面向边缘计算的物联网网络流量测量方法

在物联网中,边缘计算能够提供物联网计算的实时性,减少网络中数据的传输量.为了适应物联网技术的发展,研究了采用软件定义网络(SDN,software defined networking)架构的物联网网络,并利用SDN提供的方法对网络中的流量进行测量.细粒度流量测量可以更准确地描述网络中的流量,但同时也需要消耗大量的测量开销.为了减少测量过程中产生的开销并获得近似的细粒度测量,提出了一种面向边缘计算的物联网网络流量测量方案.新测量架构采用粗粒度测量和插值优化等方法进行测量.首先,在文中采用随机抽样方法通过OpenFlow协议快速获得粗粒度的网络流量测量.接着,对粗粒度的网络流量进行插值恢复,并利用多约束的优化方法对插值结果进行优化,直到找到满足条件约束的最优细粒度流量测量结果.最后,文中通过实验验证了所提出的测量方法的可行性和有效性.     

基于时钟同步的混合型安全组播密钥管理

为保护组播通信的机密性,安全组播使用不为组外成员所知的密钥来加密数据,并随组成员关系的变化而动态更新。提出一种将平坦型和分层型密钥管理相结合的、基于IGMPv3的混合型方案,它将群组划分为多个独立的小区,有效地解决了与安全组播相关的扩展性和可靠性问题。提出了一种新的基于时钟同步的密钥管理算法,各小区代理不进行信息交换而只通过定时来执行批次密钥更新,从而有效地降低了系统的通信开销。