New Privacy-Preserving Routing Method Cuts Multi-Domain Path Calculation Time by 24%, Keeps 90% Bandwidth Efficiency | Newswise
Los investigadores han desarrollado un algoritmo novedoso, BI-TE, que permite a las redes de múltiples dominios colaborar en la gestión del tráfico sin exponer datos internos sensibles. Al combinar la privacidad diferencial con las Redes Neuronales Gráficas (GNN), el sistema permite a los operadores compartir únicamente información de la red perturbada. Este enfoque aborda eficazmente el dilema de larga data en el que los proveedores deben elegir entre mantener un alto rendimiento y proteger los detalles propietarios de la topología de la red. El método introduce ruido controlado en los informes locales de la red, enmascarando las estructuras internas precisas mientras permite que un controlador central determine rutas eficientes. Un modelo de aprendizaje automático compensa esta imprecisión inducida por la privacidad al predecir el uso real del ancho de banda a partir de las entradas ruidosas. Este mecanismo asegura que la cooperación entre dominios permanezca segura, ya que los dominios individuales nunca revelan sus configuraciones de red privadas ni los detalles específicos de sus recursos a entidades externas. Este avance es significativo para la transparencia de datos abiertos y de la red, ya que demuestra que las salvaguardas robustas de privacidad y la eficiencia operativa no son mutuamente excluyentes. Ofrece un marco práctico para que los proveedores de servicios de Internet (ISP) y las empresas optimicen la ingeniería de tráfico y cumplan con las garantías de servicio de manera colaborativa. Al demostrar que el enrutamiento preciso y de alta velocidad puede coexistir con la estricta confidencialidad de los datos, BI-TE establece un nuevo estándar para la interoperabilidad segura en infraestructuras digitales complejas con múltiples partes interesadas.
Fuente: newswise.comPublicado el 2025-07-24
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