Лабораторные направления

Шесть лабораторий для создания и научной валидации технологий AI-ускоренных сетей нового поколения

Технологии в фокусе

QUIC

BBRv3

MASQUE

Linux

eBPF

Docker

Open Source

Rust

Исследовательские проекты

Активные проекты в разработке. Планируемые — на стадии подготовки.

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

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%

Технологический стек

QUIC MASQUE BBRv3 FEC PQC Go RustTUIPrometheus

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)

Подробнее GitHub

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

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

Pythonscikit-learnTensorFlowRandom ForestGradient BoostingXGBoostMLRoutingQUIC

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

Подробнее GitHub

MASQUE VPN Lab

Полноценная образовательная реализация MASQUE VPN с кастомной реализацией протокола CONNECT-IP. Превратился из экспериментального прототипа в образовательную платформу для изучения современных сетевых протоколов. Включает модульную архитектуру, REST API для управления, комплексное тестирование и детальную документацию для студентов и исследователей.

Активный

Deliverable

MASQUE VPN v2.0 с кастомной реализацией протокола, REST API, образовательной документацией, лабораторными работами для студентов

KPI

Кастомная реализация MASQUE
модульная архитектура
REST API
комплексное тестирование
образовательная документация

Технологический стек

MASQUE QUICCONNECT-IPRFC 9484REST APIGoTLS 1.3PrometheusEducational

Основные направления

Кастомная реализация MASQUE

Собственная реализация протокола MASQUE CONNECT-IP согласно RFC 9484 без внешних зависимостей

Модульная архитектура

Разделение на специализированные компоненты: обработчик MASQUE, REST API, процессор пакетов, метрики

Образовательная платформа

Документация для студентов, лабораторные работы, исследовательские проекты, руководства по изучению протокола

REST API и мониторинг

Полнофункциональный API для управления, Prometheus метрики, структурированное логирование

Подробнее GitHub

Real-Time Communications Lab

Высокопроизводительный WebRTC медиа-сервер на Rust с интеграцией QUIC + BBRv3. Исследование современных протоколов для коммуникаций в реальном времени с улучшенной производительностью на 25% и снижением задержки на 10мс. Решение проблем SRTP replay ошибок, высокого jitter и потерь пакетов.

Активный

Deliverable

WebRTC медиа-сервер v1.0, QUIC/WebRTC интеграция, Sans-IO архитектура, Rust реализация с безопасностью памяти

KPI

Задержка <40мс
CPU -50%
память -60%
успешность подключений 98%+
поддержка 1000+ участников

Технологический стек

RustWebRTCQUIC BBRv3SRTPRTPRTCPICEDTLSSCTPSans-IO

Основные направления

Сверхнизкая задержка

Голосовая связь с задержкой менее 40мс через оптимизацию QUIC протокола и устранение SRTP replay ошибок

Безопасность памяти

Реализация на Rust исключает buffer overflow, race conditions и другие классы ошибок безопасности

Массовая масштабируемость

Поддержка 1000+ участников в голосовом канале с горизонтальным масштабированием и Sans-IO архитектурой

QUIC + BBRv3 интеграция

Современный транспортный протокол QUIC с продвинутым контролем перегрузки BBRv3 для оптимальной производительности

Подробнее GitHub

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

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

Zero-Trust eBPFXDPQUICTLS 1.3SecurityISO 27001SOC-2

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

GitHub

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

Deliverable

Demo стенд Industrial VLAN Gateway, QUIC/SCADA интеграция

KPI

<0.5% потерь
ФСТЭК 152-ФЗ
real-time delivery

Технологический стек

IIoTSCADAVLANQUICIndustrialFSTEC 152-FZ

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

GitHub

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

Deliverable

Prometheus + Grafana SDK, Data Lake, quic-test интеграция

KPI

Корреляция >0.9
real-time quic-test метрики

Технологический стек

PrometheusGrafanaObservabilityTelemetrySLOData LakeQUIC

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

GitHub

Quantum-Safe Lab

Комплексная лаборатория квантовой защиты: интеграция PQ-QUIC и PQ-MASQUE протоколов, гибридные криптосхемы (классические + постквантовые), криптографическая гибкость (crypto-agility) для бесшовной миграции. Открытая и закрытая части лаборатории для различных уровней доступа.

По NDA

Deliverable

PQ-QUIC prototype, PQ-MASQUE integration, Hybrid TLS 1.3 demo, Crypto-agility framework

KPI

PQ-QUIC handshake <100ms
Hybrid overhead <15%
Crypto-agility migration <1min

Технологический стек

PQ-QUICPQ-MASQUEML-KEMML-DSAHybrid TLSCrypto-agilityGo Rust

Основные направления

PQ-QUIC / PQ-MASQUE

Постквантовая защита QUIC и MASQUE туннелей с ML-KEM key exchange

Гибридные схемы

Комбинация X25519 + ML-KEM для backward compatibility и quantum safety

Crypto-agility

Фреймворк для быстрой смены криптографических алгоритмов без простоя

Open Lab / Closed Lab

Публичные исследования и NDA-защищенные проекты для партнеров

Подробнее

QUIC CPU Optimization Lab

Лаборатория оптимизации CPU для QUIC протокола: исследование низкоуровневых оптимизаций обработки пакетов, SIMD-ускорение криптографии, профилирование и оптимизация hot-path кода. Закрытое исследование для партнёров по NDA.

По NDA

Deliverable

CPU profiling toolkit, SIMD crypto acceleration, Hot-path optimization guide, Benchmark suite

KPI

CPU usage -30%
Packets/sec +50%
Latency p99 -20%

Технологический стек

QUICSIMDAVX2AVX-512CPU ProfilingAssemblyCRust

Основные направления

SIMD Криптография

AVX2/AVX-512 ускорение AES-GCM и ChaCha20-Poly1305 для высокой пропускной способности

Hot-path Оптимизация

Профилирование и оптимизация критических путей обработки QUIC пакетов

Zero-copy Архитектура

Минимизация копирования данных в памяти для снижения CPU overhead

Benchmark Suite

Комплексный набор тестов для измерения производительности оптимизаций

Фундаментальное лабораторное исследование поведения QUIC в контролируемых условиях. Охватывает дизайн testbed, модели трафика, профили задержки/потерь/перегрузок и повторяемость.

QUIC Laboratory Testbed Methodology

Читать GitHub

Цели программы

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

Заинтересованы в сотрудничестве?

Присоединитесь к нашей исследовательской группе или узнайте больше о возможностях сотрудничества

Контакты GitHub