基于网络编码的ICN中高效安全内容缓存及分发关键技术研究
项目介绍
AI项目解读
基本信息
- 批准号:61672370
- 项目类别:面上项目
- 资助金额:63.0万
- 负责人:
- 依托单位:
- 学科分类:F0207.计算机网络
- 结题年份:2020
- 批准年份:2016
- 项目状态:已结题
- 起止时间:2017-01-01 至2020-12-31
- 项目参与者:吕可劼; 朱艳琴; 李领治; 周经亚; 周东仿; 贾成进; 温正清; 赵瑞敏; 丁微微;
- 关键词:
项目摘要
Information-Centric Networking (ICN) is one of the most promising future network architectures, which can reduce bandwidth consumption, server load and access delay. Despite these significant advantages, efficient and secure content caching and distribution in ICN is still an open research issue. Network coding has been widely used to improve the efficiency and security of data transmission. However, how to employ network coding theory to design efficient and secure content caching and distribution in ICN still remains many valuable problems to be solved. This proposal will focus on three key research issues in network coding based ICN, including theoretically modeling and performance analyzing on content caching, joint optimization of content caching and content distribution, and design of secure network coding for efficient content caching and distribution. Moreover, we will also construct a network coding based ICN simulation platform to verify the feasibility and performance of the proposed schemes. Our research tries to integrate the network coding and ICN, which will fully exploit the advantage of both distributed in-network caching and multipath transmission to further improve network efficiency and security. Expected achievements obtained in this research will not only enrich the network coding theory, but also will be great significant in implementing ICN in next generation network.
作为未来网络的重要发展方向之一,信息中心网络(ICN)在减少带宽消耗、服务器负载、访问时延等诸多方面均具有优势。研究面向ICN的高效、安全内容缓存及分发机制已成为未来网络发展的一项重要研究课题。网络编码技术已被证明可提高数据传输效率和安全性,但如何将网络编码与ICN相结合,设计高效、安全的内容缓存及分发机制尚需深入、系统的研究。本课题拟针对内容缓存理论模型建立及性能分析、内容缓存与内容分发方案联合优化、面向高效内容缓存及分发的安全网络编码策略设计三个关键科学问题展开研究,设计高效、安全的内容缓存及分发方案,并在基于网络编码的ICN实验平台上进行验证。本课题将网络编码与ICN相结合,旨在发挥网络编码的优势,充分利用ICN中分布式缓存和多路径传输特性,进一步提高内容缓存及分发的高效性、安全性。因此,本课题研究成果不仅将丰富网络编码的理论基础,而且对下一代网络中ICN的实际应用具有重要参考意义。
结项摘要
信息中心网络(ICN)在减少带宽消耗、服务器负载、访问时延等诸多方面均具有优势。研究面向ICN的高效、安全内容缓存及分发机制已成为未来网络发展的一项重要研究课题。本项目将网络编码与ICN相结合,设计高效、安全的内容缓存及分发机制进行深入、系统的研究。针对内容缓存理论模型建立及性能分析、内容缓存与内容分发方案联合优化、面向高效内容缓存及分发的安全网络编码策略设计三个关键科学问题展开研究,设计高效、安全的内容缓存及分发方案,并在基于网络编码的ICN实验平台上进行验证。在本项目的支持下取得了如下三方面的研究成果:..1、基于网络编码的安全内容分发研究。首先,针对信息中心网络及结点窃听的被动攻击模型,对内容缓存方案及分发进行联合优化。其次,针对信息中信网络中广泛存在的多播传输,分别针对信息论安全及弱安全两种安全要求和单个多播和多个多播两种传输模式,设计了基于网络编码的安全传输方案。另外,针对对数据传输流的分析攻击模型,提出了基于网络编码线性空间性质的匿名混淆传输方案。..2、基于网络编码的安全内容缓存研究。首先,针对高动态性的分布式存储网络(如信息中心网络),研究了基于网络编码高效缓存方案。其次,针对大规模分布式社交网络,提出了基于拓扑结构的数据放置方案。另外,针对分布式多云存储系统中的可靠性和安全性,设计并实现了基于网络编码的分布式存储平台。..3、基于网络编码的安全内容计算研究。首先,针对数据机密性,研究了分布式边缘协同计算场景下边缘计算节点独立攻击和合作攻击时,内容放置方案及安全编码方案。其次,针对数据完整性,研究了分布式边缘协同计算场景下边缘计算节点独立攻击时的结果差错检测方案。此外,对基于线性编码的安全内容计算在图像分类和信息推荐系统进行了研究。..共发表(录用)28篇SCI/EI收录的学术论文,受理或授权发明专利16项,其中,SCI二区、IEEE Trans 期刊论文4篇,CCF B类会议或期刊论文6篇,CCF C类会议或期刊论文16篇,其他SCI三、四区国际期刊论文4篇,获国际学术会议优秀论文奖 1项。培养(含合作培养)研究生20名。
项目成果
期刊论文数量(10)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(18)
专利数量(16)
On the optimal flow allocation and information theoretically secure network coding design for multiple multicasts
多播最优流量分配与信息安全网络编码设计
- DOI:10.1002/dac.3526
- 发表时间:2018-04
- 期刊:International Journal of Communication Systems (SCI 四区)
- 影响因子:--
- 作者:Ding Weiwei;Wang Jin;Wang Xiumin;Lu Kejie;Zhao Ruimin;Zhu Yanqin
- 通讯作者:Zhu Yanqin
支持可扩展的在线社交网络数据放置方法
- DOI:--
- 发表时间:2018
- 期刊:中国科学:信息科学
- 影响因子:--
- 作者:周经亚;樊建席;王进
- 通讯作者:王进
A Joint Network Coding and Device Association Design for Optimal Local Data Exchange in Fiber-Wireless Access Network
光纤无线接入网络中优化本地数据交换的联合网络编码和设备关联设计
- DOI:10.1109/jlt.2016.2647254
- 发表时间:2017-06
- 期刊:Journal of Lightwave Technology (IEEE/OSA JLT,SCI 二区)
- 影响因子:--
- 作者:Jin Wang;Kejie Lu;Jianping Wang;Chunming Qiao
- 通讯作者:Chunming Qiao
Optimal Transmission Topology Construction and Secure Linear Network Coding Design for Virtual-source Multicast with Integral Link Rates
具有积分链路速率的虚拟源组播的最佳传输拓扑构建和安全线性网络编码设计
- DOI:10.1109/tmm.2018.2827783
- 发表时间:2018
- 期刊:IEEE Transactions on Multimedia (IEEE TMM,SCI 二区,Top期刊)
- 影响因子:--
- 作者:Ruimin Zhao;Jin Wang;Kejie Lu;Xiangmao Chang;Juncheng Jia;Shukui Zhang
- 通讯作者:Shukui Zhang
Cost-efficient viral marketing in online social networks
在线社交网络中经济高效的病毒式营销
- DOI:10.1007/s11280-018-0651-5
- 发表时间:2018-12
- 期刊:World Wide Web-Internet and Web Information Systems
- 影响因子:3.7
- 作者:Zhou Jingya;Fan Jianxi;Wang Jin;Wang Xi;Li Lingzhi
- 通讯作者:Li Lingzhi
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- 影响因子:12.3
- 作者:周小军;王进;法云智;叶华虎
- 通讯作者:叶华虎
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