T-s3ra：面向SDN/NFV赋能5G网络中安全切片与资源分配的流量感知调度
信号处理
2021-07-13 v1 网络与互联网体系结构
摘要
网络切片和资源分配在软件定义网络（SDN）/网络功能虚拟化（NFV）辅助的5G网络中起着关键作用。在5G通信中，流量速率高，需要高数据速率和低延迟。深度学习是克服这些限制的潜在方案。安全切片避免资源浪费；然而，DDoS攻击者可利用切片网络。因此，我们聚焦于海量网络流量下的安全切片与资源分配。提出面向SDN/NFV赋能5G网络的安全切片与资源分配的流量感知调度。在该方法（T-S3RA）中，用户设备使用布尔逻辑与基于口令的密钥派生函数进行认证。流量在5G接入点调度，安全网络切片和资源分配分别使用SliceNet和HopFieldNet等深度学习模型实现。为预测DDoS攻击者，我们计算了用于包分类的Renyi熵。使用具有250个节点网络拓扑的网络模拟器进行实验。使用吞吐量、延迟、包传输率、丢包率、切片容量、带宽消耗和切片接受率等指标评估性能。T-S3RA在三种具有不同需求的5G用例中实现，包括海量机器类通信、超可靠低延迟通信和增强移动宽带。
引用
@article{arxiv.2107.05056,
title = {T-s3ra: traffic-aware scheduling for secure slicing and resource allocation in sdn/nfv enabled 5g networks},
author = {Ali J. Ramadhan},
journal= {arXiv preprint arXiv:2107.05056},
year = {2021}
}
备注
18 pages, 14 figures, Published with International Journal of Engineering Trends and Technology (IJETT)