We use ndnSIM [5] as our simulation

We use ndnSIM [5] as our simulation platform. NdnSIM provides several forwarding
strategies including BestRoute which allows only one outgoing face and
SmartFlooding which allows multiple outgoing faces. We use a selected
Rocket-fuel topology AS-1755 [6]. Leaf nodes are randomly assigned as producers
and consumers. Backbone and gateway nodes are assigned as routers. We vary the
percentage of censor routers from 0 to 100 % to represent the effectiveness of
censorship.
Consumers send Interest packets in the first 10 s. The time to start these requests
follows uniform distribution. 30 % of these Interests are with censored names and
the Data packets of the remaining Interests are with censored content. Therefore
when the censorship is effective enough, no files can be successfully received. We
considered both situations of sparse traffic and dense traffic since the significance of
Content Store is not the same in these situations. Each consumer sends out 5 and 60
Interests in the situations of sparse and dense traffic respectively. Each file is
separated into several blocks and we say a file is successfully received if all blocks
have been received. The simulation lasts for 500 s. The percentage of successfully
received files using different forwarding strategies is given in Fig. 1.
Figure 1 shows that with the same percentage of censor routers, multiple outgoing
faces forwarding enables consumers to receive much more files than single
outgoing face forwarding. This indicates that the multiple outgoing faces forwarding
strategy in NDN weakens the effectiveness of censorship and favours the
spread of information.
Figure 1 also indicates that even if SmartFlooding is used, the percentage of
successfully received files decreases with the increase of censor routers. In other

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

เราใช้ ndnSIM [5] เป็นการจำลองเวทีของเรา NdnSIM ให้ส่งหลายกลยุทธ์รวมทั้ง BestRoute ซึ่งช่วยให้ใบหน้าขาเดียว และSmartFlooding ซึ่งช่วยให้ใบหน้าออกหลาย เราใช้ที่เลือกโครงสร้างจรวดเชื้อเพลิงเป็น-1755 [6] มีกำหนดโหนโหนดปลายสุดสุ่มเป็นผู้ผลิตและผู้บริโภค มีกำหนดโหนแกนหลักและเกตเวย์เป็นเราเตอร์ เราแตกต่างกันเปอร์เซ็นต์ของสาระเราเตอร์จาก 0 ถึง 100% เพื่อแสดงประสิทธิภาพของเซ็นเซอร์ผู้บริโภคส่งแพคเก็ตสนใจ 10 แรก s เวลาเริ่มต้นการร้องขอเหล่านี้กระจายสม่ำเสมอดังนี้ 30% ของผลประโยชน์เหล่านี้มีชื่อ censored และแพ็กเก็ตข้อมูลน่าสนใจที่เหลือมีเนื้อหา censored ดังนั้นเมื่อเซ็นเซอร์ที่มีประสิทธิภาพ แฟ้มเพียงพอ ไม่สามารถจะประสบความสำเร็จรับ เราพิจารณาสถานการณ์ทั้งบ่อการจราจรและการจราจรหนาแน่นเนื่องจากความสำคัญของเก็บเนื้อหาไม่เหมือนกันในสถานการณ์เหล่านี้ แต่ละผู้บริโภคส่งออก 5 ถึง 60สนใจในสถานการณ์ของการจราจรที่หนาแน่น และเบาบางตามลำดับ แต่ละแฟ้มแบ่งออกเป็นหลายบล็อกและเรา พูดแฟ้มได้สำเร็จรับถ้าบล็อกทั้งหมดได้รับการ การจำลองเวลา 500 s เปอร์เซ็นต์การเสร็จสมบูรณ์แฟ้มที่ใช้แตกต่างกันได้รับส่งต่อกลยุทธ์ได้ใน Fig. 1รูปที่ 1 แสดงให้เห็นว่า มีเปอร์เซ็นต์เท่ากันของสาระเราเตอร์ ขาออกหลายส่งต่อใบหน้าช่วยให้ผู้บริโภคได้รับแฟ้มมากกว่าเดียวส่งต่อหน้าขา บ่งชี้ที่หน้าขาหลายต่อกลยุทธ์ใน NDN อ่อนประสิทธิภาพของเซ็นเซอร์และ favoursการกระจายของข้อมูลรูปที่ 1 นอกจากนี้ยังหมายถึงแม้ว่าใช้ SmartFlooding เปอร์เซ็นต์ของแฟ้มที่ได้รับสำเร็จลด มีเพิ่มสาระเราเตอร์ ในที่อื่น ๆ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

เราใช้ ndnSIM [5] เป็นเวทีจำลองของเรา NdnSIM
ให้ส่งต่อหลายกลยุทธ์รวมทั้งBestRoute ซึ่งจะช่วยให้เพียงหนึ่งใบหน้าและขาออก
SmartFlooding ซึ่งจะช่วยให้ใบหน้าขาออกหลาย เราใช้เลือกโครงสร้างจรวดเชื้อเพลิง AS-1755 [6] โหนดใบจะถูกสุ่มในฐานะผู้ผลิตและผู้บริโภค โหนดกระดูกสันหลังและเป็นประตูที่ได้รับมอบหมายเป็นเราเตอร์ เราแตกต่างกันร้อยละของการตรวจสอบเราเตอร์จาก 0 ถึง 100% เพื่อเป็นตัวแทนของประสิทธิผลของการเซ็นเซอร์. ผู้บริโภคส่งแพ็กเก็ตที่น่าสนใจในครั้งแรก 10 วินาที เวลาที่จะเริ่มต้นการร้องขอเหล่านี้ต่อไปนี้การกระจายชุด 30% ของความสนใจเหล่านี้จะมีชื่อและตรวจสอบแพ็กเก็ตข้อมูลของความสนใจที่เหลืออยู่กับเนื้อหาCensored ดังนั้นเมื่อเซ็นเซอร์มีประสิทธิภาพเพียงพอที่ไฟล์ที่ไม่สามารถประสบความสำเร็จได้รับ เราถือว่าทั้งสองสถานการณ์ของการจราจรเบาบางและการจราจรหนาแน่นเนื่องจากความสำคัญของการจัดเก็บเนื้อหาไม่เหมือนกันในสถานการณ์เหล่านี้ แต่ละผู้บริโภคส่งออก 5 และ 60 ส่วนได้เสียในสถานการณ์ของการจราจรเบาบางและมีความหนาแน่นตามลำดับ ไฟล์แต่ละครั้งจะถูกแยกออกเป็นหลายช่วงตึกและเราบอกว่าไฟล์ที่ได้รับประสบความสำเร็จถ้าบล็อกทั้งหมดที่ได้รับ การจำลองเป็นเวลา 500 วินาที ร้อยละของการประสบความสำเร็จในไฟล์ที่ได้รับการส่งต่อการใช้กลยุทธ์ที่แตกต่างกันจะได้รับในรูป 1. รูปที่ 1 แสดงให้เห็นว่ามีเปอร์เซ็นต์เดียวกันของเราเตอร์ตรวจสอบขาออกหลายใบหน้าส่งต่อช่วยให้ผู้บริโภครับไฟล์มากขึ้นกว่าเดียวส่งต่อใบหน้าขาออก นี้บ่งชี้ว่าการส่งออกหลายใบหน้าส่งต่อกลยุทธ์ในการ NDN อ่อนประสิทธิภาพของการเซ็นเซอร์และโปรดปรานการแพร่กระจายของข้อมูล. รูปที่ 1 นอกจากนี้ยังแสดงให้เห็นว่าแม้ว่า SmartFlooding จะใช้อัตราร้อยละของไฟล์ที่ได้รับการประสบความสำเร็จกับการเพิ่มขึ้นลดลงของเราเตอร์เซ็นเซอร์ ในอื่น ๆ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

เราใช้ ndnsim [ 5 ] เป็นแพลตฟอร์มจำลองของเรา ndnsim มีหลายกลยุทธ์ รวมทั้งส่งต่อ
bestroute ซึ่งช่วยให้เพียงหนึ่งขาหน้าและ
smartflooding ซึ่งช่วยให้หลาย ๆขาหน้า เราใช้เลือก
เชื้อเพลิงจรวดแบบ as-1755 [ 6 ] ใบ ( มีวัตถุประสงค์เป็นผู้ผลิต
และผู้บริโภค กระดูกสันหลังและประตูโหนดที่ได้รับมอบหมาย เช่น และอื่นๆ เราแตกต่างกัน
เปอร์เซ็นต์ของการตรวจสอบเราเตอร์จาก 0 ถึง 100% เพื่อแสดงประสิทธิผลของ

ส่งแพ็กเก็ตการเซ็นเซอร์ ผู้บริโภคสนใจในแรก 10 วินาที เวลาเริ่มต้นเหล่านี้การร้องขอ
ตามการกระจายสม่ำเสมอ 30% ของผลประโยชน์เหล่านี้กับเซ็นเซอร์ชื่อ
ข้อมูลแพ็คเก็ตของผลประโยชน์ที่เหลืออยู่กับการเซ็นเซอร์เนื้อหา ดังนั้น
เมื่อเซ็นเซอร์ที่มีประสิทธิภาพเพียงพอไม่มีไฟล์ที่สามารถได้รับเรียบร้อยแล้ว เราพิจารณาสถานการณ์ของการจราจรเบาบาง
และการจราจรหนาแน่น เนื่องจากความสำคัญของ
เนื้อหาร้านไม่เหมือนกัน ในสถานการณ์เหล่านี้ ผู้บริโภคแต่ละคนจะส่ง 5 และ 60
ความสนใจในสถานการณ์เบาบางและการจราจรหนาแน่น ตามลำดับ แต่ละไฟล์แยกเป็นหลายบล็อก
และเราว่าแฟ้มได้รับเรียบร้อยแล้วถ้าบล็อกทั้งหมด
ที่ได้รับ แบบจำลองกินเวลา 500 S . ร้อยละของเรียบร้อยแล้ว
รับไฟล์โดยใช้กลยุทธ์ที่แตกต่างกันการส่งต่อให้ในรูปที่ 1 . รูปที่ 1 แสดงให้เห็นว่า
กับร้อยละเดียวกันของเซ็นเซอร์เราเตอร์หลายขาออก
หน้าส่งต่อช่วยให้ผู้บริโภคที่จะได้รับไฟล์มากกว่าเดียว
ขาออกหน้าส่งต่อ . นี้บ่งชี้ว่าการส่งต่อ
หลายหน้ากลยุทธ์ใน ndn อ่อนตัวประสิทธิผลของการเซ็นเซอร์และโปรดปราน

รูปที่ 1 การกระจายของข้อมูล พบว่า แม้ว่า smartflooding ใช้ค่า
เรียบร้อยแล้วรับลดไฟล์ที่มีการเพิ่มขึ้นของเซ็นเซอร์และอื่นๆ ในอื่น ๆ