In a mobile ad hoc network (MANET), communication between mobile nodes occurs without centralized control. In this environment the mobility of a node is unpredictable; this is considered as a characteristic of wireless networks. Because of faulty or malicious nodes, the network is vulnerable to routing misbehavior. The resource constrained characteristics of MANETs leads to increased query delay at the time of data access. In this paper, AntHocNet+ Security (ANTSEC) framework is proposed that includes an enhanced cooperative caching scheme embedded with artificial immune system. This framework improves security by injecting immunity into the data packets, improves the packet delivery ratio and reduces end-to-end delay using cross layer design. The issues of node failure and node malfunction are addressed in the cache management.
MANET is a network that is a very useful application to build network environment in difficult situation to build network infrastructure. But, nodes that configures MANET have difficulties in data retrieval owing to resources which aren't enough and mobility. Therefore, caching scheme is required to improve accessibility and availability for frequently accessed data. In this paper, we proposed a technique that utilize mobility prediction of nodes to retrieve quickly desired information and improve data availability. Mobility prediction of modes is performed through distance calculation using location information. We used technique which global cluster table and local member table is managed by cluster head to reduce data consistency and query latency time. We compared COCA and CacheData and experimented to confirm performance of proposed scheme in this paper and efficiency of the proposed technique through experience was confirmed.
네트워크 성능 향상을 위하여 CDN/P2P와 같은 기술들은 이전에 사용자들 또는 프락시 시스템에 저장되어 있는 복사본을 사용하도록 설계 되었다. CCN 역시 이와 같은 기능을 구현한다. 그러나 CDN/P2P와 달리, CCN은 이와 같은 캐시 기능을 네트워크 노드에 구현하고, 네트워크 노드들이 콘텐츠 요청 메시지에 직접 응답할 수 있도록 설계 되었다. 그러므로 CCN의 성능에 가장 중요한 요소는 캐시 되는 콘텐츠와 노드를 결정하는 기술이다. 기본적으로, CCN은 콘텐츠가 전송될 때 경유하는 모든 네트워크 노드들에 해당 콘텐츠가 캐시 되도록 설계되었지만, 이와 같은 접근 방법은 중복 캐시 발생으로 인하여 매우 비효율적이라 할 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 다양한 캐시 운영 방법이 제안되었다. 본 논문에서는 지금까지 제안된 캐시 운영 방안들을 살펴보고, 실제 운영을 위해 필요한 효과적인 캐시 운영을 위한 핵심 요구사항들을 제안한다.
VOD 서비스를 제공하기 위해서는 대용량의 저장매체와 전송 대역이 필요하며 이를 위해서는 막대한 네트워크 구축비용이 필요하다. 이러한 VOD 서비스 구축비용을 줄이기 위한 방법으로 분산 서버 구조를 바탕으로 한 망 계위 설계, topology에 따른 서버 위치 최적화, 프로그램 caching 등에 관한 연구가 현재 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 분산 트리 구조의 망에서 하위 준위와 링크간의 물리적인 전송 대역의 차이에 따른 전체 준위의 변화와 비용의 관계를 분석하여 전체 준위 크기의 제한 조건을 도출하였으며, 각 노드에서의 가지수와 비용의 관계를 분석하여 물리적으로 주어진 링크간의 전송 대역의 차에 적합한 망 구조를 설계하였다. 따라서 본 연구 결과는 VOD 서비스 제공에 적합한 경제적인 망 구조 설계와 노드 설계에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권11호
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pp.5673-5691
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2019
Information centric mobile network can significantly improve the data retrieving efficiency by caching contents at mobile edge. However, the cache pollution attack can affect the data obtaining process severely by requiring unpopular contents deliberately. To tackle the problem, we design an algorithm of mitigating cache pollution attacks in information centric mobile network. Particularly, the content popularity distribution statistic is proposed to detect abnormal behavior. Then a probabilistic caching strategy based on abnormal behavior is applied to dynamically maintain the steady-state distribution for content visiting probability and achieve the purpose of defense. The experimental results show that the proposed scheme can achieve higher request hit ratio and smaller latency for false locality content pollution attack than the CacheShield approach and the baseline approach where no mitigation approach is applied.
이 논문에서는 기계학습 워크로드의 특징을 분석하고 이를 기반으로 기계학습 워크로드의 성능 향상을 위한 분산 인-메모리 캐싱 기법을 제안한다. 기계학습 워크로드의 핵심은 모델 학습이며 모델 학습은 컴퓨팅 집약적 (Computation Intensive)인 작업이다. 쿠버네티스 기반 클라우드 환경에서 컴퓨팅 프레임워크와 스토리지를 분리한 구조에서 기계학습 워크로드를 수행하는 것은 자원을 효과적으로 할당할 수 있지만, 네트워크 통신을 통해 IO가 수행되야 하므로 지연이 발생할 수 있다. 이 논문에서는 이런 환경에서 수행되는 머신러닝 워크로드의 성능을 향상하기 위한 분산 인-메모리 캐싱 기법을 제안한다. 특히, 제안하는 방법은 쿠버네티스 기반의 머신러닝 파이프라인 관리 도구인 쿠브플로우를 고려하여 머신러닝 워크로드에 필요한 데이터를 분산 인-메모리 캐시에 미리 로드하는 새로운 방법을 제안한다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제9권11호
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pp.4268-4290
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2015
Future mobile communications face enormous challenges as traditional voice services are replaced with increasing mobile multimedia and data services. To address the vast data traffic volume and the requirement of user Quality of Experience (QoE) in the next generation mobile networks, it is imperative to develop efficient content distribution technique, aiming at significantly reducing redundant data transmissions and improving content delivery performance. On the other hand, in recent years cloud computing as a promising new content-centric paradigm is exploited to fulfil the multimedia requirements by provisioning data and computing resources on demand. In this paper, we propose a cooperative caching framework which implements State based Content Distribution (SCD) algorithm for future mobile networks. In our proposed framework, cloud service providers deploy a plurality of cloudlets in the network forming a Distributed Cloud Service Network (DCSN), and pre-allocate content services in local cloudlets to avoid redundant content transmissions. We use content popularity and content state which is determined by content requests, editorial updates and new arrivals to formulate a content distribution optimization model. Data contents are deployed in local cloudlets according to the optimal solution to achieve the lowest average content delivery latency. We use simulation experiments to validate the effectiveness of our proposed framework. Numerical results show that the proposed framework can significantly improve content cache hit rate, reduce content delivery latency and outbound traffic volume in comparison with known existing caching strategies.
본 논문에서는 트랜스코딩가 미디어캐슁 기법을 적목한 프록시 시스템인 DCMS(Dual Caching proxy for adaptive Multimedia Streaming service)를 제안한다. 미디어 데이터 특성을 이용해서 DCMS는 전체 파일 중 파일의 시작 부분만을 미리 캐쉬에 저장하여 클라이언트가 미디어 서비스를 요청하면, 서버를 대신해 데이터를 클라이언트로 전송해주면서 데이터 블록의 뒷부분부터 미리 선반입(Pre-fetching)함으로써 미디어 재생에 끊김이 없도록 한다. 그리고 미디어 데이터를 네트워크 대역폭, 무선단말기 수용성과 사용자 선호도를 고려한 트랜스코딩을 통해 미디어 데이터의 질을 레벨화 하여 저장함으로써 각 클라이언트에 적합한 미디어 데이터를 바로 제공한다.
Military communications have limited resources such as poor bandwidth and insufficient link capacity. Numerous hosts in conventional IP networks, including the Tactical Information Communication Network (TICN), the tactical communication system of the Army, focus heavy traffic on a single server via end-to-end connections and in which data delivery latency is caused by exchanging routing information. Content-Centric Networking (CCN), one framework of Information-Centric Networking (ICN), is a novel Internet paradigm in which data can be accessed by the name of the content instead of the location information. This paper provides content caching strategies for applying CCN to military tactical IP networks based on TICN environment.
모바일 데이터 캐슁 기법은 로컬 데이터 전송 과정에서 속도를 향상시키거나 서버의 오버로드를 줄이기 위한 효과적인 기법으로 많이 사용되었고 모바일 컴퓨팅 환경의 저전력, 접속지연 및 간헐적인 인터넷 연결 등의 제약 사항의 해결을 위해 캐싱 기법을 사용하는 다수의연구가 진행되었다. 그러나 최근 스마트폰이 대량 보급되면서 서버 기반 어플리케이션 등 다양한 어플리케이션들에서 모바일 데이터베이스에서 전송해야 되는 데이터 량이 급증하는 등 문제가 발생하고 있으며, 이런 환경에서는 기존 기법들의 사용이 적합하지 않아 어플리케이션의 서버 대기 시간이 길어지는 등 서비스 품질 저하로 연결된다. 본 논문에서는 데이터 캐쉬의 사용률을 높이고 통신횟수를 줄이고 무선 통신망에서의 데이터 전송량을 줄이고 모바일 데이터베이스 시스템의 성능을 향상시키기 위하여 수요에 따른 교체 우선순위기반모바일동기화정책을제안한다. 또한성능평가를통하여제안기법이데이터전송량을줄이고데이터 전송 성공 확률을 향상시켜 모바일 클라이언트가 대량의 데이터의 전송을 요청할 때 데이터 전송 효율이 향상됨을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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