MARC

 008250123s2024        us                              c    eng  d
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■035    ▼a(MiAaPQ)AAI31353813
■035    ▼a(MiAaPQ)PennState21247tbx5027
■040    ▼aMiAaPQ▼cMiAaPQ
■0820  ▼a778.59
■1001  ▼aXie,  Tian.
■24510▼aResilient  Cache  Network  Management:  Algorithms,  Analysis,  Experiments
■260    ▼a[Sl]▼bThe  Pennsylvania  State  University▼c2024
■260  1▼aAnn  Arbor▼bProQuest  Dissertations  &  Theses▼c2024
■300    ▼a162  p
■500    ▼aSource:  Dissertations  Abstracts  International,  Volume:  86-03,  Section:  B.
■500    ▼aAdvisor:  He,  Ting.
■5021  ▼aThesis  (Ph.D.)--The  Pennsylvania  State  University,  2024.
■520    ▼aAs  we  all  know,  the  computer  networks  rely  on  cache  to  improve  its  performance.  For  example,  the  DNS  caches  resource  records,  the  CDN  caches  content,  and  the  SDN  caches  flow  rules.  However,  on  one  hand,  we  know  that  caches  are  vulnerable  to  attacks  such  as  cache  overflow  and  cache  pollution  attack.  The  Existing  defenses  to  protect  the  cache  can  be  mainly  divided  into  two  parts,  which  are  attack  traffic  detection,  or  using  system-specific  countermeasures.  More  importantly,  all  these  mechanisms  are  external.  Therefore,  it  remains  to  find  out:  how  well  can  a  cache  to  protect  itself  from  attack.  On  the  other  hand,  in-network  caching  and  flexible  routing  are  two  of  the  most  celebrated  advantages  of  next  generation  network  infrastructures.  Yet  few  solutions  are  available  for  jointly  optimizing  caching  and  routing  that  provide  performance  guarantees  for  an  arbitrary  topology.  In  this  thesis,  we  are  going  to  explore  different  perspectives  of  cache  network  management,  trying  to  make  it  resilient  to  mansion  attacks,  security  threads,  or  naturally  occurring  faults.In  our  first  piece  of  work,  we  zoom  into  a  single  cache  node,  improving  its  resilience  by  designing/picking  the  suitable  replacement  policy.  We  study  this  problem  by  characterizing  the  attack  resilience  of  cache  replacement  policies  under  cache  pollution  attack,  which  is  also  a  form  of  Denial  of  Service  attack.  To  understand  the  cache  performance  under  such  attacks,  we  analyze  a  suite  of  representative  replacement  policies  under  the  framework  of  TTL  approximation  in  how  well  they  preserve  the  hit  ratios  for  legitimate  users,  while  incorporating  the  delay  for  the  cache  to  obtain  a  missing  content.  We  further  develop  a  scheme  to  adapt  the  cache  replacement  policy  based  on  the  perceived  level  of  attack.  Our  analysis  and  validation  on  real  traces  show  that  although  no  single  policy  is  resilient  to  all  the  attack  strategies,  suitably  adapting  the  replacement  policy  can  notably  improve  the  attack  resilience  of  the  cache.  Motivated  by  these  results,  we  implement  selected  policies  as  well  as  policy  adaptation  in  an  open-source  SDN  switch  to  manage  flow  rule  replacement,  which  is  shown  to  notably  improve  its  resilience  to  pollution  attacks.As  our  second  piece  of  work,  we  zoom  out  to  the  multi-hop  cache  network,  for  which  the  control  plane  is  centralized.  Suppose  there  is  a  centralized  optimizer,  as  in  a  Software  Defined  Network  (SDN)  that  oversees  the  storage  of  all  the  content,  routing  of  all  the  requests(flows),  our  focus  is  how  to  jointly  optimize  caching  and  routing.  We  take  a  holistic  approach  towards  this  fundamental  problem  by  analyzing  its  complexity  in  all  the  cases  and  developing  polynomial-time  algorithms  with  approximation  guarantees  in  important  special  cases.  We  also  reveal  the  fundamental  challenge  in  achieving  guaranteed  approximation  in  the  general  case  and  propose  an  alternating  optimization  algorithm  with  good  performance  and  fast  convergence.  Our  algorithms  have  demonstrated  superior  performance  in  both  routing  cost  and  congestion  compared  to  the  state-of-the-art  solutions  in  evaluations  based  on  real  topology  and  request  traces.Shifting  focus  to  cache  vulnerabilities  (in  SDN),  our  third  piece  of  work  tackle  the  exposed  nature  of  internal  switch  flow  table  sizes.  Though  previous  work  exposed  edge  switch  manipulation,  existing  methods  falter  when  navigating  deeper  within  the  network.  Our  work  bridges  this  gap  by  unveiling  the  first  solution  to  infer  internal  switch  flow  table  sizes.  Leveraging  crafted  probing  sequences  and  robust  statistical  analysis,  our  Multi-Switch  Size  Inference  (MSSI)  algorithm  estimates  sizes  along  probing  paths.  This  information  feeds  the  Multi-Switch  Size  Matching  (MSSM)  algorithm,  which  pinpoints  specific  switches  based  on  size  intersections  from  multiple  paths.  Importantly,  our  solution  relies  solely  on  readily  available  Round  Trip  Time  (RTT)  measurements,  making  it  broadly  applicable  without  specialized  network  access.  Rigorous  theoretical  analysis  establishes  accuracy  bounds  and  correctness  guarantees  for  MSSI  and  MSSM.  Extensive  Mininet  experiments  further  validate  our  approach,  showcasing  its  superior  accuracy  compared  to  state-of-the-art  techniques.Our  future  research  journey  tackles  diverse  network  challenges,  from  enhancing  cache  resilience  and  securing  SDN  to  optimizing  data  transmission  in  dynamic  environments.  This  future  thrust  focuses  on  the  latter,  specifically  within  the  realm  of  overlay  networks.  These  versatile  networks  play  a  critical  role  in  modern  data  transmission,  but  their  dynamic  nature  requires  adaptable  routing  strategies  for  optimal  performance.  To  address  this  dynamic  challenge,  we  delve  into  the  world  of  multi-arm  bandits  algorithms.  These  algorithms  offer  a  promising  framework  for  online  shortest  path  routing  in  overlay  networks.  By  leveraging  the  principles  of  exploration  and  exploitation,  our  proposed  approach  continuously  evaluates  and  learns  from  real-time  data,  adjusting  routing  decisions  based  on  the  most  up-to-date  network  conditions.  This  adaptive  approach  promises  to  improve  efficiency  and  performance  in  overlay  networks,  ensuring  the  swift  and  seamless  delivery  of  data  even  in  the  face  of  constant  change.
■590    ▼aSchool  code:  0176.
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■650  4▼aPollution
■650  4▼aMarkov  analysis
■650  4▼aFilm  studies
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■71020▼aThe  Pennsylvania  State  University.
■7730  ▼tDissertations  Abstracts  International▼g86-03B.
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■791    ▼aPh.D.
■792    ▼a2024
■793    ▼aEnglish
■85640▼uhttp://www.riss.kr/pdu/ddodLink.do?id=T17162900▼nKERIS▼z이  자료의  원문은  한국교육학술정보원에서  제공합니다.

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