基于资源共享和用户安全评级的切片编排算法*

doi:10.12267/j.issn.2096-5931.2022.11.006

信息通信技术与政策 ›› 2022, Vol. 48 ›› Issue (11): 39-45.doi: 10.12267/j.issn.2096-5931.2022.11.006

基于资源共享和用户安全评级的切片编排算法^*

Slicing algorithm based on resource sharing evaluation and user security rating under cloud network integration

罗一鸣, 权伟

北京交通大学电子信息工程学院,北京100044

收稿日期:2022-09-20 出版日期:2022-11-15 发布日期:2022-12-01
作者简介:
罗一鸣北京交通大学电子信息工程学院信息与通信工程硕士研究生在读,主要研究领域为软件定义网络等|权伟北京交通大学电子信息工程学院教授,主要从事软件定义网络、未来互联网体系、智融标识网络、网络传输控制等方面的研究工作
基金资助:
^?国家重点研发计划专项项目(2018YFE0206800)

LUO Yiming, QUAN Wei

School of Electronic and Information Engineering,Beijing Jiaotong University, Beijing 100044, China

Received:2022-09-20 Online:2022-11-15 Published:2022-12-01

摘要/Abstract

摘要：

随着云网融合架构的发展,云网切片实现了网络资源的统一管理与分配,但云网切片共享资源的编排方式暴露出信息泄露的风险。提出了基于资源共享和用户安全评级的切片编排算法,最大化编排收益的同时,使切片编排满足一定的映射安全等级要求,保证部署后的切片满足安全性能的需求。试验证明此算法可以提升编排的满足率、资源利用率以及编排的成本利润率。

关键词: 云网融合, 网络切片, 安全性能

Abstract:

With the development of cloud network integration architecture, cloud network slicing realizes the unified management and allocation of network resources, but the arrangement of cloud network slicing sharing resources exposes the risk of information leakage. This paper proposes a slicing algorithm based on resource sharing and user security rating, which maximizes the benefits of the slicing and makes the slicing meet the requirements of a certain mapping security level, and ensures that the deployed slicing meets the requirements of security performance. Experiments show that this algorithm can improve the satisfaction rate, resource utilization rate and cost profit rate of the orchestration.

Key words: cloud-network convergence, network slicing, security performance

中图分类号:

TP393.0文献标志码:A

罗一鸣, 权伟. 基于资源共享和用户安全评级的切片编排算法^*[J]. 信息通信技术与政策, 2022, 48(11): 39-45.

LUO Yiming, QUAN Wei. Slicing algorithm based on resource sharing evaluation and user security rating under cloud network integration[J]. Information and Communications Technology and Policy, 2022, 48(11): 39-45.

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图/表 5

图1 智融标识网络切片编排模型

表1 试验参数设置

参数	取值/个
优先级队列 $Q$ 的长度 $w$	50
影响范围参数 $β$	10
处罚系数 $p i$	5
处罚程度 $a$	2
评级变化程度 $k$	5
单位带宽收益 $p$	7~10
非切片用途的单位带宽收益 $b$	2
单位CPU收益 $d$	3
惯性系数 $ω$	1.4
学习参数 $c 1$	2
学习参数 $c 2$	2
粒子数 $X$	40
迭代次数 $N$	50
安全门限 $γ$	0.3

表1 试验参数设置

参数	取值/个
优先级队列 $Q$ 的长度 $w$	50
影响范围参数 $β$	10
处罚系数 $p i$	5
处罚程度 $a$	2
评级变化程度 $k$	5
单位带宽收益 $p$	7~10
非切片用途的单位带宽收益 $b$	2
单位CPU收益 $d$	3
惯性系数 $ω$	1.4
学习参数 $c 1$	2
学习参数 $c 2$	2
粒子数 $X$	40
迭代次数 $N$	50
安全门限 $γ$	0.3

图2 编排满足率

图3 资源利用率

图4 成本利润率

参考文献 20

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