Network slicing is a promising paradigm and significant evolution for adjusting the heterogeneous services based on different requirements by placing dynamic virtual network functions (VNF) forwarding graph (VNFFG) and orchestrating service function chaining (SFC) based on criticalities of Quality of Service (QoS) classes. In system architecture, software-defined networks (SDN), network functions virtualization (NFV), and edge computing are used to provide resourceful data view, configurable virtual resources, and control interfaces for developing the modified deep reinforcement learning agent (MDRL-A). In this paper, task requests, tolerable delays, and required resources are differentiated for input state observations to identify the non-critical/critical classes, since each user equipment can execute different QoS application services. We design intelligent slicing for handing the cross-domain resource with MDRL-A in solving network problems and eliminating resource usage. The agent interacts with controllers and orchestrators to manage the flow rule installation and physical resource allocation in NFV infrastructure (NFVI) with the proposed formulation of completion time and criticality criteria. Simulation is conducted in SDN/NFV environment and capturing the QoS performances between conventional and MDRL-A approaches.
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.22
no.9
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pp.376-388
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2022
The expansion of new applications and business models is being significantly fueled by the development of Fifth Generation (5G) networks, which are becoming more widely accessible. The creation of the newest intelligent vehicular networks and applications is made possible by the use of Vehicular Ad hoc Networks (VANETs) and Software Defined Networking (SDN). Researchers have been concentrating on the integration of SDN and VANET in recent years, and they have examined a variety of issues connected to the architecture, the advantages of software-defined VANET services, and the new features that can be added to them. However, the overall architecture's security and robustness are still in doubt and have received little attention. Furthermore, new security threats and vulnerabilities are brought about by the deployment and integration of novel entities and a number of architectural components. In this study, we comprehensively examine the good and negative effects of the most recent SDN-enabled vehicular network topologies, focusing on security and privacy. We examine various security flaws and attacks based on the existing SDVN architecture. Finally, a thorough discussion of the unresolved concerns and potential future study directions is provided.
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.22
no.9
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pp.231-243
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2022
The expansion of new applications and business models is being significantly fueled by the development of Fifth Generation (5G) networks, which are becoming more widely accessible. The creation of the newest intelligent vehicular net- works and applications is made possible by the use of Vehicular Ad hoc Networks (VANETs) and Software Defined Networking (SDN). Researchers have been concentrating on the integration of SDN and VANET in recent years, and they have examined a variety of issues connected to the architecture, the advantages of software defined VANET services, and the new features that can be added to them. However, the overall architecture's security and robustness are still in doubt and have received little attention. Furthermore, new security threats and vulnerabilities are brought about by the deployment and integration of novel entities and several architectural components. In this study, we comprehensively examine the good and negative effects of the most recent SDN-enabled vehicular network topologies, focusing on security and privacy. We examine various security flaws and attacks based on the existing SDVN architecture. Finally, a thorough discussion of the unresolved concerns and potential future study directions is provided.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.39B
no.6
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pp.406-413
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2014
In recent years, various contents traffics are increasing according to the various internet connectable devices which have become contents provider. Because these contents traffics show different pattern from previous one, many researches for efficient contents delivery system are in progress. CCN(Contents Centric Network), one of the representative research subject, has inter operation problem with a current network because it has clean-state architecture. In this point of view, this paper suggests the SaNA(Service adaptive Network Architecture) for efficient contents delivery when it inter operates with current network architecture. SaNA is a convergence system which can be gradually applied to current network using CCN and SDN(Software Defined Network) which are core future internet technologies. Appling this system on the contents delivery service, it can increase the network bandwidth utilization by two times and decrease the contents delivery time by 1.7 times.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.11
no.11
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pp.5243-5263
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2017
Data center networks provide critical bandwidth for the continuous growth of cloud computing, multimedia storage, data analysis and other businesses. The problem of low link bandwidth utilization in data center network is gradually addressed in more hot fields. However, the current scheduling strategies applied in data center network do not adapt to the real-time dynamic change of the traffic in the network. Thus, they fail to distribute resources due to the lack of intelligent management. In this paper, we present an improved adaptive traffic scheduling strategy utilizing the simulated annealing genetic algorithm (SAGA). Inspired by the idea of software defined network, when a flow arrives, our strategy changes the bandwidth demand dynamically to filter out the flow. Then, SAGA distributes the path for the flow by considering the scheduling of the different pods as well as the same pod. It is implemented through software defined network technology. Simulation results show that the bisection bandwidth of our strategy is higher than state-of-the-art mechanisms.
Software-defined networking (SDN) acts as a centralized management unit, especially in a network with devices that operate under the transport layer of the OSI model. However, when a network with layer 7 middleboxes (MBs) is considered, current SDNs exhibit limitations. As such, to achieve a real-centralized management unit, a new architecture is required that decouples the data and control planes of all network devices. In this report, we propose such a complementary architecture to the current SDN in which SDN-enabled MBs are included along with contemporary SDN-enabled switches. The management unit of this architecture improves network performance and reduces routing cost by considering the status of the MBs during flow forwarding. This unit consists of the following two parts: an SDN controller (SDNC) and a middlebox controller (MBC). The latter selects the best MBs for each flow and the former determines the best path according to its routing algorithm and provides information via the MBC. The results show that the proposed architecture improved performance because the utilization of all network devices including MBs is manageable.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.66
no.9
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pp.1379-1384
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2017
To guarantee safety and reliability, RAMS(Reliability Availability Maintainability and Safety) activity for a communication software in train communication network is studied. In this paper, preliminary hazard analysis in RAMS activities is studied for the communication software. Preliminary hazard analysis is done through library for communication software that the specification is defined by IEC 61375. The hazards are defined, then causes and consequence for each hazard are defined. The total 36 preliminary hazards are classified. For high severity hazards are changed to acceptable level by upgrading of system requirement specification.
As the smartphone and mobile environment develop, the time and space constraints for individual work performance are disappearing. Companies can reduce costs and expand their business quickly through cloud computing. As the use of various cloud expands, the boundaries of users, data, and applications are disappearing. Traditional security approaches based on boundaries (Perimeter) are losing their utility in the cloud environment. This paper describes the limitations of existing network access control (NAC) in a cloud environment and suggests network security technology that complements it. The study explains the SDP and combines SDP(Software Defined Perimeter) to overcome the limitations of NAC, while at the same time explaining its role as a new framework for supporting the cloud environment. The new framework proposed in this paper suggests a software-based network security solution that supports physical and software parts, providing identity-based access control, encrypted segment management, and dynamic policy management, not IP-based.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.20
no.3
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pp.491-498
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2016
The software defined networks implement a software network control plane, which is physically separated from the data plane. For wide area software defined network deployments, multiple controllers are required, and the placement of these controllers influences importantly the performance of the software defined networks. This paper proposes a Tabu search algorithm, which is one of the meta heuristic algorithms, for an efficient controller placement in software defined networks. In order to efficiently obtain better results, we propose new neighborhood generating operations, which are called the neighbor position move and the neighbor number move, of the Tabu search algorithm. We evaluate the performances of the proposed algorithm through some experiments in terms of the minimum latency and the execution time of the proposed algorithm. The comparison results show that the proposed algorithm outperforms the existing genetic algorithm and random method under various conditions.
Reverse engineering is defined as the process where the internal structures and dynamics of a given system are inferred and analyzed from external observations and relevant knowledge. The first part of this paper surveys existing techniques for biosystem reverse engineering. Network structure inference techniques such as Correlation Matrix Construction (CMC), Boolean network and Bayesian network-based methods are explained. After the numeric and logical simulation techniques are briefly described, several representative working software tools were introduced. The second part presents our component-based software architecture for biosystem reverse engineering. After three design principles are established, a loosely coupled federation architecture consisting of 11 autonomous components is proposed along with their respective functions.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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