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首页> 外文会议>IEEE Conference on Computer Communications Workshops >Policy-based Bigdata Security and QoS Framework for SDN/IoT: An Analytic Approach
【24h】

Policy-based Bigdata Security and QoS Framework for SDN/IoT: An Analytic Approach

机译：SDN / IoT的基于策略的大数据安全性和QoS框架：一种分析方法

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With the explosive growth of Internet of Things (IoT) using WiFi networks along with their huge data flows (especially Bigdata using TCP connections), the significant challenges are the application performance and network security. Bigdata comes in form of varying volume, velocity, etc. and is very challenging to manage with traditional networks. Therefore, we advocate Software-defined networking (SDN) paradigm in this paper. Using SDN, firstly, from security perspective, we are able to diagnose Bigdata TCP streams that may come from both attack or non-attack sources. Secondly, when the Bigdata TCP streams come from legitimate sources, SDN can help in maintaining Quality of Service (QoS) to particular flow or application. In this paper, we have proposed a Policy-based framework that maintains the security as well the flow specific QoS requirement in SDN enabled IoT network. In our network settings, we proposed an algorithm at WiFi Access Point (AP) or at network edge router, to learn the incoming traffic from different Things and then takes appropriate action/s based on the policies in place. A mathematical model is developed considering TCP CUBIC streams over WiFi networks to understand and evaluate our idea. Our extensive simulation results demonstrate how we jointly enhance the security and effectively maintain the desired QoS of the streams in real time.
机译：随着使用WiFi网络的物联网（IoT）的爆炸性增长以及其巨大的数据流（尤其是使用TCP连接的Bigdata），重大的挑战是应用程序性能和网络安全性。大数据以变化的体积，速度等形式出现，并且使用传统网络进行管理非常具有挑战性。因此，本文提倡软件定义网络（SDN）范例。首先，从安全角度出发，使用SDN，我们能够诊断可能来自攻击源或非攻击源的Bigdata TCP流。其次，当Bigdata TCP流来自合法来源时，SDN可以帮助维护特定流或应用程序的服务质量（QoS）。在本文中，我们提出了一个基于策略的框架，该框架在支持SDN的IoT网络中维护安全性以及流特定的QoS要求。在我们的网络设置中，我们在WiFi接入点（AP）或网络边缘路由器上提出了一种算法，以学习来自不同事物的传入流量，然后根据适当的策略采取适当的措施。考虑到WiFi网络上的TCP CUBIC流，开发了一个数学模型，以了解和评估我们的想法。我们广泛的仿真结果表明，我们如何共同增强安全性并有效地实时保持所需的流QoS。

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