针对命名数据网络(named data networking,NDN)中缓存冗余高、资源利用率低的问题,提出基于数据冗余包的协同缓存放置策略(cooperative cache placement strategy based on da-ta redundancy packet,CCPS-DRP)。该策略先对网络进行社区...针对命名数据网络(named data networking,NDN)中缓存冗余高、资源利用率低的问题,提出基于数据冗余包的协同缓存放置策略(cooperative cache placement strategy based on da-ta redundancy packet,CCPS-DRP)。该策略先对网络进行社区划分,再利用复杂网络中节点介数确定关键路由节点,将数据冗余包中的相同数据副本存放于其中,并动态管理冗余数据副本,实现关键节点集中管理与动态冗余清理的协同机制,以减少相同数据内容的重复缓存,使路由节点中的缓存容量得到充分利用,降低网络负载。实验结果表明,无论在均匀分布或高度偏斜分布的场景下,还是在严格资源限制或有较高资源的场景下,CCPS-DRP在缓存命中率和平均请求时延方面的性能均明显优于常见的随处缓存策略、概率缓存策略等,其通过协同缓存与冗余控制显著提升了网络性能。展开更多
联邦学习(Federated learning,FL)通过分布式协同训练实现多车辆联合建模,在保护数据隐私的同时,有效支持车联网(Internet of vehicles,IoV)中的交通优化、拥堵治理等应用。然而,传统FL在动态异构的IoV环境中面临中心化架构脆弱和网络...联邦学习(Federated learning,FL)通过分布式协同训练实现多车辆联合建模,在保护数据隐私的同时,有效支持车联网(Internet of vehicles,IoV)中的交通优化、拥堵治理等应用。然而,传统FL在动态异构的IoV环境中面临中心化架构脆弱和网络不稳定等挑战。区块链技术的去中心化共识和不可篡改特性为IoV-FL提供了理想的解决方案。围绕区块链赋能下的IoV-FL展开综述,介绍IoV、区块链与IoV-FL的基础概念,分析IoV-FL的系统架构与关键应用场景,并梳理传统方法在隐私安全、系统鲁棒性与可扩展性等方面的局限;从模型更新验证、系统可扩展性、激励机制和知识共享4个维度,系统整理已有研究工作中区块链赋能IoV-FL的关键技术方案,探讨IoV-FL在隐私与安全、存储开销、网络吞吐率、设备与数据异构等方面仍面临的关键挑战;最后,从隐私保护增强、资源利用优化以及系统协同等方面展望未来研究方向。展开更多
文摘针对命名数据网络(named data networking,NDN)中缓存冗余高、资源利用率低的问题,提出基于数据冗余包的协同缓存放置策略(cooperative cache placement strategy based on da-ta redundancy packet,CCPS-DRP)。该策略先对网络进行社区划分,再利用复杂网络中节点介数确定关键路由节点,将数据冗余包中的相同数据副本存放于其中,并动态管理冗余数据副本,实现关键节点集中管理与动态冗余清理的协同机制,以减少相同数据内容的重复缓存,使路由节点中的缓存容量得到充分利用,降低网络负载。实验结果表明,无论在均匀分布或高度偏斜分布的场景下,还是在严格资源限制或有较高资源的场景下,CCPS-DRP在缓存命中率和平均请求时延方面的性能均明显优于常见的随处缓存策略、概率缓存策略等,其通过协同缓存与冗余控制显著提升了网络性能。
文摘联邦学习(Federated learning,FL)通过分布式协同训练实现多车辆联合建模,在保护数据隐私的同时,有效支持车联网(Internet of vehicles,IoV)中的交通优化、拥堵治理等应用。然而,传统FL在动态异构的IoV环境中面临中心化架构脆弱和网络不稳定等挑战。区块链技术的去中心化共识和不可篡改特性为IoV-FL提供了理想的解决方案。围绕区块链赋能下的IoV-FL展开综述,介绍IoV、区块链与IoV-FL的基础概念,分析IoV-FL的系统架构与关键应用场景,并梳理传统方法在隐私安全、系统鲁棒性与可扩展性等方面的局限;从模型更新验证、系统可扩展性、激励机制和知识共享4个维度,系统整理已有研究工作中区块链赋能IoV-FL的关键技术方案,探讨IoV-FL在隐私与安全、存储开销、网络吞吐率、设备与数据异构等方面仍面临的关键挑战;最后,从隐私保护增强、资源利用优化以及系统协同等方面展望未来研究方向。
