[論文レビュー] CISER: An Amoebiasis inspired Model for Epidemic Message Propagation in DTN

C C Sobin, Snehanshu Saha+3 more|arXiv (Cornell University)|Aug 27, 2016

Opportunistic and Delay-Tolerant Networks参考文献 13被引用数 3

ひとこと要約

本稿では、アメーバ症の病態にインspiredされた新規の感染症的メッセージ伝播モデルであるCISERを提案する。このモデルは、リソース制約のあるノードの挙動をよりよくモデル化するため、露出（E）およびキャリア（C）状態を導入している。SIRモデルと比較して、配信効率を最大49%向上させ、遅延を最大56%低減し、オーバーヘッドも低減しており、特に実世界のトレースにおいて顕著な改善を示している。

ABSTRACT

Delay Tolerant Networks (DTNs) are sparse mobile networks, which experiences frequent disruptions in connectivity among nodes. Usually, DTN follows store-carry-and forward mechanism for message forwarding, in which a node store and carry the message until it finds an appropriate relay node to forward further in the network. So, The efficiency of DTN routing protocol relies on the intelligent selection of a relay node from a set of encountered nodes. Although there are plenty of DTN routing schemes proposed in the literature based on different strategies of relay selection, there are not many mathematical models proposed to study the behavior of message forwarding in DTN. In this paper, we have proposed a novel epidemic model, called as CISER model, for message propagation in DTN, based on Amoebiasis disease propagation in human population. The proposed CISER model is an extension of SIR epidemic model with additional states to represent the resource constrained behavior of nodes in DTN. Experimental results using both synthetic and real-world traces show that the proposed model improves the routing performance metrics, such as delivery ratio, overhead ratio and delivery delay compared to SIR model.

研究の動機と目的

• DTNにおける感染症的メッセージ伝播のための数学的モデルが、ノードのリソース制約を十分に反映していないという問題に対処すること。
• SIRフレームワークを拡張することで、実世界のDTNノード挙動を反映する状態を導入し、より正確な感染症モデルを構築すること。
• 配信効率、遅延、オーバーヘッドの観点から、提案モデルと既存のSIRベースのルーティングの性能を比較評価すること。
• CISERモデル下でのメッセージ伝播の安定性および均衡ダイナミクスを分析すること。
• 合成および実世界の移動トレース（InfocomおよびMIT Reality）を用いて、モデルの妥当性を検証すること。

提案手法

• CISERモデルは、古典的なSIR感染症モデルに、リソース制限によりメッセージを転送できないが保持しているノードを表す「露出（E）」状態と、実際にメッセージを転送しているノードを表す「キャリア（C）」状態を追加することで拡張されている。
• モデルは、胞胞性（C）が持続的感染性キャリアを表し、トロホゾイト（I）が急性的だが非感染性の段階を表すアメーバ症の生物学的ダイナミクスにインスパイアされている。
• S（感受性）、E（露出）、I（感染）、C（キャリア）、R（回復）状態間の遷移率を記述する微分方程式を用いて、ネットワーク内での状態遷移をモデル化している。
• 長期的なメッセージ伝播挙動を理解するために、安定性解析および均衡点評価を実施している。
• 合成DTNトレースおよびInfocomおよびMIT Realityトレースからの実世界の移動データを用いたシミュレーションを通じて、ルーティング性能を評価している。
• 性能指標には、配信効率、オーバーヘッド比、配信遅延を含み、ベースラインのSIRモデルと比較している。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 露出状態およびキャリア状態を組み込むことで、リソース制約のあるDTNにおけるメッセージ伝播モデリングがどの程度向上するか？
• RQ2 合成および実世界のDTNシナリオにおいて、CISERモデルはSIRモデルと比較して配信効率、配信遅延、オーバーヘッドにどのような影響を与えるか？
• RQ3 CISERモデルはどのような条件下でメッセージ伝播において漸近的安定性を達成するか？
• RQ4 CISERモデルにおけるエンドミック均衡および動的遷移は、実世界のDTNメッセージ転送挙動をどの程度反映しているか？
• RQ5 CISERフレームワーク下で、ネットワーク内でのメッセージの拡散および持続性を決定づける主要なパラメータは何か？

主な発見

• Infocomの実世界トレースを用いた評価において、CISERモデルはSIRモデルと比較して配信効率を最大49%向上させた。
• MIT Realityトレースにおいて、CISERモデルはSIRモデルと比較して配信遅延を約56%低減した。
• 合成トレースシミュレーションにおいて、CISERモデルは配信遅延を最大35%低減し、一貫した性能向上を示した。
• オーバーヘッド比はCISERモデルの方がSIRモデルと比較してわずかに低く、特にメッセージ生成が制限される実世界トレースにおいて顕著であった。
• モデルはメッセージ伝播ダイナミクスにおいて漸近的安定性を示し、信頼性の高い長期挙動を確認した。
• エンドミック均衡解析により、特定のパrameter制御領域においてメッセージ伝播が安定化することが判明し、予測可能なネットワーク挙動を示した。