| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第13-19页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第13-16页 |
| 1.2 研究目标与内容 | 第16-18页 |
| 1.3 论文组织结构 | 第18页 |
| 1.4 本章小结 | 第18-19页 |
| 第二章 面向SDN/NFV的安全服务链映射机制研究综述 | 第19-31页 |
| 2.1 SDN与NFV | 第19-23页 |
| 2.1.1 SDN | 第19-20页 |
| 2.1.2 NFV | 第20-22页 |
| 2.1.3 SDN与NFV的关系 | 第22-23页 |
| 2.2 相关问题研究现状 | 第23-27页 |
| 2.2.1 单域安全服务链映射问题研究现状 | 第23-25页 |
| 2.2.2 跨域安全服务链映射问题研究现状 | 第25-26页 |
| 2.2.3 可生存安全服务链映射问题研究现状 | 第26-27页 |
| 2.3 主要问题与解决思路 | 第27-30页 |
| 2.4 本章小结 | 第30-31页 |
| 第三章 基于成本优化的单域安全服务链映射机制 | 第31-47页 |
| 3.1 引述 | 第31页 |
| 3.2 安全服务链映射成本模型 | 第31-35页 |
| 3.2.1 概念定义 | 第31-32页 |
| 3.2.2 模型建立 | 第32-35页 |
| 3.3 基于马尔科夫近似的安全服务链映射算法 | 第35-38页 |
| 3.3.1 Log-sum-exp近似 | 第35-36页 |
| 3.3.2 算法描述 | 第36-38页 |
| 3.3.3 算法复杂度分析 | 第38页 |
| 3.4 基于匹配博弈的安全服务链映射算法 | 第38-42页 |
| 3.4.1 算法准备 | 第39页 |
| 3.4.2 算法描述 | 第39-42页 |
| 3.4.3 算法复杂度分析 | 第42页 |
| 3.5 实验验证与分析 | 第42-46页 |
| 3.5.1 实验环境设置 | 第43-44页 |
| 3.5.2 实验结果分析 | 第44-46页 |
| 3.6 本章小结 | 第46-47页 |
| 第四章 基于强化学习的跨域安全服务链映射机制 | 第47-59页 |
| 4.1 引述 | 第47-48页 |
| 4.2 跨域安全服务链映射框架 | 第48-49页 |
| 4.2.1 跨域资源管控架构 | 第48-49页 |
| 4.2.2 跨域安全服务链映射处理流程 | 第49页 |
| 4.3 跨域安全服务链映射请求分割模型 | 第49-52页 |
| 4.3.1 问题描述 | 第49-51页 |
| 4.3.2 模型建立 | 第51-52页 |
| 4.4 基于Q-learning的跨域SSC构建请求分割算法 | 第52-55页 |
| 4.4.1 算法准备 | 第53-54页 |
| 4.4.2 算法描述 | 第54-55页 |
| 4.5 实验验证与分析 | 第55-58页 |
| 4.5.1 实验环境设置 | 第55页 |
| 4.5.2 实验结果分析 | 第55-58页 |
| 4.6 本章小结 | 第58-59页 |
| 第五章 基于资源预留的安全服务链故障恢复机制 | 第59-75页 |
| 5.1 引述 | 第59页 |
| 5.2 问题描述 | 第59-62页 |
| 5.2.1 物理平面和安全服务请求 | 第59-60页 |
| 5.2.2 安全服务链故障 | 第60页 |
| 5.2.3 节点故障重映射 | 第60-61页 |
| 5.2.4 链路故障重定向 | 第61-62页 |
| 5.3 安全服务链故障恢复策略 | 第62-68页 |
| 5.3.1 物理平面初始化 | 第62-64页 |
| 5.3.2 基于改进的离散粒子群算法求解NFRM问题 | 第64-66页 |
| 5.3.3 基于动态路径分割算法求解LFRD问题 | 第66-68页 |
| 5.4 实验验证与分析 | 第68-73页 |
| 5.4.1 实验环境设置 | 第69-70页 |
| 5.4.2 实验结果分析 | 第70-73页 |
| 5.5 本章小结 | 第73-75页 |
| 第六章 总结与展望 | 第75-77页 |
| 6.1 本文工作总结 | 第75-76页 |
| 6.2 下一步工作展望 | 第76-77页 |
| 致谢 | 第77-78页 |
| 参考文献 | 第78-84页 |
| 作者简历 | 第84页 |
