software Programmable Ethernet Switches
先虚拟化后云计算，导致数据中心的工作负载整合，其中还包括高性能计算和电信等对延迟敏感的应用领域。这些类型的应用程序需要严格的延迟保证来维持其服务质量。在虚拟化环境中，这需要适应性和灵活性来满足。与此同时，基础设施的规模更有利于商品（以太网）而不是专业（Infiniband）硬件。为此，本文介绍了一种新的流量管理算法，结合速率限制严格优先级和赤字轮循分别延迟感知和公平调度。此外，我们提出了一种实现该算法的bmv2 P4软件交换机，通过评估它对标准的基于优先级和尽力而为的调度。
2020-02-17 cs.NI
Privacy-Preserving DDoS Attack Detection Using Cross-Domain Traffic in Software Defined Networks
软件定义网络（SDN）中现有的分布式拒绝服务攻击检测通常在单个域中执行检测。实际上，异常流量通常会影响多个网络域。因此，提出了一种跨域攻击检测方法来提高检测性能。然而，在参与检测时，每个SDN的域需要提供大量的真实流量数据，隐私信息可能会从中泄露。现有的多方隐私保护方案往往通过牺牲准确性或增加时间成本来实现隐私保证。实现高精度和合理的时间消耗是一项具有挑战性的任务。在本文中，我们提出了Predis，这是一个保护隐私的跨域攻击检测方案的SDN。Predis结合扰动加密和数据加密来保护隐私，并采用计算简单和有效的算法k-最近邻（kNN）作为其检测算法。我们还改进了kNN以实现更好的效率。通过理论分析和大量的仿真实验，我们证明了Predis能够在保证各个域敏感信息安全的同时，实现高效准确的攻击检测。
2018-09-19 cs.NI
Towards an Edge Intelligence-Based Traffic Monitoring System
本文提出了一种基于边缘智能的智慧城市交通监控系统设计方法，通过将智能靠近数据源并利用数字孪生的机会主义解释，实现了推理性能提升、带宽功耗降低及延迟减少。
2024-02-05 cs.NI
HybridTE: Traffic Engineering for Very Low-Cost Software-Defined Data-Center Networks
现代数据中心的规模不断增加。由于使用全平分带宽网络互连数据中心中的所有机器是不经济的，因此必须开发技术来提高数据中心网络的效率。软件定义网络范式为此类环境中的集中式流量工程（TE）打开了大门。到目前为止，已经有许多针对SDN控制的数据中心的TE提案，它们都运行得很好。然而，这些技术要么使用大量的流表条目，要么使用高的流安装率，这使得可用的交换硬件更简单，要么它们需要定制的或非常昂贵的线端设备才能在实践中使用。我们提出HybridTE，TE技术，使用（不确定）的信息大流量。使用这些额外的信息，我们的技术具有非常低的硬件要求，同时保持比现有的TE技术更好的性能。这使我们能够构建非常低成本、高性能的数据中心网络。
2015-03-14 cs.NI
Scalable Traffic Engineering for Higher Throughput in Heavily-loaded Software Defined Networks
现有的流量工程（TE）解决方案在平均情况下对于软件定义网络（SDN）表现良好。然而，在高峰时段，突发性流量尖峰是具有挑战性的处理，因为即使在有限的流条目发生故障后，也难以及时做出反应并保证高性能。我们决定充分利用网络容量来满足高峰时段的需求，而不是留下一些容量来保证故障后的流量重路由或需求或拓扑变化后的路径更新不会导致拥塞。TE系统还需要对故障快速做出反应，并利用优先级队列来保证丢失和延迟敏感业务的传输。我们提出TED，一个可扩展的TE系统，可以保证在高峰时段的高吞吐量。TED可以快速计算出一组最大数量的边缘不相交路径的每个入口-出口开关对。我们设计了两种方法来选择路径下的流进入限制。然后，我们将选定的路径输入到TE，以最大限度地减少链路利用率。在大流量矩阵使得最大链路利用率大于1的情况下，我们将利用率和流量矩阵输入到新约束下的最大化总吞吐量的优化中。因此，我们得到了一个现实的流量矩阵，它具有最大的总吞吐量，并保证每个交换机对没有流量饥饿。实验结果表明，在相同的流量入口限制条件下，TED算法在负载较重的SDN中具有更好的性能，在G-Scale拓扑中，单链路故障后满足所有流量（> 99.99%）的概率比Smore算法高10%。
2019-09-20 cs.NI
Floware: Balanced Flow Monitoring in Software Defined Networks
OpenFlow是实现软件定义网络的协议，这是一种新的网络范例，它将分组转发和计费（在交换机上执行）与路由决策和高级协议（在中央控制器上执行）隔离。这种隔离提高了网络基础设施的敏捷性和灵活性，并降低了其运营成本。OpenFlow控制器公开标准接口以促进各种网络应用。特别是，监控应用程序可以使用这些接口将收集不同聚合级别的流量统计数据的规则推入OpenFlow交换机。聚合级别决定了监测的准确性和引起的网络开销。在本文中，我们提出Floware的OpenFlow应用程序，允许发现和监测活动流在任何所需的聚合水平。Floware平衡了多台交换机之间的监控开销，以减少其对网络性能的负面影响。此外，Floware还可与基于NetFlow等传统协议的监控系统集成。我们演示了在Mininet中仿真软交换的应用程序，泛光灯控制器和NetFlow Analyzer作为传统的网络分析和入侵检测系统。评价结果显示了平衡监测的积极影响。
2016-12-04 cs.NI
Distributed Collaborative Monitoring in Software Defined Networks
我们提出了一个分布式和协作监测系统，DCM，具有以下属性。首先，DCM允许交换机协作完成流量监测任务并平衡测量负载。其次，DCM能够执行每个流的监控，通过该监控，使用不同的动作来监控不同的流组。第三，DCM是交换机数据平面的存储器有效的解决方案，并保证系统的可扩展性。DCM使用一种新颖的两级Bloom过滤器来表示使用小内存空间的监控规则。它利用集中式SDN控制来安装、更新和重构交换机数据平面中的两级布隆过滤器。我们研究了DCM如何执行两个有代表性的监测任务，即流大小计数和数据包采样，并评估其性能。实验使用真实的数据中心和ISP的流量数据在真实的网络拓扑结构上显示，DCM实现了最高的测量精度在现有的解决方案给出相同的存储器预算的交换机。
2014-03-31 cs.NI
A Framework for Application-aware Networking by Delegating Traffic Management of SDNs
软件定义网络中逻辑集中式控制器的存在实现了对网络流量的智能和细粒度管理。通常，流量管理包括流量的测量、分析和控制，以提高资源利用率。这是通过检查相应的性能要求，使用指标，如数据包延迟，抖动，丢失率和带宽利用率从全球网络的观点。关于软件定义网络的流量管理以及如何有效地分配资源，已经有许多工作。然而，这些解决方案中的绝大多数局限于在入口和出口交换机的边界内检索的间接信息。这意味着测量、分析和控制的三阶段循环在该边界之间的交换机上执行，而网络中流动的流量源自终端主机上的应用。在这项工作中，我们提出了一个框架，将网络应用到交通管理的任务，使用软件定义网络的概念。我们演示了如何帮助应用程序获得所需的服务质量水平，通过实现一个原型的API流带宽预留使用OpenFlow和OVSDB协议。
2017-03-11 cs.NI
Direct Feature Access -- Scaling Network Traffic Feature Collection to Terabit Speed
针对太比特流量下细粒度特征采集瓶颈，提出直接特征访问（DFA）系统，利用P4可编程数据平面和RDMA/GPUDirect绕过CPU，实现每秒3100万特征向量提取，支持52.4万条流，推动实时ML网络监控。
2025-05-23 cs.NI
Fuzzy Based Diagnostics System for Identifying Network Traffic Flow Anomalies
本文讨论了网络流量特性在被动网络监控中的应用，用于识别和识别网络异常。
2013-04-30 cs.NI
Road State Inference via Channel State Information
各种各样的传感器技术最近被用于交通监控应用。由于这些技术中的大多数依赖于有线基础设施，安装和维护成本限制了交通监控系统的部署。在本文中，我们介绍了一种交通监测方法，利用物理层样本的车辆通信处理的机器学习技术。我们通过广泛的模拟和真实实验验证了我们方法的可行性。首先，我们模拟无线信道在现实的交通条件下，使用光线跟踪模拟器和交通模拟器。接下来，我们在真实环境中进行实验，并收集从路边单元（RSU）发送的消息。结果表明，我们能够预测不同的服务水平，准确率超过80%的模拟和实验数据。此外，所提出的方法是能够估计车辆的数量与两个数据的平均绝对误差低。我们的方法适合与当前的监测系统一起部署。它不需要额外的基础设施投资，因为它依赖于现有的车辆网络。
2023-03-16 cs.NI eess.SP
FlowCover: Low-cost Flow Monitoring Scheme in Software Defined Networks
网络监控和测量是网络管理中的关键，它有助于服务质量、路由选择和性能评估。软件定义网络（SDN）通过分离控制平面和数据平面使网络管理更容易。SDN中的网络监控是轻量级的，因为运营商只需要在控制器中安装监控模块。主动监控技术通常会给网络带来太多的开销。最先进的方法利用抽样方法，聚合流统计和被动测量技术，以减少开销。然而，在文献中很少有工作集中在减少网络监控的通信成本。此外，大多数现有的方法选择轮询交换节点的次优的本地竞争力。受SDN的可见性和集中控制的启发，我们提出了FlowCover，一种低成本高精度的监控方案，以支持各种网络管理任务。我们利用网络拓扑结构和活动流的全局视图，通过将问题制定为加权集合覆盖来最小化通信成本，这被证明是NP-难的。启发式提出了有效地获得轮询方案，并实际处理流量变化。我们建立了一个模拟器来评估FlowCover的性能。大量的实验结果表明，FlowCover在大多数情况下减少了大约50%的通信成本，而不会损失准确性。
2017-10-16 cs.NI
Dual-structure Data Center Multicast Using Software Defined Networking
数据中心应用使用多播作为一种有效的方法，以减少带宽成本。然而，传统的IP网络组播协议通常受到交换机有限状态容量的限制。在本文中，我们提出了一个可扩展的多播解决方案的基础上，胖树网络的观察，数据中心的多播流量具有很强的异质性。我们建议从交换机中删除组播管理逻辑，并使用SDN控制器来管理组播组。提出的双结构组播（DuSM）确定大象和老鼠组根据其流量，并将它们分开。对于每个大象组，控制器安装多播状态以维护多个共享树，并且组流量将在树之间均匀地平衡以避免拥塞。对于mice组，控制器应用无状态多播，该无状态多播用状态容量交换带宽容量，诸如多播到单播转换。我们使用真实的组播流量数据的实验表明，DuSM支持的组数可以是IP组播的300%。DuSM还实现了链路之间的流量平衡。
2014-03-31 cs.NI
Offloading in Software Defined Network at Edge with Information Asymmetry: A Contract Theoretical Approach
智能手机和平板电脑等高性能移动设备的激增显著增加了对无线接入的需求。边缘软件定义网络（SDN）被认为是一种有前途的技术，以简化当前无线网络的流量卸载过程。在本文中，我们研究了在SDN-在边缘的激励问题，如何激励第三方接入点（AP），如WiFi和smallcell卸载流量的中央基站（BS）。AP将仅在满足其自身的业务需求的前提下接纳来自BS的业务。在AP对自身业务需求了解较多的信息不对称条件下，BS需要根据AP的空闲容量分配费用，以维持一个兼容的激励机制。首先，我们应用契约理论的方法来建模和分析BS和AP之间的服务交易。在此基础上，引入了最优歧视契约和线性定价契约两种激励机制，作为抗逆向选择契约的比较。仿真结果表明，该契约能有效地激励AP的参与，并对蜂窝网络流量进行分流。在信息不对称的情况下，反逆向选择契约达到了最优结果。
2015-10-15 cs.NI
Digital Twin Enabled Data-Driven Approach for Traffic Efficiency and Software-Defined Vehicular Network Optimization
本文提出数字孪生赋能的数据驱动框架，协同优化环岛交通效率与SDVN流表生命周期，显著降低等待时间和流表空间需求。
2024-09-06 cs.NI
Correlating power consumption and network traffic for improving data centers resiliency
关键业务应用程序和信息基础设施的部署正在向云转移。这意味着它们与其他业务应用程序和基础设施一起托管在大型数据中心中，具有较少（或没有）关键任务限制。这种混合和复杂的环境使得监控关键应用程序和处理（检测和恢复）服务器数据中心的可能故障的过程非常具有挑战性，这些故障可能影响任务关键应用程序的响应性和/或可靠性。数据中心中使用的监控机制通常是侵入式的，因为它们需要在每台服务器上安装代理。这具有相当大的缺点：大量使用人力资源来安装和修补系统，并干扰关键应用程序，因为代理共享应用程序资源。为了检测（并可能预测）在数据中心的故障，本文做了第一次尝试，在网络流量和服务器的功耗之间的相关性。这是获得非侵入式监控系统的重要一步，因为无需在服务器上安装任何软件即可捕获网络流量和功耗。这将反过来提高数据中心的整体弹性及其自我管理能力。
2014-05-12 cs.NI
Framework for Highway Traffic Profiling using Connected Vehicle Data
互联车辆（CV）数据可能会彻底改变交通监控领域，因为近年来，商业市场上出现了专门从原始设备制造商（OEM）收集的CV数据的新来源。与机构使用的现有CV数据相比，新一代CV数据具有某些优势，包括几乎无处不在的覆盖范围、高时间分辨率、高空间精度和丰富的车辆远程信息处理数据（例如，紧急制动事件）。本文提出了一个交通分析框架，目标车辆级的性能指标，包括机动性，安全性，乘坐舒适性，交通流稳定性和燃料消耗。一条主要州际公路的概念验证研究（即，I-280 NJ）使用CV数据说明了超越传统聚合流量度量的可行性。最后，无论是历史分析，甚至近实时监测的潜在应用进行了讨论。拟议的框架可以很容易地扩展，并且对于希望系统地监测区域或全州道路而无需对基于基础设施的传感（以及相关的持续维护成本）进行大量投资的机构来说特别有价值。
2022-09-06 cs.NI cs.SY eess.SY
On the IP Traffic Matrix Problem in Hybrid SDN/OSPF Networks
具有混合控制平面的IP网络并行地部署分布式路由协议（如OSPF）和SDN的集中式范例。混合控制平面的优点和缺点已经在文献中广泛讨论。本文探讨了混合SDN/OSPF在多大程度上可以解决IP层固有的IP流量矩阵和相关监控问题。该问题在混合网络中仍然存在，因为完整流量矩阵所需的SDN字节计数器可能没有充分实现（或甚至根本没有实现），或者部署的SDN节点可能太少，或没有充分位于网络中。对于这种情况，我们建议在IP备份链路上使用基于SNMP的测量来增加SDN流量统计。我们解决所需的混合监控基础设施的实施和网络功能虚拟化方面，并讨论了在我们的实验室动手经验的基础上测量的时序问题。此外，我们还提供了一个放置算法的SDN节点和备份链路，可以保证一个完整的IP流量矩阵。
2016-10-26 cs.NI
CECT: Computationally Efficient Congestion-avoidance and Traffic Engineering in Software-defined Cloud Data Centers
云数据中心应用和网络功能虚拟化（NFV）的激增将动态和QoS相关的流量提升到数据中心网络中。目前，许多网络路由协议是需求不可知的，而其他QoS感知协议是计算复杂和效率低下的小流量。在本文中，计算效率的拥塞避免方案，称为CECT，软件定义的云数据中心提出。所提出的算法，CECT，不仅最大限度地减少网络拥塞，但也重新分配资源的流量需求的基础上。为此，我们使用路由架构来重新配置由两个事件触发的网络资源：1）预定义的时间间隔的流逝，或者，2）拥塞的发生。此外，采用转发表项压缩技术降低了CECT的计算复杂性。通过这种方式，我们在数学上制定了一个优化问题，并定义了一个遗传算法来解决所提出的优化问题。我们测试所提出的算法在现实世界的网络流量。我们的结果表明，CECT是计算速度快，解决方案是可行的，在所有情况下。为了评估我们的算法在吞吐量方面，CECT与ECMP（其中最短路径算法被用作成本函数）进行了比较。仿真结果证实，通过运行CECT获得的吞吐量相比ECMP提高了3倍，而丢包率降低了2倍。
2020-12-30 cs.NI
Automatic Parallelization of Software Network Functions
Maestro自动并行化软件网络功能，通过配置NIC的RSS机制和选择无共享或细粒度锁策略，在保持语义的同时实现线性扩展，并优于硬件事务内存。
2023-10-13 cs.NI
G-NetMon: A GPU-accelerated Network Performance Monitoring System for Large Scale Scientific Collaborations
网络流量很难监控和分析，尤其是在高带宽网络中。特别是性能分析带来了极端的复杂性和可伸缩性挑战。GPU（图形处理单元）技术近来已被用于加速通用科学和工程计算。GPU通过数百个简单的内核提供极端的线程级并行性。他们的数据并行执行模型可以快速解决具有固有数据并行的大型问题。在Fermilab，我们开发了一个GPU加速的网络性能监控系统原型，称为G-NetMon，以支持大规模的科学合作。在这项工作中，我们将探索使用GPU进行网络流量监控和分析的新机会。我们的系统利用网络流数据中存在的数据并行提供快速分析费米实验室和协作站点之间的批量数据移动。实验表明，我们的G-NetMon可以快速检测次优批量数据移动。
2011-08-08 cs.NI
Scalable Rate Control for Traffic Engineering with Aggregated Flows in Software Defined Networks
为了增加软件定义网络（SDN）的可扩展性，已经提出了流聚合方案以将多个鼠标流合并成大象聚合流以用于流量工程。在本文中，我们首先注意到，鼠标流的用户比特率要求不再保证在聚合流，因为TCP分配决定的流量通常是从每个用户的期望的比特率不同。为了解决上述问题，我们提出了一种新的架构，命名为灵活的流量和速率管理（F $^2$ ARM），以控制只有几个流的速率，以增加SDN的可扩展性，而留下由TCP管理的不受控制的流。我们制定了一个新的优化问题，命名为可扩展的每流速率控制SDN（SPFRCS），其目的是找到一个最小的流子集作为受控流，但确保所有不受控流的流量仍然可以满足TCP所需的最低速率。我们证明了SPFRCS是NP难的，并设计了一个有效的算法，命名为联合流选择和速率确定（JFSRD）。基于真实网络的仿真结果表明，JFSRD在小规模网络中性能接近最优，在真实网络中控制流的数量可以有效地减少50%。
2017-08-15 cs.NI
Safeguard: Security Controls at the Software Defined Network Layer
Safeguard通过结合基于规则和数据驱动的策略，防止网络流量中的意外响应，提升软件定义网络的安全性。
2026-01-24 cs.CR cs.NI
Software-Defined Hyper-Cellular Architecture for Green and Elastic Wireless Access
为了满足日益增长的移动互联网业务需求，同时保持适度的能量成本，蜂窝系统的无线接入网（RAN）需要走一条绿色的未来之路，关键在于为动态业务需求提供弹性服务。为了实现这一目标，是时候重新思考RAN架构并期待突破了。在这篇文章中，我们回顾了最先进的文献，旨在从控制流量解耦的空中接口，基于云的RAN，和软件定义的RAN的角度来改造RAN。然后，我们提出了一个软件定义的超蜂窝架构（SDHCA），确定了一个可行的方式，整合上述三个趋势，使绿色和弹性的无线接入。我们进一步介绍了实现SDHCA的关键技术，包括空中接口分离，绿色基站操作和基站功能虚拟化，然后是我们的SDHCA硬件测试平台。最后，总结了未来研究中值得探讨的几个问题。
2015-12-15 cs.NI
Selfish Carrier Monitoring in WIFI Using Distributed Sniffers
本文提出一种利用分布式嗅探器被动监测无线流量，通过机器学习推断载波侦听关系，以估计节点间干扰并检测自私载波侦听行为的方法，仿真验证其准确性优于简单启发式且与主动测量相当。
2024-06-25 cs.NI
Software-Defined Networking for Data Centre Network Management: A Survey
数据中心的数量和规模都在增长，其网络也在扩展，以承载更大的流量。流量配置文件不断变化，特别是在云数据中心，租户到达，离开，并可能在其间改变其资源需求，因此网络配置必须以相称的速度变化。软件定义网络-网络配置的程序控制-对于满足现代数据中心网络管理的需求至关重要，并且一直是研究界与工业界密切关注的主题。在本调查中，我们回顾了针对数据中心网络管理和运营的软件定义网络研究。
2021-06-18 cs.NI
NeuRoute: Predictive Dynamic Routing for Software-Defined Networks
介绍了一种完全基于机器学习，特别是神经网络的软件定义网络（SDN）动态路由框架NeuRoute。目前的SDN/OpenFlow控制器使用基于Dijkstra算法的默认路由来实现最短路径，并提供API来开发自定义路由应用。NeuRoute是一个与网络无关的动态路由框架，它（i）实时的预测流量矩阵，（ii）使用神经网络来学习流量特征，（iii）相应地生成转发规则以优化网络吞吐量。NeuRoute实现了与最有效的动态路由启发式算法相同的结果，但执行时间要少得多。
2017-09-18 cs.NI
