Resumen

La Red de Datos Nombrados (NDN) puede lidiar efectivamente con el rápido desarrollo de los servicios de video móvil. Para NDN, seleccionar una interfaz de reenvío adecuada de acuerdo con el estado actual de la red puede mejorar la eficiencia de la comunicación de video móvil y también puede evitar ataques para mejorar la seguridad de la comunicación. Por esta razón, proponemos una estrategia de reenvío adaptativa estocástica basada en aprendizaje profundo por refuerzo (SAF-DRL) para comunicaciones seguras de video móvil en NDN. Para cada interfaz de reenvío disponible, introducimos el algoritmo de doble gradiente de política determinista profunda retardada para obtener una estrategia de reenvío más robusta. Además, realizamos varios experimentos numéricos para validar el rendimiento de SAF-DRL. En comparación con las estrategias de reenvío BR, RFA, SAF y AFSndn, los resultados muestran que SAF-DRL puede reducir el tiempo de entrega y el número promedio de paquetes perdidos para mejorar el rendimiento de

• Materias:Cifrado de búsqueda Seguridad informática Reconstrucción virtual Detección de intrusos Sistema de programación
• Subjects:Search encryption Computer security Virtual reconstruction Intrusion detection Programming system
• Palabras claves:Redes de datos; Servicios móviles de vídeo; Interfaz de reenvío; Aprendizaje profundo por refuerzo; Comunicación segura; Experimentos numéricos
• Keywords:Data networking; Mobile video services; Forwarding interface; Deep reinforcement learning; Secure communication; Numerical experiments