Fugu-MT 論文翻訳(概要): Resource Management and Security Scheme of ICPSs and IoT Based on VNE Algorithm

論文の概要: Resource Management and Security Scheme of ICPSs and IoT Based on VNE Algorithm

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.01375v1
Date: Thu, 3 Feb 2022 02:27:20 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-02-04 15:17:22.164509
Title: Resource Management and Security Scheme of ICPSs and IoT Based on VNE Algorithm
Title（参考訳）: VNEアルゴリズムに基づくICPSとIoTのリソース管理とセキュリティ手法
Authors: Peiying Zhang, Chao Wang, Chunxiao Jiang, Neeraj Kumar, and Qinghua Lu
Abstract要約: ICPSにおける資源割り当ての合理性と安全性を確保するために,仮想ネットワーク組み込み(VNE)アルゴリズムを提案する。特に、アルゴリズム性能を改善する手段として強化学習法(RL)を用いる。これは、計算、ストレージ、セキュリティの3次元リソースの制約を考慮した総合的な2段階RL-VNEアルゴリズムである。
参考スコア（独自算出の注目度）: 28.48822311639421
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: The development of Intelligent Cyber-Physical Systems (ICPSs) in virtual network environment is facing severe challenges. On the one hand, the Internet of things (IoT) based on ICPSs construction needs a large amount of reasonable network resources support. On the other hand, ICPSs are facing severe network security problems. The integration of ICPSs and network virtualization (NV) can provide more efficient network resource support and security guarantees for IoT users. Based on the above two problems faced by ICPSs, we propose a virtual network embedded (VNE) algorithm with computing, storage resources and security constraints to ensure the rationality and security of resource allocation in ICPSs. In particular, we use reinforcement learning (RL) method as a means to improve algorithm performance. We extract the important attribute characteristics of underlying network as the training environment of RL agent. Agent can derive the optimal node embedding strategy through training, so as to meet the requirements of ICPSs for resource management and security. The embedding of virtual links is based on the breadth first search (BFS) strategy. Therefore, this is a comprehensive two-stage RL-VNE algorithm considering the constraints of computing, storage and security three-dimensional resources. Finally, we design a large number of simulation experiments from the perspective of typical indicators of VNE algorithms. The experimental results effectively illustrate the effectiveness of the algorithm in the application of ICPSs.
Abstract（参考訳）: 仮想ネットワーク環境におけるインテリジェントサイバー物理システム(ICPS)の開発は、深刻な課題に直面している。一方、ICPS構築に基づくモノのインターネット(IoT)は、合理的なネットワークリソースを大量にサポートする必要があります。一方、ICPSは深刻なネットワークセキュリティ問題に直面している。 ICPSとネットワーク仮想化(NV)の統合により、IoTユーザにとってより効率的なネットワークリソースのサポートとセキュリティ保証が可能になる。 ICPSが直面している2つの問題に基づいて、ICPSにおける資源割り当ての合理性とセキュリティを確保するために、コンピューティング、ストレージリソース、セキュリティ制約を備えた仮想ネットワーク組み込み(VNE)アルゴリズムを提案する。特に、アルゴリズム性能を改善する手段として強化学習法(RL)を用いる。 rlエージェントの訓練環境として,基盤ネットワークの重要な属性特性を抽出する。 agentはトレーニングを通じて最適なノード埋め込み戦略を導出して、リソース管理とセキュリティのためのicpsの要件を満たすことができる。仮想リンクの埋め込みは、BFS(Broadth First Search)戦略に基づいている。したがって、計算、記憶、セキュリティの3次元資源の制約を考慮した包括的2段階rl-vneアルゴリズムである。最後に,vneアルゴリズムの典型的な指標の観点から,多数のシミュレーション実験を設計する。実験結果は,ICPSの適用におけるアルゴリズムの有効性を効果的に示すものである。

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