Моделирование процесса распространения сенсорных данных в информационно-ориентированной сети ICN

Актуальность Информационно-ориентированная сеть ICN является перспективной концепцией для описания и моделирования современных инфотелекоммуникаций, где информационное взаимодействие рассматривается как условно независимое от применяемых телекоммуникационных технологий и осуществляется на основе именованных объектов данных. В цифровых системах Индустрии 4.0, включая системы Интернета вещей, требуется обеспечить оперативное ситуационное информирование в масштабах сети взаимодействующих объектов путем распространения существенной информации. Вследствие этого возникает задача анализа общей динамики распространения сенсорной информации в форме актуальных данных в процессе обработки сведений на узлах ICN. Актуальный статус данных обеспечивает эффективное принятие решений по управлению объектами и информационными потоками. Для повышения быстродействия сенсорные данные размещаются в семантической кэш-памяти узлов сети ICN. В работе представлен подход к исследованию процесса распространения актуальных данных в ICN на основе информационной диффузии посредством детерминированных моделей, основанных на имитации эпидемии. Получение данных с актуальным статусом о значимом событии от исходного узла рассматривается как аналог процесса условного заражения узлов ICN. Такой подход позволяет оценить темп обновления узлами ICN информации от актуального источника и обеспечить принятие решений по управлению на основе обмена оперативными знаниями в виде сенсорной информации.

Цель исследования: повышение эффективности управления информационными потоками в сети ICN при распространении сенсорных данных.

Методы: аналитический обзор научных публикаций, численные методы, имитационное моделирование.

Решение: разработана аналитическая модель распространения данных с актуальным статусом в сети ICN на основе системы обыкновенных нелинейных дифференциальных уравнений, описывающих диффузионные процессы SIR-модели. Представлены результаты независимого дискретно-событийного моделирования распространение сенсорных данных ICN в симуляторе ns-3. Алгоритм моделирования основан на применении детерминированной модели эпидемий.

Новизна работы определяется предложенным авторами подходом к анализу и отображению динамики распространения контента в сети ICN, для значимого (актуального) события, и оценки максимального темпа распространения данных с актуальным статусом.

Практическая значимость заключается в получении оценки интенсивности изменения ситуационной осведомленности в сенсорных сетях при распространении актуальной информации.

1. Grebeshkov A.Y., Batyrshina Y.A. Data relevance IoT node cache update inspired by epidemic-based model // Proceedings of the 28th International Conference on Distributed Computer and Communication Networks: Control, Computation, Communications (DCCN, Moscow, Russia, 22‒26 September 2025). RSCI, 2025. PP. 20‒24.

2. Гребешков А.Ю., Боровская Я.А. Построение информационно-ориентированных сетей 5G-ICN // Вестник связи. 2021. № 11. С. 13‒18. EDN:IDYVMD

3. Rec. ITU-T Y.3075. Requirements and capabilities of information-centric networking routing and forwarding based on control and user plane separation in IMT-2020. 2020.

4. Serhane O., Yahyaoui K., Nour B., Moungla H. A Survey of ICN Content Naming and In-network Caching in 5G and Beyond Networks // IEEE Internet of Internet of Things. 2021. Vol. 8. Iss. 6. PP. 4081–4104. DOI:10.1109/JIOT.2020.3022243. EDN:VOZKTY

5. Навроцкий Я.Ю., Пацей Н.В. Особенности именования объектов и сервисов в информационно-ориентированных сетях // II Всероссийская научная конференция с международным участием «Информационные технологии в моделировании и управлении: подходы, методы, решения» (Тольятти, Российская Федерация, 22–24 апреля 2019). 2019. С. 506‒511. EDN:NICCSU

6. Bala Krishna M. User-Centric and Information-Centric Networking and Services Access Networks, Storage and Cloud Perspective. CRC Press, 2019. 310 p. DOI:10.1201/9781315207650

7. Zhang L., Afanasyev A., Burke J., Jacobson V., claffy K.C., Crowley P., et al. Named data networking // ACM SIGCOMM Computer Communication. 2014. Vol. 44. Iss. 3. PP. 66–73. DOI:10.1145/2656877.2656887

8. Bari F., Chowdhury S.R., Ahmed R., Boutaba R., Mathieu B. A survey of naming and routing in information-centric networks // IEEE Communications Magazine. 2012. Vol. 50. Iss. 12. PP. 44–53. DOI:10.1109/MCOM.2012.6384450

9. Xylomenos G., Ververidis C.N., Siris V.A., Fotiou N., Tsilopoulos C., Vasilakos X., Katsaros K.V., Polyzos G.C. A Survey of Information-Centric Networking Research // IEEE Communications Surveys & Tutorials. 2014. Vol. 16. Iss. 2. PP. 1024–1049. DOI:10.1109/SURV.2013.070813.00063

10. Ahlgren B., Dannewitz C., Imbrenda C., Kutscher D., Ohlman B. A survey of information-centric networking // IEEE Communications Magazine. 2012. Vol. 50. Iss. 7. PP. 26–36. DOI:10.1109/MCOM.2012.6231276

11. Subharthi P., Jianli P., Raj J. Architectures for the internet future networks and the next generation: a survey // Computer Communication. 2011. Vol. 34. Iss. 1. PP. 1–63. DOI:10.1016/j.comcom.2010.08.001

12. Li M., Wang X, Gao K., Zhang S. A Survey on Information Diffusion in Online Social Networks: Models and Methods // Information. 2017. Vol. 8. Iss. 4. PP. 1–21. DOI:10.3390/info8040118

13. Mattar C.H., Bou Abdo J.B., Demerjian J.A., Makhoul A. Network Diffusion Algorithms and Simulators in IoT and Space IoT: A Systematic Review // Sensor and Actuator Networks. 2025. Vol. 14. Iss. 2. PP. 1–36. DOI:10.3390/jsan14020027. EDN:QERFOZ

14. Kumar P., Sinha A. Information diffusion modeling and analysis for socially interacting networks // Social Network Analysis and Mining. 2021. Vol. 11. Iss. 1. P. 11. DOI:10.1007/s13278-020-00719-7. EDN:AZBSFG

15. Блинников М.А., Пирмагомедов Р.Я. Сетевой шлюз для сетей именованных данных // Электросвязь. 2021. № 5. С. 22‒30. DOI:10.34832/ELSV.2021.18.5.002. EDN:OOIHJJ

16. Блинников М.А., Пирмагомедов Р.Я., Молчанов Д.А., Кучерявый Е.А. Применение технологий именованных данных в беспроводных ячеистых сетях // Электросвязь. 2019. № 11. С. 22‒28. EDN:RHQFJM

17. Блинников М.А. Разработка и исследование моделей и методов построения беспроводных ячеистых сетей именованных данных. Автореферат дис. … канд. тех. наук. СПб.: СПбГУТ, 2022. 23 с. EDN:GWDTVP

18. Батыршина Я.А. Приложение для расчета скорости обновления контента кэш-памяти сенсорных узлов в информационно-ориентированных сетях. Свидетельство о регистрации программы для ЭВМ № RU 2025660551 от 16.04.2025. Опубл. 24.04.2025. EDN:VYUKGH

19. Батыршина Я.А., Гребешков А.Ю. Программа моделирования информационно-ориентированной сети ICN. Свидетельство о регистрации программы для ЭВМ № RU 2025695229 от 26.11.2025. Опубл. 10.12.2025. EDN:NPEPPJ