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TrustNet: Trust-Based Networking
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AI
DOI：10.1109/MCOMSTD.2025.3635478.png)
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摘要
En 中文
本文提出并评估了一种名为Trust-Based Networking（TrustNet）的新型网络范式，该范式旨在解决现代网络中日益增长的信任复杂性和挑战。TrustNet框架采用信念函数信任评估、去中心化信任管理、动态信任更新以及节点间可信通信机制等技术，以提升AI驱动的路径分析、路由和网络管理。TrustNet还通过基于集群的并行性设计支持大规模可扩展性。实验设置在Graphical Network Simulator 3（GNS3）仿真环境中实现，包括Open vSwitches（OVSs）、Virtual Machines（VMs）和真实路由器镜像。评估聚焦于信任驱动网络服务的关键运行指标，如网络传输时间、整体收敛时间、信念函数执行时间以及不同集群规模下的信任验证延迟。实验结果表明，在存在冲突或不一致信任证据的情况下，TrustNet能够保持高水平的可信度和运行效率。这些发现凸显了TrustNet通过将信任整合为网络管理的核心组件，重塑网络范式的潜力，确保网络具备鲁棒性和适应性。
Keyword:
Artificial intelligence
Routing
Evidence theory
Security
Scalability
Resilience
Real-time systems
Optimization
Communication standards
Data centers
