边缘赋能车联网中抗攻击服务放置与可用性研究
网络与互联网体系结构
2023-03-08 v1
摘要
在车联网（IoV）网络中，就攻击容忍与服务可用性而言实现网络弹性至关重要，其中车辆在驾驶等敏感且安全关键应用中需要辅助。这在 IoV 流量时变条件下尤为具挑战性。在本文中，我们研究一种抗攻击最优服务放置问题，以确保边缘赋能 IoV 网络中用户的无中断服务可用性。我们的工作旨在改善用户体验同时最小化时延，并同时考虑有限边缘资源的高效利用。首先，在使用深度强化学习（DRL）框架的情况下，考虑流量动态性并满足服务需求，执行最优服务放置。接下来，执行最优次级映射与服务恢复放置，以应对边缘处的攻击/故障。DRL 框架的使用有助于适应动态变化的 IoV 流量与服务需求。在这项工作中，我们开发了三个 ILP 模型并将其用于基于 DRL 的框架中，以提供抗攻击服务放置并以高效网络性能确保服务可用性。进行了大量数值实验以证明所提方法的有效性。
引用
@article{arxiv.2206.12560,
title = {On Attack-Resilient Service Placement and Availability in Edge-enabled IoV Networks},
author = {Anum Talpur and Mohan Gurusamy},
journal= {arXiv preprint arXiv:2206.12560},
year = {2023}
}
备注
Submitted to IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems