A survey of evaluation platforms for ad hoc routing protocols: a resilience perspective

Routing protocols allow for the spontaneous formation of wireless multi-hop networks without dedicated infrastructure, also known as ad hoc networks. Despite significant technological advances, difficulties associated with the evaluation of ad hoc routing protocols under realistic conditions, still hamper their maturation and significant roll out in real world deployments. In particular, the resilience evaluation of ad hoc routing protocols is essential to determine their ability of keeping the routing service working despite the presence of changes, such as accidental faults or malicious ones (attacks). However, the resilience dimension is not always addressed by the evaluation platforms that are in charge of assessing these routing protocols. In this paper, we provide a survey covering current state-of-the-art evaluation platforms in the domain of ad hoc routing protocols paying special attention to the resilience dimension. The goal is threefold. First, we identify the most representative evaluation platforms and the routing protocols they have evaluated. Then, we analyse the experimental methodologies followed by such evaluation platforms. Finally, we create a taxonomy to characterise experimental properties of such evaluation platforms.This work is partially supported by the Spanish Project ARENES (TIN2012-38308-C02-01), the ANR French Project AMORES (ANR-11-INSE-010), and the Intel Doctoral Student Honour Programme 2012.Friginal López, J.; Andrés Martínez, DD.; Ruiz García, JC.; Martínez Raga, M. (2014). A survey of evaluation platforms for ad hoc routing protocols: a resilience perspective. Computer Networks. 75(A):395-413. https://doi.org/10.1016/j.comnet.2014.09.010S39541375

Building the Future Internet through FIRE

The Internet as we know it today is the result of a continuous activity for improving network communications, end user services, computational processes and also information technology infrastructures. The Internet has become a critical infrastructure for the human-being by offering complex networking services and end-user applications that all together have transformed all aspects, mainly economical, of our lives. Recently, with the advent of new paradigms and the progress in wireless technology, sensor networks and information systems and also the inexorable shift towards everything connected paradigm, first as known as the Internet of Things and lately envisioning into the Internet of Everything, a data-driven society has been created. In a data-driven society, productivity, knowledge, and experience are dependent on increasingly open, dynamic, interdependent and complex Internet services. The challenge for the Internet of the Future design is to build robust enabling technologies, implement and deploy adaptive systems, to create business opportunities considering increasing uncertainties and emergent systemic behaviors where humans and machines seamlessly cooperate

Building the Future Internet through FIRE

The Internet as we know it today is the result of a continuous activity for improving network communications, end user services, computational processes and also information technology infrastructures. The Internet has become a critical infrastructure for the human-being by offering complex networking services and end-user applications that all together have transformed all aspects, mainly economical, of our lives. Recently, with the advent of new paradigms and the progress in wireless technology, sensor networks and information systems and also the inexorable shift towards everything connected paradigm, first as known as the Internet of Things and lately envisioning into the Internet of Everything, a data-driven society has been created. In a data-driven society, productivity, knowledge, and experience are dependent on increasingly open, dynamic, interdependent and complex Internet services. The challenge for the Internet of the Future design is to build robust enabling technologies, implement and deploy adaptive systems, to create business opportunities considering increasing uncertainties and emergent systemic behaviors where humans and machines seamlessly cooperate

Towards addressing training data scarcity challenge in emerging radio access networks: a survey and framework

The future of cellular networks is contingent on artificial intelligence (AI) based automation, particularly for radio access network (RAN) operation, optimization, and troubleshooting. To achieve such zero-touch automation, a myriad of AI-based solutions are being proposed in literature to leverage AI for modeling and optimizing network behavior to achieve the zero-touch automation goal. However, to work reliably, AI based automation, requires a deluge of training data. Consequently, the success of the proposed AI solutions is limited by a fundamental challenge faced by cellular network research community: scarcity of the training data. In this paper, we present an extensive review of classic and emerging techniques to address this challenge. We first identify the common data types in RAN and their known use-cases. We then present a taxonomized survey of techniques used in literature to address training data scarcity for various data types. This is followed by a framework to address the training data scarcity. The proposed framework builds on available information and combination of techniques including interpolation, domain-knowledge based, generative adversarial neural networks, transfer learning, autoencoders, fewshot learning, simulators and testbeds. Potential new techniques to enrich scarce data in cellular networks are also proposed, such as by matrix completion theory, and domain knowledge-based techniques leveraging different types of network geometries and network parameters. In addition, an overview of state-of-the art simulators and testbeds is also presented to make readers aware of current and emerging platforms to access real data in order to overcome the data scarcity challenge. The extensive survey of training data scarcity addressing techniques combined with proposed framework to select a suitable technique for given type of data, can assist researchers and network operators in choosing the appropriate methods to overcome the data scarcity challenge in leveraging AI to radio access network automation

Security and Anonymity Aspects of the Network Layer of Permissionless Blockchains

Permissionless Blockchains sind dezentrale Systeme, die Konsens erzielen. Das prominenteste Beispiel einer Permissionless Blockchain ist das elektronische Zahlungssystem Bitcoin, welches Konsens über die von Teilnehmern des Systems erzeugten Finanztransaktionen erzielt. Während verteilter Konsens seit Jahrzehnten Gegenstand zahlreicher Forschungsarbeiten ist, ist Bitcoin das erste bekannte System, welches Konsens im sog. permissionless-Modell erzielt, d.h. ohne die vorausgehende Feststellung der Identitäten der Teilnehmer des Systems. Die Teilnehmer von Permissionless Blockchains kommunizieren über ein unstrukturiertes Peer-to-Peer (P2P) Netzwerk miteinander. Da das Verfahren zur Konsensbildung von Permissionless Blockchains auf Daten basiert, die über dieses P2P-Netzwerk übertragen werden, können Sicherheitslücken in der Netzwerkschicht auch die Konsensbildung und damit die angestrebte Funktion des Systems beeinflussen. Während unstrukturierte P2P-Netzwerke in der Vergangenheit umfassend analysiert wurden, führt ihr Einsatz in Permissionless Blockchains zu Sicherheitsanforderungen und Angreifermodellen, die bisher noch nicht berücksichtigt wurden. Obwohl einzelne Angriffe auf die Netzwerkschicht von Permissionless Blockchains analysiert wurden, ist unklar, welche Sicherheitseigenschaften die Netzwerkschicht von Permissionless Blockchains haben sollte. Diese Unklarheit motiviert die erste in dieser Dissertation behandelte Forschungsfrage: Wie können Anforderungen und Zielkonflikte, die in den Mechanismen der Netzwerkschicht von Permissionless Blockchains vorhanden sind, untersucht werden? In dieser Dissertation wird eine Systematisierung von Angriffen auf die Netzwerkschicht von Bitcoin vorgestellt, in der Angriffe hinsichtlich der angegriffenen Mechanismen und der Auswirkungen der Angriffe auf höhere Schichten des Systems kategorisiert werden. Basierend auf der Systematisierung werden fünf Anforderungen für die Netzwerkschicht von Permissionless Blockchains abgeleitet: Leistung, niedrige Beteiligungskosten, Anonymität, Robustheit gegen Denial-of-Service Angriffe sowie Topologieverschleierung. Darüber hinaus werden der Entwurfsraum der Netzwerkschicht aufgezeigt und der Einfluss von Entwurfsentscheidungen auf die Erfüllung von Anforderungen qualitativ untersucht. Die durchgeführten Systematisierungen weisen auf inhärente Zielkonflikte sowie Forschungsmöglichkeiten hin und unterstützen die Entwicklung von Permissionless Blockchains. Weiterhin wird auf Grundlage von seit 2015 durchgeführten Messungen eine Charakterisierung des Bitcoin-P2P-Netzwerks präsentiert. Die Charakterisierung ermöglicht die Parametrisierung und Validierung von Simulationsmodellen und die Bewertung der Zuverlässigkeit von realen Experimenten. Darüber hinaus gewährt die Netzwerkcharakterisierung Einblicke in das Verhalten von Netzwerkknoten und deren Betreibern. Beispielsweise kann gezeigt werden, dass Sybil-Ereignisse in der Vergangenheit im Bitcoin-P2P-Netzwerk stattgefunden haben und dass die Leistung und die Anonymitätseigenschaften der Transaktions- und Blockausbreitung durch Implementierungs- und Protokolländerungen verbessert worden sind. Auf Grundlage dieser Charakterisierung werden zwei ereignisdiskrete Simulationsmodelle des Bitcoin-P2P-Netzwerks entworfen. Die Modelle werden durch einen Vergleich der simulierten Informationsausbreitungsverzögerung mit der beobachteten Informationsausbreitungsverzögerung im realen Netzwerk validiert. Da der Vergleich eine hohe Übereinstimmung zeigt, ermöglichen die vorgestellten Simulationsmodelle die Simulation des Bitcoin-Netzwerks mit einer Genauigkeit, die für die Analyse von Angriffen im Bitcoin-Netzwerk ausreicht. Die vorgestellten Simulationsmodelle sowie die durchgeführte Systematisierung von Angriffen verdeutlichen die Bedeutung der Kenntnis der Netzwerktopologie als Grundlage für Forschung und die Analyse von Deanonymisierungsangriffe. Daher adressiert die zweite Forschungsfrage dieser Dissertation Methoden der Topologieinferenz und der Deanonymisierung: Unter welchen Voraussetzungen und in welchem Maße sind netzwerkbasierte Topologieinferenz und Deanonymisierung in Bitcoin (un)möglich? Diese Frage wird durch Anwendung der vorgeschlagenen Methodenkombination aus Messungen, Simulationen und Experimenten beantwortet. In dieser Dissertation werden vier verschiedene Methoden zur Topologieinferenz vorgestellt und unter Verwendung von Experimenten und Simulationsstudien analysiert. Anhand von Experimenten wird gezeigt, dass ein Angreifer, der in der Lage ist, Verbindungen zu allen Knoten des Netzwerks zu etablieren, die direkten Nachbarn eines Netzwerkknotens mit hoher Sensitivität (recall) und Genauigkeit (precision) (87% recall, 71% precision) durch die Veröffentlichung von widersprüchlichen Transaktionen im Netzwerk herausfinden kann. Unter der Annahme eines passiven Angreifers, der in der Lage ist, sich mit allen erreichbaren Netzwerkknoten zu verbinden, war 2016 ein Rückschluss auf die Nachbarn eines Netzwerkknotens mit einer Sensitivität von 40% bei einer Genauigkeit von 40% durch Beobachtung von mindestens acht Transaktionen, die von diesem Netzwerkknoten stammen, möglich. Darüber hinaus ist es möglich, die Akkumulation mehrere Transaktionen zum Zwecke der Topologieinferenz zu geringen Kosten auszunutzen. Allerdings bleibt die erwartete Inferenzqualität aufgrund fehlender Validierungsmöglichkeiten unklar. Schließlich kann simulativ gezeigt werden, dass der Peer-Discovery-Mechanismus eines P2P-Netzwerks bei bestimmte Parametrisierungen Topologinferenz ermöglichen kann. Abschließend wird die Möglichkeit einer netzwerkbasierten Deanonymisierung bewertet, indem analysiert wird, ob eine Korrelation zwischen der IP-Adresse des Netzwerkknotens, der eine Transaktion veröffentlicht, und dem mutmaßlichen Ersteller der Transaktion besteht. Der zugrundeliegende Datensatz basiert auf den durchgeführten Messungen und besteht aus fast 10 Millionen Transaktionen mit zugehörigen IP-Adressen. Es wird gezeigt, dass Transaktionen von 5% bis 8.3% der Benutzer auffallend häufig von einzelnen Netzwerkknoten veröffentlicht wurden, was diese Benutzer dem Risiko netzwerkbasierter Deanonymisierungsangriffe aussetzt

Augmentation Of Human Skill In Microsurgery

Surgeons performing highly skilled microsurgery tasks can benefit from information and manual assistance to overcome technological and physiological limitations to make surgery safer, efficient, and more successful. Vitreoretinal surgery is particularly difficult due to inherent micro-scale and fragility of human eye anatomy. Additionally, surgeons are challenged by physiological hand tremor, poor visualization, lack of force sensing, and significant cognitive load while executing high-risk procedures inside the eye, such as epiretinal membrane peeling. This dissertation presents the architecture and the design principles for a surgical augmentation environment which is used to develop innovative functionality to address the fundamental limitations in vitreoretinal surgery. It is an inherently information driven modular system incorporating robotics, sensors, and multimedia components. The integrated nature of the system is leveraged to create intuitive and relevant human-machine interfaces and generate a particular system behavior to provide active physical assistance and present relevant sensory information to the surgeon. These include basic manipulation assistance, audio-visual and haptic feedback, intraoperative imaging and force sensing. The resulting functionality, and the proposed architecture and design methods generalize to other microsurgical procedures. The system's performance is demonstrated and evaluated using phantoms and in vivo experiments