論文の概要: Intrusion Tolerance for Networked Systems through Two-Level Feedback Control
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.01741v4
- Date: Sun, 12 May 2024 13:23:17 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-14 23:44:37.775384
- Title: Intrusion Tolerance for Networked Systems through Two-Level Feedback Control
- Title(参考訳): 2レベルフィードバック制御によるネットワークシステムの侵入耐性
- Authors: Kim Hammar, Rolf Stadler,
- Abstract要約: サービスレプリカを2段階最適制御問題とするシステムの侵入耐性を定式化する。
ローカルレベルではノードコントローラが侵入回復を行い、グローバルレベルではシステムコントローラが複製係数を管理する。
この定式化に基づいて、侵入耐性システムのための新しい制御アーキテクチャであるTOLERANCEを設計する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: We formulate intrusion tolerance for a system with service replicas as a two-level optimal control problem. On the local level node controllers perform intrusion recovery, and on the global level a system controller manages the replication factor. The local and global control problems can be formulated as classical problems in operations research, namely, the machine replacement problem and the inventory replenishment problem. Based on this formulation, we design TOLERANCE, a novel control architecture for intrusion-tolerant systems. We prove that the optimal control strategies on both levels have threshold structure and design efficient algorithms for computing them. We implement and evaluate TOLERANCE in an emulation environment where we run 10 types of network intrusions. The results show that TOLERANCE can improve service availability and reduce operational cost compared with state-of-the-art intrusion-tolerant systems.
- Abstract(参考訳): サービスレプリカを2段階最適制御問題とするシステムの侵入耐性を定式化する。
ローカルレベルではノードコントローラが侵入回復を行い、グローバルレベルではシステムコントローラが複製係数を管理する。
局所的およびグローバルな制御問題は、操作研究における古典的な問題、すなわち機械交換問題と在庫補充問題として定式化することができる。
この定式化に基づいて、侵入耐性システムのための新しい制御アーキテクチャであるTOLERANCEを設計する。
両レベルにおける最適制御戦略がしきい値構造を持ち、それらの計算に効率的なアルゴリズムを設計することを証明する。
10種類のネットワーク侵入を行うエミュレーション環境でのTOLERANCEの実装と評価を行う。
その結果、TOLERANCEは、最先端の侵入耐性システムと比較して、サービスの可用性を向上し、運用コストを低減できることがわかった。
関連論文リスト
- Tolerance of Reinforcement Learning Controllers against Deviations in Cyber Physical Systems [8.869030580266799]
我々は,コントローラが望まれるシステム要件を満たすことができるかを記述する,新しい表現力のある寛容の概念を導入する。
本稿では, 与えられた要件に違反する小さな偏差の発見を伴って, トレランス・ファルシフィケーション問題と呼ばれる新たな解析問題を提案する。
本稿では,2層シミュレーションに基づく新しい解析フレームワークと,小さな耐障害性違反を見つけるための新しい探索手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-24T18:33:45Z) - Design Optimization of NOMA Aided Multi-STAR-RIS for Indoor Environments: A Convex Approximation Imitated Reinforcement Learning Approach [51.63921041249406]
第6世代(6G)ネットワークは、従来のRISの限界を克服するために、再構成可能なインテリジェントサーフェス(STAR-RIS)を同時に送信および反射する。
STAR-RISを屋内に展開することは、干渉緩和、電力消費、リアルタイム設定における課題を示す。
屋内通信に複数のアクセスポイント(AP)とSTAR-RISを利用する新しいネットワークアーキテクチャを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-19T07:17:04Z) - Growing Q-Networks: Solving Continuous Control Tasks with Adaptive Control Resolution [51.83951489847344]
ロボット工学の応用において、スムーズな制御信号はシステム摩耗とエネルギー効率を減らすために一般的に好まれる。
本研究では,離散的な動作空間を粗い状態から細かい制御分解能まで拡大することにより,この性能ギャップを埋めることを目的とする。
我々の研究は、値分解とアダプティブ・コントロール・リゾリューションが組み合わさることで、単純な批判のみのアルゴリズムが得られ、連続制御タスクにおいて驚くほど高い性能が得られることを示唆している。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-04-05T17:58:37Z) - A Deep Reinforcement Learning Framework for Optimizing Congestion
Control in Data Centers [2.310582065745938]
異なるネットワーク環境において高い性能を達成するために,様々な渋滞制御プロトコルが設計されている。
集中制御アクションをマシンに委譲する現代のオンライン学習ソリューションは、データセンターの厳格な時間スケールに適切に収束できない。
我々はマルチエージェント強化学習を利用して、データセンターのエンドホストにおける混雑制御パラメータを動的にチューニングするシステムを設計する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-01-29T22:08:35Z) - Steady-State Error Compensation in Reference Tracking and Disturbance
Rejection Problems for Reinforcement Learning-Based Control [0.9023847175654602]
強化学習(Reinforcement Learning, RL)は、自動制御アプリケーションにおける将来的なトピックである。
アクター批判に基づくRLコントローラのためのイニシアティブアクション状態拡張(IASA)が導入される。
この拡張は専門家の知識を必要とせず、アプローチモデルを無償にしておく。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-01-31T16:29:19Z) - Scalable Voltage Control using Structure-Driven Hierarchical Deep
Reinforcement Learning [0.0]
本稿では,新しい階層型深層強化学習(drl)による電力系統の電圧制御設計を提案する。
本研究では,電力系統の領域分割構造を利用して,大規模グリッドモデルに適用可能な階層型drl設計を提案する。
地域別分散型RLエージェントを訓練し、各エリアの低レベルポリシーを算出し、低レベルポリシーの更新を使用して低レベルエージェントが行う制御アクションを効率的に調整する高レベルDRLエージェントを同時トレーニングします。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-01-29T21:30:59Z) - Decentralized Control with Graph Neural Networks [147.84766857793247]
分散コントローラを学習するグラフニューラルネットワーク(GNN)を用いた新しいフレームワークを提案する。
GNNは、自然分散アーキテクチャであり、優れたスケーラビリティと転送性を示すため、タスクに適している。
分散コントローラの学習におけるGNNの可能性を説明するために、群れとマルチエージェントパス計画の問題を検討する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-12-29T18:59:14Z) - Optimizing Mixed Autonomy Traffic Flow With Decentralized Autonomous
Vehicles and Multi-Agent RL [63.52264764099532]
本研究では、完全分散制御方式を用いて、混合自律環境でのボトルネックのスループットを向上させる自動運転車の能力について検討する。
この問題にマルチエージェント強化アルゴリズムを適用し、5%の浸透速度で20%から40%の浸透速度で33%までのボトルネックスループットの大幅な改善が達成できることを実証した。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-30T22:06:05Z) - Learning High-Level Policies for Model Predictive Control [54.00297896763184]
Model Predictive Control (MPC)は、ロボット制御タスクに対する堅牢なソリューションを提供する。
ニューラルネットワークの高レベルポリシーを学習するための自己教師付き学習アルゴリズムを提案する。
提案手法は, 標準的なMPCでは困難な状況に対処できることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-07-20T17:12:34Z) - Reinforcement Learning Control of Robotic Knee with Human in the Loop by
Flexible Policy Iteration [17.365135977882215]
本研究は,ポリシーアルゴリズムに革新的な特徴を導入することで,重要な空白を埋める。
本稿では,近似値関数の収束,解の最適性,システムの安定性などのシステムレベルの性能を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-06-16T09:09:48Z) - RIS Enhanced Massive Non-orthogonal Multiple Access Networks: Deployment
and Passive Beamforming Design [116.88396201197533]
再構成可能なインテリジェントサーフェス(RIS)の配置と受動ビームフォーミング設計のための新しいフレームワークを提案する。
エネルギー効率を最大化するために、共同配置、位相シフト設計、および電力配分の問題を定式化する。
リアルタイムデータセットを活用することで,ユーザの遠隔交通需要を予測するために,LSTM(Long Short-term memory)ベースのエコー状態ネットワーク(ESN)アルゴリズムを提案する。
RISの展開と設計の連立問題を解くために,D3QNに基づく位置取得と位相制御アルゴリズムを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-01-28T14:37:38Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。