基于人工鱼群优化的光网络攻击感知路由算法

发布时间：2018-01-19 20:14

  本文关键词： 光网络 路由 最大光路攻击半径 人工鱼群　出处：《光通信研究》2014年06期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：针对光网络中的安全路由问题,通过采用MaxLAR(最大光路攻击半径)准则,运用人工鱼群算法的快速搜索和全局寻优能力,提出了一种新的基于人工鱼群优化的光网络攻击感知路由算法。该算法可找出在给定条件下光路中最小的MaxLAR,可增强光网络的攻击预防能力,减少潜在物理层攻击对光路造成的可能损伤。算法分析及Benchmark测试函数实验表明,该算法是可行的,且取得了较好的性能。
[Abstract]:In order to solve the problem of secure routing in optical networks, the MaxLAR (maximum Optical path attack Radius) criterion is adopted, and the fast searching and global optimization ability of artificial fish swarm algorithm is used. In this paper, a new attack sensing routing algorithm based on artificial fish swarm optimization is proposed, which can find the minimum MaxLAR in the optical path under given conditions, and enhance the attack prevention ability of the optical network. The algorithm analysis and Benchmark test function experiment show that the algorithm is feasible and has good performance.
【作者单位】： 武警工程大学信息工程系;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61402529) 武警工程大学基础研究基金资助项目(WJY201417)
【分类号】：TN929.1
【正文快照】： 0引言光网络由于其独特的优势已成为下一代光互联主干网络的基础。光网络一般分为三个平面[1]:物理传送平面、控制平面和管理平面。在光网络中,对于一个点到点的单播请求,为其建立的路由通道称为光路,安全路由算法是保证透明光网络路由安全性的关键。目前,Skorin-Kapov N等人

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：1445398