异构软件定义网络情景式智能服务部署关键技术研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    61871468
  • 项目类别：
    面上项目
  • 资助金额：
    63.0万
  • 负责人：
    李传煌
  • 依托单位：
    浙江工商大学
  • 学科分类：
    F0104.通信网络
  • 结题年份：
    2022
  • 批准年份：
    2018
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2019-01-01 至2022-12-31

项目摘要

The flexible and programmable features of software defined networking (SDN) and the development of artificial intelligence, provide favorable conditions for the realization of active service which satisfying user’s requirements for particular context. However, Many technologies can be used to implement SDN. In the heterogeneous SDN, which is composed of different implementation technologies, how to combine the artificial intelligence technology and change the function and structure of SDN to provide the service to meet the needs of individual network context？. Based on our previous works on ForCES and SDN, This project will study to solve the problems, including: research on heterogeneous SDN architecture compatible with ForCES and OpenFlow technology, and under this architecture, by using the artificial intelligence technology, research on the key technology of service deployment under the user’s context driven, include: intelligent construction of contextual service chain and routing technology, intelligent service chain optimization and routing optimization technology, intelligent security technology in service deployment.. The research results of this project will form a complete set theory and methods for SDN intelligent service deployment. They can also be used as the basis for standard formulation of SDN technology, network intelligent technology. At the same time the results can also output directly to the IETF standards organization, and become the international standards.
人工智能技术的新发展及软件定义网络（SDN）架构自身的柔性化及可编程性特点，为实现用户特定情景需求的主动服务创造了有利条件。在由不同实现技术组成的异构SDN中，如何结合人工智能技术动态改变SDN网络功能及结构，为用户提供满足个性化情景需求的服务？. 据此本项目拟结合课题组前期ForCES及SDN工作，针对上述科学问题展开深入研究，具体包括：对兼容ForCES及OpenFlow技术的异构SDN架构进行研究，并拟在该架构下运用人工智能技术，对情景驱动下的服务部署关键技术深入研究，包括：情景式服务链智能构建及路径规划技术、智能服务链优化及路由优化技术及服务部署中的智能安全技术。. 本项目研究成果将形成一套完整的SDN智能服务部署理论和方法体系，成果同时可作为SDN技术、网络智能化技术等标准制定的依据，也可将部分研究结果直接输出到IETF等标准制定组织，成为国际标准。

结项摘要

人工智能的发展及软件定义网络（SDN）架构自身柔性化及可编程性特点，为实现用户特定情景需求的主动服务提供了有利条件，在异构SDN下如何结合人工智能技术，通过改变SDN网络功能及结构，为用户提供满足个性化情景需求的服务。本项目针对上述问题展开了深入研究，具体包括：对兼容ForCES及OpenFlow技术的异构SDN架构进行研究，在该架构下运用人工智能技术，对情景驱动下的服务部署关键技术进行了深入研究，包括：情景式服务链智能构建及路径规划技术、智能服务链优化及路由优化技术及服务部署中的智能安全技术。. 本课题组成员经过四年不懈努力，在各方面均已完成了课题的预期研究目标。（1）在理论与方法研究方面：建立了一套应用于异构SDN架构中的智能服务部署的技术体系，包括：兼容ForCES与OpenFlow技术的SDN架构，情景特性感知及服务功能模型，情景式服务链智能构建及路径规划技术，智能服务链优化及路由优化技术，服务部署策略冲突智能检测技术，服务部署DDoS攻击智能检测及防御技术。（2）在实验系统方面：基于理论研究结果，实现了一套情景驱动的SDN智能服务部署验证系统及支持深度学习模型验证的支撑工具。（3）在论文方面：在通信网络领域国际权威会议GLOBECOM和WCNC、国内《通信学报》期刊等发表各类高质量论文29篇，其中SCI/EI收录论文22篇，国内一级期刊论文7篇。（4）在专利方面：共申请国内发明专利25项，授权发明专利15项。（5）在应用方面：将研究成果反映到了国际标准化组织IETF SFC工作组中，提交相关标准草案2份。（6）在培养学生方面：培养硕士研究生26名。. 在开展研究工作的同时，通过与企业的合作将相关研究成果应用于企业构建各类网络设备中，取得了较好的产业化推广应用效果。基于多年的不懈努力以及本基金项目部分研究内容的支持，在2022年获得浙江省科学技术进步奖二等奖。

项目成果

期刊论文数量（9）
专著数量（0）
科研奖励数量（1）
会议论文数量（20）
专利数量（25）
基于 LSTM 流量预测的路由规划和切换
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2022
  • 期刊：
    电信科学
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    诸葛斌;王林超;宋杨;邵瑜;董黎刚;蒋献
  • 通讯作者：
    蒋献
基于贝叶斯攻击图的SDN安全预测方法
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2021
  • 期刊：
    电信科学
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    尹彦尚;索同鹏;董黎刚;蒋献
  • 通讯作者：
    蒋献
DoA Estimation for Lens Antenna Array via Root-MUSIC, Outlier Detection, and Clustering
通过 Root-MUSIC、异常值检测和聚类对透镜天线阵列进行 DoA 估计
  • DOI：
    10.1109/access.2020.3034080
  • 发表时间：
    2020
  • 期刊：
    IEEE Access
  • 影响因子：
    3.9
  • 作者：
    Zhengwei Ni;Yinan Luo;Mehul Motani;Chuanhuang Li
  • 通讯作者：
    Chuanhuang Li
QL-STCT: 一种SDN链路故障智能路由收敛方法
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2022
  • 期刊：
    通信学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    李传煌;陈泱婷;唐晶晶;楼佳丽;谢仁华;方春涛;王伟明;陈超
  • 通讯作者：
    陈超
基于图神经网络的网络性能智能预测
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2022
  • 期刊：
    电信科学
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    李奕江;叶会标;谢仁华;楼佳丽;庄丹娜;李传煌
  • 通讯作者：
    李传煌

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其他文献

一种UML 软件架构性能预测方法及其自动化研究
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2013
  • 期刊：
    软件学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    李传煌;王伟明;施银燕
  • 通讯作者：
    施银燕
基于深度学习的实时DDoS攻击检测
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2017
  • 期刊：
    电信科学
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    李传煌;孙正君;袁小雍;李晓林;龚梁;王伟明
  • 通讯作者：
    王伟明
基于深度学习的软件定义网络应用策略冲突检测方法
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2017
  • 期刊：
    电信科学
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    李传煌;程成;袁小雍;岑利杰;王伟明
  • 通讯作者：
    王伟明

其他文献

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李传煌的其他基金

SDN系统随机网络演算模型及性能优化研究
  • 批准号：
    61402408
  • 批准年份：
    2014
  • 资助金额：
    24.0 万元
  • 项目类别：
    青年科学基金项目

相似国自然基金

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课题项目：调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要：

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题，其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子，其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而，TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用，影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法，探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用，为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义，并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路：

科学问题：TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达？
前期研究：已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应，但其具体机制尚不明确。
研究创新点：本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线：包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术：TRIM2与病毒RNA的相互作用分析，IFN-β启动子活性检测。
实验模型：使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
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