域间路由隐私处理时间验证数据集

本数据集旨在验证多模态智能路由系统在跨域场景下实现隐私保护与全局优化的性能表现，为算网融合和隐私保护型网络架构研究提供标准化实测依据。测试过程中严格遵循项目任务书与技术验证大纲要求，采用基于Docker容器的虚拟化仿真环境，在包含5个边缘域、32个节点的多模态网络拓扑中部署联邦多智能体强化学习（Federated Multi-Agent Reinforcement Learning）算法，实现跨域路由优化与隐私信息保护。实验通过记录域内控制器在接收到路由前缀请求与输出local preference值之间的时间差，精确测量隐私处理时延，以毫秒级精度采集多轮测试结果并取平均值，确保数据的准确性与可重复性。测试由中国信息通信研究院独立监督并出具权威报告，结果显示平均隐私处理时间小于2ms，满足项目指标要求。数据经统一格式化、清洗与校验，结构规范、质量可控、可追溯性强。该数据集为验证跨域隐私保护机制性能、评估联邦智能路由算法的优化能力及研究多模态网络的全局协同调度提供了真实可信的实验数据，对推动算网融合体系下的安全、智能与高效网络架构研究具有重要的理论与应用价值。

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

该数据集旨在验证多模态智能路由系统在跨域场景下的隐私保护与全局优化性能，通过基于Docker容器的仿真环境，在5个边缘域、32个节点的网络拓扑中部署联邦多智能体强化学习算法，测量隐私处理时延。实验结果显示平均处理时间小于2ms，数据经过规范处理，结构清晰、质量可靠，为算网融合和隐私保护型网络架构研究提供实测依据。