首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
文章检索
  按 检索   检索词:      
出版年份:   被引次数:   他引次数: 提示:输入*表示无穷大
  收费全文   4篇
  免费   1篇
  国内免费   2篇
丛书文集   1篇
综合类   6篇
  2020年   2篇
  2018年   1篇
  2017年   2篇
  2015年   1篇
  2014年   1篇
排序方式: 共有7条查询结果,搜索用时 0 毫秒
1
1.
针对命名数据网络(NDN)具有多样的路由转发策略,但都未能实现NDN的服务质量(QoS)保障能力,利用蚁群优化算法(ACO)设计相应的QoS路由机制(ACO_QoS)能够保障NDN的服务质量.实验结果表明:ACO_QoS能够在满足QoS的前提下找到一条花费最小的路由.  相似文献   
2.
利用仿真工具Mini-CCNx,设计并实现了命名数据网络(NDN)中基于分级命名机制的路由仿真实验,通过设置不同的名字前缀来测试Interest包的响应情况,实验结果显示了NDN中基于分级命名机制的Interest包在路由和转发上的特点及优势.  相似文献   
3.
设计了命名数据移动自组织网络的全新转发策略(LAFS).LAFS控制低能量节点对请求数据包的响应,实现了在不增加网络负载的前提下延长整网生命周期、降低网络时延的效果.通过将LAFS与命名数据网络中已有的两个转发策略在生命周期、跳数和时延三个方面进行分析与比较,证实了LAFS转发策略更高效节能.  相似文献   
4.
当前的信息爆炸时代使得海量数据集中出现,数据传输速率呈指数级增长,数据命名网络(named data networking, NDN)中特有的大数据量的计算与存储方式,传统的互联网体系架构已经无法满足大数据量网络的性能需求.本文在NDN网络中引入网络编码技术,拟解决NDN传输协议下的网络传输性能问题,着重探讨了时延以及吞吐量两个网络性能参数.实验结果表明网络编码机制下能够实现多播路由无法达到的吞吐量,而且将多播路由下的网络时延减小了将近50%,改进网络性能,节省了网络传输资源,满足当前处理大数据业务的要求.   相似文献   
5.
未来互联网内容知识化、知识价值化、价值网络化、网络生态化、生态智能化的发展趋势已经越来越显著.针对传统IP互联网架构僵化、内容感知能力弱、多构架/多网络融合能力差、控制调度灵活性低、内生安全与信任维护机制缺失、服务质量模式单一、评价指标及方法落后等不足,创新性地提出智能生态网络(intelligent eco networking,IEN).IEN基于虚拟化、可编程设备、软硬结合的技术路线,改进信息中心网络构架构,综合分布式人工智能分析决策与区块链共识计算技术,考量存储、计算与带宽网络资源成本/效益指标,构建层次化、智能化、语义化的新型智联网络构架.IEN向后兼容IP协议,向前演进面向跨域、边缘重点场景的命名(或标识)与IP融合异质计算寻址的多模态网络协议,叠加内容、身份鉴授权与多方可信激励机制,增强网络资源分配模型和优化评价体系.通过内容语义检测与身份可信鉴授权,IEN能坚持安全可控与开放包容并重,旨在形成一个高扩展、动态适应、多目标优化的网络基础设施,砥砺探索新一代产业化、经济化、生态化未来互联网,奠定一个开放与共享、协同互惠的智能生态网络.  相似文献   
6.
命名数据网(named data networking,NDN)是一种新型的未来网络架构,以解决当今TCP/IP(transmissioncontrol protocol/internet protocol)网络面临的问题.NDN路由器的转发平面采用了一个新的数据结构待定Interest表(pending interest table,PIT),用于记录所有待定兴趣包的转发信息,并根据此信息正确地转发返回的数据包.因此,设计一个高效的PIT存储结构对提高转发性能具有重要的作用.结合Bitmap提出一种改进的数据结构B-MBF(bitmap-mapping bloom filter),该结构采用一个哈希函数实现多次哈希映射以提高检索速度,并利用Bitmap实现元素内存单元的地址偏移量的动态分配.同时,在此基础上提出PIT存储结构B-MaPIT,通过管理多个动态存储空间实现片外存储消耗随元素数量改变而改变.通过仿真实验与现有PIT结构进行了性能对比,结果表明B-MaPIT在存储消耗、数据表构建速度、吞吐量方面具有更优秀的性能表现.  相似文献   
7.
命名数据网络(named data networking, NDN)中的请求-应答通信模式及有状态的转发滋生了新的分布式拒绝服务(distributed denial of service, DDoS)攻击方式—兴趣洪泛攻击(interest flooding attack, IFA)。IFA是NDN中主要的拒绝服务威胁,虽然IFA防御方案被广泛研究,但目前缺乏系统的解决方案。针对这一问题,基于粒子群优化的后向传播神经网络算法提出一种新的IFA检测方法,并结合基于基尼不纯度的恶意前缀识别方法和兴趣包回溯方法来缓解攻击危害,形成一种综合的防御方案。通过ndnSIM仿真实验证明,提出的方案不仅可以准确检测和有效防御IFA攻击,而且解决了基于窗口检测方案无法检测连续攻击的问题。  相似文献   
1
设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号