The project proposes a new wireless networking paradigm called Disaggregated-Hosting Wireless Network (DHWN). The DHWN dynamically distributes the functions and applications of the mobile device to other wireless or wired nodes (i.e., disaggregated hosting) as needed. This networking paradigm provides a new way to break the limits set by the hardware constraints of mobile devices, to improve network performance and network security, and to address the performance needs of future wireless applications in the post-Moore’s Law era..The research agenda includes three related and clearly defined tasks: .(1) Support dynamic enabling of a DHWN. We will investigate innovative approaches to maintain network reliability through periods of data channel degradation and propose a scalable network control mechanism based on the idea of network oracle. .(2) Build methodologies to self-drive DHWN based on Artificial Intelligence (AI) or Machine Learning (ML) concepts. We will develop a new class of AI/ML algorithms for DHWN management and control which can support agents that continually learn and adapt to asynchronous changes. We will also design deep learning hardware accelerators for wireless nodes utilizing FPGA or ASIC techniques..(3) Address challenges associated with the secure deployment of this new networking paradigm. We will provide a secure enclave abstraction-a secure execution environment-which protects the Polymorphic Software Parasite (PSP) running within the enclave. We will also propose new dynamic target defense schemes with high entropies and low overheads..Finally, a prototype of the DHWN will be constructed under the real network environment to verify and demonstrate the above-mentioned research results and provide powerful technical support for the development of the DHWN.
本项目创新性地提出无线散宿网络这种网络新范式,将无线移动终端的功能和应用按需地动态分散到其它无线或有线节点的硬件上去运行(即分散寄宿),以突破无线移动终端的硬件资源限制和网络性能限制,为网络用户提供更好的功能、性能和安全保障,为支撑后摩尔定律时代无线移动业务的迅猛发展提供新的网络架构和解决思路。本项目的研究拟突破无线散宿网络中的动态赋能、自主运行、安全部署这三个领域的关键技术问题,增强无线散宿网络控制信道的连通性和控制的可扩展性,构建无线散宿网络的认知与控制引擎,形成支撑网络自主运行的专用人工智能算法库,制定针对无线节点的深度学习硬件加速方案,为多态寄客软件所运行的虚拟机提供安全飞地,并利用无线散宿网络开展高熵低耗的动态目标防御。最后,在真实网络环境下构建无线散宿网络的原型系统,对上述研究成果进行集成化的验证和展示,为无线散宿网络的产业化发展提供有力的技术支撑。
本项目提出了无线散宿网络这种组网新范式,将无线移动终端的功能和应用按需地动态分散到其它无线或有线节点的硬件上去运行(即分散寄宿),以突破无线移动终端的硬件资源限制和网络性能限制,为网络用户提供更好的功能、性能和安全保障,为支撑后摩尔定律时代无线移动业务的迅猛发展提供新的网络架构和解决思路。本项目的研究拓展了无线网络/移动计算的设计空间和应用范围,为人工智能与网络通信这两个领域的学科交叉提供了新的研究范式。.在理论研究方面,本项目突破了无线散宿网络在动态赋能、自主运行、安全部署这三个领域的关键技术。在动态赋能方面,提出了增强无线散宿网络连通性的方法,能容忍间歇性的数据链路断线;提出了增强无线散宿网络控制的可扩展性的方法,设计基于网络预言机的控制协议来最小化控制信息的流量,改善传统集中控制机制可扩展性差的缺陷。在自主运行方面,基于机器学习技术,提出了无线散宿网络的认知与控制引擎构建方法,构建了具备自学习和自适应能力的自主管理与控制机制;提出了无线散宿网络的自动配置方法,提高了配置的自动化程度,降低运维复杂性。在安全部署方面,提出了基于区块链和可信硬件TEE的网络安全部署方法,为无线散宿网络有效地实现一个“逻辑集中、分散实施”的控制平面;提出了跨信任域的网络安全机制,防范不可信任的网络资源提供者暗中收集用户的私密信息,防范通过共享网络资源所引入的隐蔽信道来展开旁路攻击。基于上述研究工作,发表高水平学术论文38篇,其中IEEE汇刊等期刊论文9篇,IEEE旗舰会议论文等29篇,申请国家发明专利5项。.在系统研发方面,本项目在国家未来网络试验设施(合肥分中心)中搭建了地面无线散宿网络原型系统,包括支持多态寄客虚拟机按需部署的无线散宿网络节点和智能化的网络认知与控制系统,达到了无线散宿网络的主要功能和性能设计指标。构建了面向临近空间(海拔18到100公里的空域)的无线散宿网络,研制了支持散宿网络架构的球载/艇载可编程路由器,初步验证了这一新型网络架构的可行性以及在极端网络条件下的适应能力。
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数据更新时间:2023-05-31
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