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利用SDN中的网络切片来处理应用程序失败
摘要 - 不像传统网络，软件定义的Net Works（SDN）提供了对网络中所有设备的总体视图和集中控制。SDNS使网络管理员能够使用通用API在SDN控制器的基础上通过程序应用程序来实现网络策略。可以通过维护整个网络的统一控制来部署一个或多个控制器实例来管理数据流。预计控制器将对转发设备的查询迅速响应。假定控制器的快速响应是在执行复杂的机制的同时是不合理的。在本文中，作者提出了一种称为隔离器的独特，自适应，轻巧但有效的技术，以减轻内部攻击的效果以及在启用SDN的云中分布式应用程序的故障。在检测虚拟机的任何可疑活动时，提出的安全应用程序通过将接口删除到其各自的共享网络并通过以高度选择性模式运行的受限制网络来隔离。通过将数据流量进行深度数据包检查，限制网络搜索与已知蠕虫模式的匹配。该应用程序是针对OpenDaylight Controller编程的，结果显示出具有最小的延迟和计算成本的恶意活动方面有了显着改善。
基于机器学习的5G网络切片管理...
摘要 - 互联网，网络带宽和稳定性的快速发展变得越来越重要。随着用户数量的增加，如何使每个用户拥有高质量的服务（QoS）是一个紧迫的问题。5G切片允许灵活地管理每个用户的网络使用情况，这又可以优化整体网络使用情况并减少网络资源的消耗。5G切片可以灵活地管理每个用户的网络使用情况，以优化整体网络使用并减少网络资源消耗。在本文中，使用机器学习分析网络流量，并分析网络上的141个不同应用程序，并在不同的机器学习模型上进行实验。基于上述实验结果，提出了用于5G切片管理的算法。基于上述流量分析结果，我们将根据每个用户的当前网络流量动态配置和优化每个切片的资源。
ORNL Slicer 2.0：迈向新的切片范式
增材制造的一个基本步骤是切片。切片是将 3D 网格转换为一组包含构建对象所需所有路径的图层。切片过程通常被视为连续增材制造工作流程中的一个步骤：在 CAD 中设计一个对象，切片，然后将 G 代码发送到增材制造系统进行构建。虽然成功了，但此工作流程存在局限性，例如利用传感器反馈来改变路径。为了解决局限性并更好地利用工业 4.0 革命带来的机遇，橡树岭国家实验室的研究人员开发了一种新的切片机 ORNL Slicer 2.0。Slicer 2.0 的开发采用了“按需”切片的概念，切片机在对象构建中发挥了更积极的作用。在本文中，我们描述了这种新方法的基本设计理念以及 Slicer 2.0 框架。
在5G启用IoT环境中网络切片的安全含义
5G技术的出现代表了移动通信的革命性步骤，其标志是无与伦比的数据传输速率，低延迟和对大量连接设备密度的支持。高级技术（例如网络切片），可以使网络资源的动态分配以满足各种服务要求，这是这种革命性转移的基础[1]。使用网络切片，可以在单个物理基础架构上建立几个针对某些用例定制的虚拟网络[2]。网络切片是5G的关键组成部分，可以很好地满足物联网的不断扩展的需求，包括无人驾驶汽车，智能城市和医疗保健等应用程序。网络切片将物理网络通过使用虚拟化技术作为软件定义的网络（SDN）和网络功能虚拟化（NFV）[3]，将物理网络分为离散的虚拟切片。每个切片都可以自主功能，规定分配给其的资源和服务是为满足特定需求而定制的。旨在增强移动宽带（EMBB）的网络切片可能优先考虑视频流的高通量服务，而另一个支持超可靠的低延迟通信（URLLC）的切片可能会服务于任务至关重要的应用程序[4]。
V2X切片网络的基于Q学习的增强资源共享机制
摘要。网络切片已成为一种变革性技术，它提供了与在同一基础中具有不同服务质量（QOS）要求的多种服务共存的可能性。车辆到全能（V2X）网络的主要挑战在于开发有效的资源管理方法。此操作应在优化资源的使用和在切片之间保持隔离之间提供足够的平衡。网络切片环境中使用的基准方法之一是严格的切片，这将整个资源池的固定比例分配给每个切片的整个寿命。但是，这种限制之一是资源利用效率低下，因为每个切片在其一生中可能不会100％利用其资源。在本文中，我们提出了一种基于深入增强Q-学习（基于QDRL的资源共享）的灵活资源共享机制。当系统中有一个超载切片时，在保持高隔离的同时，这种机制会触发切片之间的分享。实验结果表明，我们的解决方案在改善资源利用率和最小化新调用的阻塞概率和移交掉落概率方面有效。
5G 网络切片：设计、部署和维护的安全注意事项
免责声明 本文档仅供一般参考之用。它旨在适用于各种实际情况和行业利益相关者。本文档中的指南基于出版时存在的知识和推荐做法“按原样”提供。读者应咨询各自的网络管理员和信息安全人员，以获得适用于其个人情况的建议。在任何情况下，美国政府均不对因使用或依赖本指南而造成的任何损害负责。本文中以商品名、商标、制造商或其他方式提及任何特定商业产品、流程或服务，并不构成或暗示美国政府对其的认可、推荐或支持，本指南不得用于广告或产品代言目的。所有商标均为其各自所有者的财产。
网络切片与人工智能的结合：基于人工智能的切片管理框架
网络切片是移动网络中一种新兴的模式，它利用 NFV 在同一物理网络基础设施上实现多个虚拟网络（称为切片）的实例化。运营商可以为每个切片分配专用资源和定制功能，以满足现代移动服务高度异构和严格的要求。管理网络切片下的功能和资源是一项具有挑战性的任务，需要在所有网络级别做出有效决策，在某些情况下甚至是实时决策，这可以通过在网络中集成人工智能 (AI) 来实现。我们概述了基于 AI 的网络切片管理的总体框架，在切片生命周期的不同阶段引入 AI，从准入控制到网络核心和无线接入的动态资源分配。在网络切片中合理使用 AI 会为运营商带来巨大的利益，在代表性案例研究中，预期性能提升在 25% 到 80% 之间。
5G-CLARITY：在私有网络中集成 5GNR、WiFi 和 LiFi，并提供切片支持
5G-CLARITY 项目属于欧洲 5G-PPP 计划的第三阶段 [1]，该计划正在研究私有 5G 网络概念应如何在 3GPP Release 16 [2] 之后演进。该项目在两大支柱上带来了创新：首先，将开发新颖的用户和控制平面组件，以提供集成 5G 新无线电 (5GNR)、WiFi 和光保真 (LiFi) 的私有 5G 网络，以增强 5GNR 在峰值数据速率、区域容量、低延迟和精确定位方面的功能。其次，管理推动器允许对异构接入网络进行切片，集成私有和公共网络，使用高级意图语言操作网络，并结合 ML 模型来支持网络功能的运行。5G-CLARITY 创新将应用于英国布里斯托尔博物馆的人机交互用例，以及西班牙巴塞罗那汽车工厂的两个工业 4.0 用例。
使用多个光学局部合作移动操纵器
摘要 - 机器人互联网（IOR）在挑战性的环境中具有复杂任务的优势，但它却带来了与服务和场景多样性，降低风险和超低延迟要求相关的挑战。为了应对这些挑战，我们提出了一种综合体系结构，可增强IOR的适应性，灵活性，鲁棒性和低潜伏期。这是通过引入网络切片，基于服务的体系结构和数字双（DT）来实现的。我们已经开发了一个开源实验平台，以展示所提出的体系结构的可定制性。在WiFi和蜂窝场景中设置了不同要求的切片，以证明其多功能性。此外，我们为IOR提出了一种DT辅助深度加固学习（DRL）方法，以改善DRL性能并减轻与不良行动相关的风险。DT用于预测物理环境中的奖励和动态状态过渡。更重要的是，我们介绍了一种资源分配方法，该方法结合了数据处理队列抢占和频谱的穿刺。这旨在适应共存的服务，特定增强的移动宽带（EMBB）和爆发的超可靠的低潜伏期通信（URLLC）。实验和数值结果验证了我们提出的方法的有效性，显示了IOR中的可定制性，鲁棒性，延迟和中断概率的提高。