Направления исследований
Фундаментальные и прикладные исследования в области современных сетевых технологий
Технологии в фокусе
Оптимизация QUIC/MASQUE, BBRv3, FEC
Исследование методов оптимизации производительности QUIC протокола для достижения высокой пропускной способности при минимальной нагрузке на CPU. Проект находится в закрытой разработке.
Закрытый проект
Оптимизация QUIC/MASQUE, BBRv3, FEC
Исследование методов оптимизации производительности QUIC протокола для достижения высокой пропускной способности при минимальной нагрузке на CPU. Проект находится в закрытой разработке.
Исследование методов оптимизации производительности QUIC протокола для достижения высокой пропускной способности при минимальной нагрузке на CPU. Проект находится в закрытой разработке.
Deliverable
Оптимизация производительности QUIC
KPI
- Высокая пропускная способность
- минимальная нагрузка на CPU
Технологический стек
Основные направления
Оптимизация производительности
Исследование методов повышения эффективности обработки QUIC трафика
Снижение нагрузки на CPU
Разработка подходов для минимизации использования процессорных ресурсов
Масштабируемость
Обеспечение высокой пропускной способности на современном оборудовании
Network Performance Lab
Оптимизация QUIC/MASQUE, BBRv3, FEC для достижения целевых метрик производительности: RTT ≤ 50 мс, jitter < 1 мс, goodput +15%. Комплексная платформа тестирования и анализа сетевых протоколов с real-time визуализацией.
Активный
Network Performance Lab
Оптимизация QUIC/MASQUE, BBRv3, FEC для достижения целевых метрик производительности: RTT ≤ 50 мс, jitter < 1 мс, goodput +15%. Комплексная платформа тестирования и анализа сетевых протоколов с real-time визуализацией.
Оптимизация QUIC/MASQUE, BBRv3, FEC для достижения целевых метрик производительности: RTT ≤ 50 мс, jitter < 1 мс, goodput +15%. Комплексная платформа тестирования и анализа сетевых протоколов с real-time визуализацией.
Deliverable
quic-test v1.0, BBRv3 + FEC Performance Report, TUI мониторинг, Prometheus интеграция
KPI
- RTT ≤ 50 мс
- jitter < 1 мс
- goodput +15%
- Throughput +10-12%
- Jitter -40-50%
Основные направления
BBRv3 Оптимизация
Интеграция BBRv3 согласно draft-ietf-ccwg-bbr-04 с улучшениями throughput +10-12% и jitter -40-50%
Real-time мониторинг
Профессиональная TUI визуализация с live QUIC метриками, heatmaps, анализ корреляций
Сетевые симуляции
Linux tc интеграция с preset профилями для тестирования различных условий (WiFi, LTE, 5G, Satellite)
AI Routing Lab
Предиктивная маршрутизация нового поколения с использованием машинного обучения для оптимизации выбора маршрутов по метрикам latency/jitter. Система достигает точность предсказания >92% (R²) и время инференции <10мс. Интеграция с quic-test платформой для валидации моделей на реальных QUIC трафиках и различных сетевых условиях (WiFi, LTE, 5G). Разработка ensemble методов для обеспечения надежности и устойчивости к аномалиям.
Активный
AI Routing Lab
Предиктивная маршрутизация нового поколения с использованием машинного обучения для оптимизации выбора маршрутов по метрикам latency/jitter. Система достигает точность предсказания >92% (R²) и время инференции <10мс. Интеграция с quic-test платформой для валидации моделей на реальных QUIC трафиках и различных сетевых условиях (WiFi, LTE, 5G). Разработка ensemble методов для обеспечения надежности и устойчивости к аномалиям.
Предиктивная маршрутизация нового поколения с использованием машинного обучения для оптимизации выбора маршрутов по метрикам latency/jitter. Система достигает точность предсказания >92% (R²) и время инференции <10мс. Интеграция с quic-test платформой для валидации моделей на реальных QUIC трафиках и различных сетевых условиях (WiFi, LTE, 5G). Разработка ensemble методов для обеспечения надежности и устойчивости к аномалиям.
Deliverable
AI Routing Lab v1.1 с LatencyPredictor, JitterPredictor, интеграцией quic-test, ensemble моделями (Random Forest + Gradient Boosting), Prometheus/Grafana мониторингом, и полной валидацией на production сетях
KPI
- Точность предсказания latency/jitter >92% (R²)
- время инференции <10ms
- ensemble архитектура
- адаптивность к изменениям сетевых условий
Технологический стек
Основные направления
Ensemble ML Модели
Комбинация Random Forest (быстрое обучение), Gradient Boosting (точность) и XGBoost (регуляризация) для достижения точности >92% с устойчивостью к переобучению
Advanced Feature Engineering
Извлечение 50+ признаков: временные (hour, day), статистические (mean RTT, jitter variance, loss rate), доменные (AS path length, BGP precedence), и корреляционные признаки между маршрутами
Real QUIC Traffic Validation
End-to-end тестирование на quic-test платформе с профилями WiFi, LTE, 5G, Satellite для валидации моделей в реальных условиях с временными рядами >30 дней
Adaptive Online Learning
Механизм continuous learning с инкрементальным обновлением моделей на основе новых трафик данных для адаптации к изменяющимся сетевым условиям
MASQUE VPN Lab
Разработка и оптимизация MASQUE VPN решения на базе протокола QUIC. Реализация безопасного IP туннелирования с использованием MASQUE CONNECT-IP (RFC 9484) поверх HTTP/3 (QUIC). Проект предназначен для образовательных целей и исследований сетевых технологий, включая интеграцию с курсами НИУ МЭИ по современным сетевым протоколам для автономных систем.
Активный
MASQUE VPN Lab
Разработка и оптимизация MASQUE VPN решения на базе протокола QUIC. Реализация безопасного IP туннелирования с использованием MASQUE CONNECT-IP (RFC 9484) поверх HTTP/3 (QUIC). Проект предназначен для образовательных целей и исследований сетевых технологий, включая интеграцию с курсами НИУ МЭИ по современным сетевым протоколам для автономных систем.
Разработка и оптимизация MASQUE VPN решения на базе протокола QUIC. Реализация безопасного IP туннелирования с использованием MASQUE CONNECT-IP (RFC 9484) поверх HTTP/3 (QUIC). Проект предназначен для образовательных целей и исследований сетевых технологий, включая интеграцию с курсами НИУ МЭИ по современным сетевым протоколам для автономных систем.
Deliverable
MASQUE VPN (CONNECT-IP), веб-интерфейс управления, взаимная TLS аутентификация, Prometheus/Grafana мониторинг, FEC поддержка, кроссплатформенные клиенты (Windows/Linux/macOS), документация для студентов
KPI
- Взаимная TLS аутентификация
- IP pool управление
- real-time мониторинг
- кроссплатформенная поддержка
- FEC для loss tolerance
Технологический стек
Основные направления
MASQUE CONNECT-IP Implementation
Полная реализация RFC 9484 (MASQUE CONNECT-IP) для туннелирования IP-пакетов через HTTP/3 (QUIC)
Web Management Interface
Веб-интерфейс управления (Vue 3) для управления клиентами, сертификатами и конфигурацией
Mutual TLS Authentication
Взаимная TLS аутентификация клиент-сервер на основе сертификатов с самоподписанным CA
Monitoring & Observability
Интеграция с Prometheus для метрик и Grafana дашборды для мониторинга производительности VPN
FEC Support
Forward Error Correction для повышения стабильности в сетях с потерями пакетов
Educational Focus
Образовательные материалы для студентов НИУ МЭИ, лабораторные работы и исследовательские темы
Security & ZTNA Lab
Проверка Zero-Trust Overlay архитектуры, eBPF DDoS mitigation, соответствие ISO 27001 и SOC-2 Type I. Тестирование безопасности QUIC и TLS с использованием quic-test платформы.
Планирование
Security & ZTNA Lab
Проверка Zero-Trust Overlay архитектуры, eBPF DDoS mitigation, соответствие ISO 27001 и SOC-2 Type I. Тестирование безопасности QUIC и TLS с использованием quic-test платформы.
Проверка Zero-Trust Overlay архитектуры, eBPF DDoS mitigation, соответствие ISO 27001 и SOC-2 Type I. Тестирование безопасности QUIC и TLS с использованием quic-test платформы.
Deliverable
Security Report, Policy Controller v2, TLS/QUIC Security Analysis
KPI
- ISO 27001 Annex A
- SOC-2 Type I
- TLS 1.3 валидация
Технологический стек
Основные направления
Zero-Trust Overlay
Архитектура защищенного overlay для облачных систем с full encryption
TLS/QUIC Security
Комплексное тестирование криптографических протоколов через quic-test
Защита от атак
eBPF DDoS, replay-attack, timing-attack защита на уровне ядра
Industrial Connectivity Lab
IIoT / SCADA / VLAN сегментация для промышленных систем с комплаенсом ФСТЭК 152-ФЗ. Использование QUIC для надежной доставки критических данных в промышленных сетях.
Планирование
Industrial Connectivity Lab
IIoT / SCADA / VLAN сегментация для промышленных систем с комплаенсом ФСТЭК 152-ФЗ. Использование QUIC для надежной доставки критических данных в промышленных сетях.
IIoT / SCADA / VLAN сегментация для промышленных систем с комплаенсом ФСТЭК 152-ФЗ. Использование QUIC для надежной доставки критических данных в промышленных сетях.
Deliverable
Demo стенд Industrial VLAN Gateway, QUIC/SCADA интеграция
KPI
- <0.5% потерь
- ФСТЭК 152-ФЗ
- real-time delivery
Технологический стек
Основные направления
QUIC для SCADA
Надежный протокол доставки для промышленных данных
Сегментация сетей
VLAN и zero-trust для IIoT систем
Регуляторный комплаенс
Соответствие ФСТЭК 152-ФЗ и международным стандартам
Telemetry & Analytics Lab
Federated observability, SLO dashboards, корреляция latency vs route >0.9 для комплексного мониторинга сетей. Real-time метрики из quic-test платформы в Prometheus + Grafana.
Планирование
Telemetry & Analytics Lab
Federated observability, SLO dashboards, корреляция latency vs route >0.9 для комплексного мониторинга сетей. Real-time метрики из quic-test платформы в Prometheus + Grafana.
Federated observability, SLO dashboards, корреляция latency vs route >0.9 для комплексного мониторинга сетей. Real-time метрики из quic-test платформы в Prometheus + Grafana.
Deliverable
Prometheus + Grafana SDK, Data Lake, quic-test интеграция
KPI
- Корреляция >0.9
- real-time quic-test метрики
Технологический стек
Основные направления
QUIC Observability
Мониторинг QUIC параметров из quic-test в реальном времени
SLO-Driven мониторинг
Dashboards по Service Level Objectives с Grafana
Хранение и анализ
Data Lake для долгосрочного анализа и трендов
PQC & Crypto Lab
PQ-TLS, Kyber/Dilithium interop для постквантовой криптографии и защиты от будущих квантовых угроз. Интеграция постквантовых алгоритмов в QUIC через quic-test.
Планирование
PQC & Crypto Lab
PQ-TLS, Kyber/Dilithium interop для постквантовой криптографии и защиты от будущих квантовых угроз. Интеграция постквантовых алгоритмов в QUIC через quic-test.
PQ-TLS, Kyber/Dilithium interop для постквантовой криптографии и защиты от будущих квантовых угроз. Интеграция постквантовых алгоритмов в QUIC через quic-test.
Deliverable
Whitepaper «PQ-Ready QUIC», PQ-TLS интеграция в quic-test
KPI
- Interop Kyber 1024 / Dilithium 3
- PQ-TLS в QUIC
Технологический стек
Основные направления
PQ-TLS в QUIC
Постквантовый TLS для защиты QUIC соединений
NIST алгоритмы
Интеграция Kyber (KEM) и Dilithium (подпись)
Quantum-ready архитектура
Защита от будущих квантовых угроз уже сегодня
Лабораторные исследования
Отчеты и результаты из наших лабораторных экспериментов
Экспериментальное лабораторное исследование QUIC
Фундаментальное лабораторное исследование поведения QUIC в контролируемых условиях. Охватывает дизайн testbed, модели трафика, профили задержки/потерь/перегрузок и повторяемость.
Цели программы R&D 2026–2027
Создание научной базы для подтверждения эффективности CloudBridge-overlay на уровне отраслевых стандартов
Научная валидация
Подтверждение эффективности технологий на уровне отраслевых стандартов
Патентование
Разработка и патентование новых методов маршрутизации и коррекции ошибок
Публикации
Подготовка публикаций и whitepapers для IEEE / ACM / IETF