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Cet article propose DARIO, un cadre conforme à O-RAN qui utilise le calcul de réseaux stochastique pour orchestrer dynamiquement des surfaces intelligentes reconfigurables (RIS) et minimiser les délais dans les applications 6G sensibles à la latence.
Cet article présente un cadre d'orchestration de réseaux basés sur l'intention (IBN) pour les réseaux 5G et 6G utilisant une architecture multi-agents hiérarchique, démontrant que l'utilisation de petits modèles de langage (SLM) permet d'accélérer le cycle de vie de l'IBN de 20 % par rapport aux grands modèles de langage (LLM) tout en maintenant une précision équivalente.
Cet article propose le cadre DAPR, qui intègre un jumeau numérique, un apprentissage fédéré asynchrone et un apprentissage par renforcement profond pour optimiser la mise en cache coopérative dans les réseaux véhiculaires en améliorant la sélection des clients, la prédiction de la demande et l'allocation des ressources.
Cette étude démontre que la méthode de construction du graphe influence significativement la performance de détection des botnets IoT, le graphe de Gabriel surpassant les autres techniques avec une précision de 97,56 % lorsqu'il est couplé à un autoencodeur variationnel et un réseau de neurones à attention graphique.
Les auteurs présentent la première démonstration d'un réseau maillé complet à quatre drones utilisant des SDR RFSoC, capable de diffuser en temps réel plusieurs flux vidéo 4K non compressés via douze liens MIMO 2x2 toujours actifs, atteignant un débit agrégé de 1,2 Gbps sur une bande passante partagée de 200 MHz.
Ce papier présente SDN-SYN PoW, une architecture de défense adaptative qui combine la détection globale du trafic via SDN et un mécanisme de Preuve de Travail non interactif pour contrer efficacement les inondations SYN multi-domaines tout en minimisant l'impact sur les clients légitimes.
Cet article présente SIL-GPO, un cadre d'apprentissage par renforcement intégrant l'attention graphique et l'apprentissage par auto-imitation pour optimiser l'orchestration hybride des services d'IA et des microservices en périphérie, réduisant ainsi significativement la latence et améliorant l'utilisation des ressources par rapport aux méthodes existantes.
L'article présente pqRPKI, une architecture RPKI post-quantique pratique qui, en combinant des arbres de Merkle à plusieurs niveaux avec une refonte des manifestes pour déplacer les matériaux de vérification, permet une migration additive et efficace réduisant considérablement la taille du dépôt et le temps de validation par rapport aux solutions post-quantiques naïves.
Cette étude empirique démontre que, pour garantir une détermination de bout en bout dans les réseaux 5G-TSN intégrant des robots mobiles, il est crucial d'ajuster précisément les décalages des fenêtres de transmission du Time-Aware Shaper (TAS) en fonction des bornes de latence et de gigue mesurées sur la liaison 5G, afin d'éviter des délais excessifs ou une perte de déterminisme.
Ce papier propose une méthode de détection de brouillage pour les réseaux 5G basée sur la Machine Tsetlin Convolutionnelle (CTM), qui offre une alternative interprétable et économe en ressources par rapport aux réseaux de neurones profonds, permettant un déploiement matériel efficace sur FPGA pour des environnements de bord contraints.
Cet article présente un cadre léger basé sur un jumeau numérique pour le suivi des véhicules et la prédiction de collisions dans les systèmes de transport intelligents, qui utilise uniquement la détection d'objets et des cartes de trajectoires pré-calculées pour atteindre une précision de 88 % tout en restant adapté au déploiement sur des dispositifs périphériques à ressources limitées.
L'article présente l'architecture de basculement d'Uber (UFA), qui optimise la fiabilité et l'efficacité de son infrastructure microservices à grande échelle en remplaçant le modèle de capacité uniforme par une approche différenciée selon la criticité des services, permettant ainsi de réduire la provisionnement de 2x à 1,3x tout en maintenant une disponibilité de 99,97 %.
Le papier présente Spectra, un algorithme de trois étapes qui optimise la planification du trafic pour l'entraînement d'IA sur plusieurs commutateurs de circuits optiques parallèles en réduisant significativement la durée totale d'exécution par rapport aux méthodes existantes.
Cette étude présente la première évaluation physique d'un banc d'essai de l'Internet des Miroirs (IoM) qui démontre qu'aucune stratégie de placement de calcul n'est universellement optimale, car le compromis entre latence et charge réseau dépend des conditions dynamiques du réseau et de la charge utilisateur, justifiant ainsi le besoin de mécanismes d'allocation de tâches adaptatifs.
Ce papier présente StageFinder, un cadre d'apprentissage temporel sur graphes qui fusionne des données de provenance hôte et réseau pour estimer avec précision et stabilité les étapes d'attaques APT en s'alignant sur le framework MITRE ATT&CK.
Ce papier présente le DNS Structured Gossip, une solution résiliente aux partitions pour les réseaux dynamiques à l'échelle d'Internet qui utilise la stabilisation passive et des vecteurs de version pour garantir une cohérence éventuelle avec une complexité de message réduite, éliminant ainsi le besoin de coordination globale.
Cet article propose un algorithme de détection NLoS nommé CDA-ND, basé sur l'augmentation de données combinatoires pour générer des vecteurs de preuve NLoS, permettant une classification rigide ou probabiliste des gNodeB qui améliore significativement la précision du positionnement 6G dans les environnements industriels.
Cet article propose un cadre d'optimisation en ligne basé sur l'optimisation de Lyapunov pour résoudre le problème de planification énergétiquement efficace dans les réseaux de calcul mobile en périphérie alimentés par l'énergie sans fil, en transformant le problème stochastique en sous-problèmes déterministes et en introduisant des mécanismes pour équilibrer les files d'attente tout en garantissant des performances théoriques.
Cet article propose PreHO, un mécanisme de transfert de main proactive pour les réseaux de satellites en orbite basse qui, en exploitant la prévisibilité des états de canal, planifie à l'avance les transferts pour réduire considérablement la latence et la surcharge de signalisation par rapport aux méthodes traditionnelles.
Cet article propose un cadre d'analyse basé sur la décomposition de Hodge pour modéliser topologiquement les flux opérationnels dans les plateformes serverless, permettant d'identifier les modes harmoniques structurels comme des propriétés inhérentes plutôt que des erreurs et de formuler des stratégies de remédiation ciblées.