Measuring Round-Trip Response Latencies Under Asymmetric Routing
本文提出了 PIRATE 这一被动测量方法，通过仅观察客户端到服务器的流量（即使传输头加密）来估算响应延迟，实验表明其精度可达客户端应用层测量值的 1% 以内，并能将尾部延迟降低 37%。
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110 篇论文
Simulation of a Heterogeneous Quantum Network
本文基于 SeQUeNCe 模拟器提出了一种异质量子网络仿真框架，通过构建镱原子与超导量子比特等代表性平台的保真设备模型，在考虑时钟速率差异及频率转换损耗噪声的情况下，系统分析了纠缠生成与交换协议，从而揭示了异质系统特有的速率 - 保真度权衡关系及关键瓶颈。
Chimera: Neuro-Symbolic Attention Primitives for Trustworthy Dataplane Intelligence
本文提出了 Chimera 框架，通过将注意力机制与符号约束映射到可编程数据平面原语，在严格的硬件限制下实现了兼具高保真度、可解释性与线速处理能力的可信流量分析。
Bitcoin Under Stress: Measuring Infrastructure Resilience 2014-2025
该研究基于 2014 至 2025 年的长期数据，首次量化了比特币网络对海底电缆故障的韧性，发现其物理层耦合较弱且 TOR 中继的采用反而增强了网络在现有地理分布下的抗毁性。
Agentic Peer-to-Peer Networks: From Content Distribution to Capability and Action Sharing
本文针对从内容分发转向能力共享的代理对等网络，提出了一种解耦架构与基于信誉、挑战响应及证据包的分级验证机制，并通过仿真证明该方案能在保持低延迟的同时显著提升对抗环境下的工作流成功率。
Selecting Offline Reinforcement Learning Algorithms for Stochastic Network Control
该论文通过在随机电信环境中评估多种离线强化学习算法，发现保守 Q 学习（CQL）在应对随机性方面表现最为稳健，而序列方法在高质量轨迹数据充足时具有竞争力，从而为 6G 及 O-RAN 等 AI 驱动的网络控制算法选择提供了实践指导。
A Constrained RL Approach for Cost-Efficient Delivery of Latency-Sensitive Applications
该论文提出了一种基于约束深度强化学习的方法，将最小成本时延约束网络控制问题建模为约束马尔可夫决策过程，从而在满足严格数据包时延要求的同时有效降低了资源分配成本。
Optimizing Orbital Parameters of Satellites for a Global Quantum Network
该研究采用贝叶斯优化和遗传算法优化卫星星座的轨道倾角及分配，显著提升了全球量子网络的纠缠分发速率，表明这些黑盒优化方法优于传统的均匀分布策略。
Rate-Fidelity Tradeoffs in All-Photonic and Memory-Equipped Quantum Switches
本文提出了一种统一框架，通过数学建模和数值评估量化了全光子与带内存量子交换机在不同硬件参数下的速率 - 保真度权衡，并揭示了两种架构的性能优劣取决于具体的工作区域。
An Extensible Quantum Network Simulator Built on ns-3: Q2NS Design and Evaluation
本文介绍了基于 ns-3 构建的模块化可扩展量子网络模拟器 Q2NS，该模拟器通过统一插件接口支持多种量子态表示并实现经典与量子协议的紧密协同仿真，经基准测试验证其在计算效率和灵活性上优于现有工具。