Reasoning Services for Security and Energy Management in Wireless Sensor Networks

Abstract-In this paper we propose a management scheme based on automated reasoning for wireless sensor networks. Our scheme ensures reliable zone surveillance with reduced energy consumption, a crucial constraint in sensors networks and in tomorrow's green communication platforms. We divide the zone to monitor into a set of areas each containing a management node that implements reasoning services. The management node centralizes alerts issued by sensors in the area, correlates them, and raises an alarm to the administrator only if a real event occurs. Moreover, each sensor runs a set of reasoning functions that limit its communication with the management node of its area. Through simulations we show that our scheme reduces considerably the number of messages sent from sensor to management nodes as well as alarms raised by the management nodes to the administrator without missing events in the monitored zone. Hence our management ensures reliable surveillance and extends the sensor network lifetime in the same time

Cognitive systems in automatic networks : a distributed and collaborative learning method in knoledge plane for self-adapting function

L'un des défis majeurs pour les décennies à venir, dans le domaine des technologies de l'information et de la communication, est la réalisation du concept des réseaux autonomes. Ce paradigme a pour objectif de rendre les équipements réseaux capables de s'autogérer, c'est-à-dire qu'ils pourront s'auto-configurer, s'auto-optimiser, s'auto-protéger et s'auto-restaurer en respectant les objectifs de haut niveau de leurs concepteurs. Les architectures majeures de réseaux autonomes se basent principalement sur la notion de boucle de contrôle fermée permettant l'auto-adaptation (auto-configuration et auto-optimisation) de l'équipement réseau en fonction des événements qui surviennent sur leur environnement. Le plan de connaissance est une des approches, très mise en avant ces dernières années par le monde de la recherche, qui suggère l'utilisation des systèmes cognitifs (l'apprentissage et le raisonnement) pour fermer la boucle de contrôle. Cependant, bien que les architectures majeures de gestion autonomes intègrent des modules d'apprentissage sous forme de boite noire, peu de recherches s'intéressent véritablement au contenu de ces boites. C'est dans ce cadre que nous avons fait une étude sur l'apport potentiel de l'apprentissage et proposé une méthode d'apprentissage distribué et collaboratif. Nous proposons une formalisation du problème d'auto-adaptation sous forme d'un problème d'apprentissage d'état-actions. Cette formalisation nous permet de définir un apprentissage de stratégies d'auto-adaptation qui se base sur l'utilisation de l'historique des transitions et utilise la programmation logique inductive pour découvrir de nouvelles stratégies à partir de celles déjà découvertes. Nous définissons, aussi un algorithme de partage de la connaissance qui permet d'accélérer le processus d'apprentissage. Enfin, nous avons testé l'approche proposé dans le cadre d'un réseau DiffServ et montré sa transposition sur le contexte du transport de flux multimédia dans les réseaux sans-fil 802.11.One of the major challenges for decades to come, in the field of information technologies and the communication, is realization of autonomic paradigm. It aims to enable network equipments to self-manage, enable them to self-configure, self-optimize, self-protect and self-heal according to high-level objectives of their designers. Major architectures of autonomic networking are based on closed control loop allowing self-adapting (self-configuring and self-optimizing) of the network equipment according to the events which arise on their environment. Knowledge plane is one approach, very emphasis these last years by researchers, which suggests the use of the cognitive systems (machine learning and the reasoning) to realize closed control loop. However, although the major autonomic architectures integrate machine learning modules as functional block, few researches are really interested in the contents of these blocks. It is in this context that we made a study on the potential contribution machine learning and proposed a method of distributed and collaborative machine learning. We propose a formalization self-adapting problem in term of learning configuration strategies (state-actions) problem. This formalization allows us to define a strategies machine learning method for self-adapting which is based on the history observed transitions and uses inductive logic programming to discover new strategies from those already discovered. We defined, also a knowledge sharing algorithm which makes network components collaborate to improve learning process. Finally, we tested our approach in DiffServ context and showed its transposition on multimedia streaming in 802.11 wireless networks

Cognitive systems in automatic networks : a distributed and collaborative learning method in knoledge plane for self-adapting function

L'un des défis majeurs pour les décennies à venir, dans le domaine des technologies de l'information et de la communication, est la réalisation du concept des réseaux autonomes. Ce paradigme a pour objectif de rendre les équipements réseaux capables de s'autogérer, c'est-à-dire qu'ils pourront s'auto-configurer, s'auto-optimiser, s'auto-protéger et s'auto-restaurer en respectant les objectifs de haut niveau de leurs concepteurs. Les architectures majeures de réseaux autonomes se basent principalement sur la notion de boucle de contrôle fermée permettant l'auto-adaptation (auto-configuration et auto-optimisation) de l'équipement réseau en fonction des événements qui surviennent sur leur environnement. Le plan de connaissance est une des approches, très mise en avant ces dernières années par le monde de la recherche, qui suggère l'utilisation des systèmes cognitifs (l'apprentissage et le raisonnement) pour fermer la boucle de contrôle. Cependant, bien que les architectures majeures de gestion autonomes intègrent des modules d'apprentissage sous forme de boite noire, peu de recherches s'intéressent véritablement au contenu de ces boites. C'est dans ce cadre que nous avons fait une étude sur l'apport potentiel de l'apprentissage et proposé une méthode d'apprentissage distribué et collaboratif. Nous proposons une formalisation du problème d'auto-adaptation sous forme d'un problème d'apprentissage d'état-actions. Cette formalisation nous permet de définir un apprentissage de stratégies d'auto-adaptation qui se base sur l'utilisation de l'historique des transitions et utilise la programmation logique inductive pour découvrir de nouvelles stratégies à partir de celles déjà découvertes. Nous définissons, aussi un algorithme de partage de la connaissance qui permet d'accélérer le processus d'apprentissage. Enfin, nous avons testé l'approche proposé dans le cadre d'un réseau DiffServ et montré sa transposition sur le contexte du transport de flux multimédia dans les réseaux sans-fil 802.11.One of the major challenges for decades to come, in the field of information technologies and the communication, is realization of autonomic paradigm. It aims to enable network equipments to self-manage, enable them to self-configure, self-optimize, self-protect and self-heal according to high-level objectives of their designers. Major architectures of autonomic networking are based on closed control loop allowing self-adapting (self-configuring and self-optimizing) of the network equipment according to the events which arise on their environment. Knowledge plane is one approach, very emphasis these last years by researchers, which suggests the use of the cognitive systems (machine learning and the reasoning) to realize closed control loop. However, although the major autonomic architectures integrate machine learning modules as functional block, few researches are really interested in the contents of these blocks. It is in this context that we made a study on the potential contribution machine learning and proposed a method of distributed and collaborative machine learning. We propose a formalization self-adapting problem in term of learning configuration strategies (state-actions) problem. This formalization allows us to define a strategies machine learning method for self-adapting which is based on the history observed transitions and uses inductive logic programming to discover new strategies from those already discovered. We defined, also a knowledge sharing algorithm which makes network components collaborate to improve learning process. Finally, we tested our approach in DiffServ context and showed its transposition on multimedia streaming in 802.11 wireless networks

Les systèmes cognitifs dans les réseaux autonomes (une méthode d'apprentissage distribué et collaboratif situé dans le plan de connaissance pour l'auto-adaptation)

L'un des défis majeurs pour les décennies à venir, dans le domaine des technologies de l'information et de la communication, est la réalisation du concept des réseaux autonomes. Ce paradigme a pour objectif de rendre les équipements réseaux capables de s'autogérer, c'est-à-dire qu'ils pourront s'auto-configurer, s'auto-optimiser, s'auto-protéger et s'auto-restaurer en respectant les objectifs de haut niveau de leurs concepteurs. Les architectures majeures de réseaux autonomes se basent principalement sur la notion de boucle de contrôle fermée permettant l'auto-adaptation (auto-configuration et auto-optimisation) de l'équipement réseau en fonction des événements qui surviennent sur leur environnement. Le plan de connaissance est une des approches, très mise en avant ces dernières années par le monde de la recherche, qui suggère l'utilisation des systèmes cognitifs (l'apprentissage et le raisonnement) pour fermer la boucle de contrôle. Cependant, bien que les architectures majeures de gestion autonomes intègrent des modules d'apprentissage sous forme de boite noire, peu de recherches s'intéressent véritablement au contenu de ces boites. C'est dans ce cadre que nous avons fait une étude sur l'apport potentiel de l'apprentissage et proposé une méthode d'apprentissage distribué et collaboratif. Nous proposons une formalisation du problème d'auto-adaptation sous forme d'un problème d'apprentissage d'état-actions. Cette formalisation nous permet de définir un apprentissage de stratégies d'auto-adaptation qui se base sur l'utilisation de l'historique des transitions et utilise la programmation logique inductive pour découvrir de nouvelles stratégies à partir de celles déjà découvertes. Nous définissons, aussi un algorithme de partage de la connaissance qui permet d'accélérer le processus d'apprentissage. Enfin, nous avons testé l'approche proposé dans le cadre d'un réseau DiffServ et montré sa transposition sur le contexte du transport de flux multimédia dans les réseaux sans-fil 802.11.One of the major challenges for decades to come, in the field of information technologies and the communication, is realization of autonomic paradigm. It aims to enable network equipments to self-manage, enable them to self-configure, self-optimize, self-protect and self-heal according to high-level objectives of their designers. Major architectures of autonomic networking are based on closed control loop allowing self-adapting (self-configuring and self-optimizing) of the network equipment according to the events which arise on their environment. Knowledge plane is one approach, very emphasis these last years by researchers, which suggests the use of the cognitive systems (machine learning and the reasoning) to realize closed control loop. However, although the major autonomic architectures integrate machine learning modules as functional block, few researches are really interested in the contents of these blocks. It is in this context that we made a study on the potential contribution machine learning and proposed a method of distributed and collaborative machine learning. We propose a formalization self-adapting problem in term of learning configuration strategies (state-actions) problem. This formalization allows us to define a strategies machine learning method for self-adapting which is based on the history observed transitions and uses inductive logic programming to discover new strategies from those already discovered. We defined, also a knowledge sharing algorithm which makes network components collaborate to improve learning process. Finally, we tested our approach in DiffServ context and showed its transposition on multimedia streaming in 802.11 wireless networks.BORDEAUX1-Bib.electronique (335229901) / SudocSudocFranceF

Un module d'apprentissage pour l'auto-configuration et l'auto-optimisation des réseaux IP offrant des garanties de qualité de service

National audienceL'automatisation des fonctions de gestion des réseaux IP offrant des garanties de qualité de service est de plus en plus une nécessité vu la taille et la complexité des réseaux actuels. La gestion "autonomique" veut apporter une réponse à ce problème en donnant aux équipements la capacité de s'autogérer en respectant des politiques de haut niveau fournies par l'administrateur. Cet article propose une méthode basée sur les outils de l'intelligence artificielle pour réaliser les fonctions d'auto-configuration et d'auto-optimisation d'un réseau DiffServ. Cette approche s'appuie sur un module d'apprentissage qui alimente une base de connaissances afin d'apprendre à adapter la configuration de l'équipement réseau aux changements de son environnement