疫苗接种免疫遗传可信QoS重路由机制.docx

1、E-mail:fcstTel:+86-10-89056056ISSN1673-9418CODENJKYTA8JournalofFrontiersofComputerScienceandTechnology1673-9418/2013/07（07）-0602-09doi:10.3778/j.issn.1673-9418.1304006疫苗接种免疫遗传可信QoS重路由机制TheNationalNaturalScienceFoundationofChinaunderGrantNos.61070162,71071028,70931001（国家自然科学基金）;theN

2、ationalScienceFoundationforDistinguishedYoungScholarsofChinaunderGrantNo.61225012（国家杰出青年科学基金）;theSpecializedResearchFundoftheDoctoralProgramofHigherEducationofChinafbrthePriorityDevelopmentAreasunderGrantNo.20120042130003（高等学校博士学科点专项科研基金优先发展领域）;theSpecializedResearchFundfbrtheDoctoralProgramofHigher

3、EducationofChinaunderGrantNos.20100042110025,20110042】10024（高等学校博士学科点专项科研基金）;theSpecializedDevelopmentFundfortheInternetofThingsfromtheMinistryofIndustryandInformationTechnologyofChina（匚信部物联网发展专项资金）；theFundamentalResearchFundsfbrtheCentralUniversitiesofChinaunderGrantNos.N110204003,N120104001（中央高校基本

4、科研业务费专项资金）.Received2013-03,Accepted2013-05.CNKI网络优先出版：2013-06-03,疫苗接种免疫遗传可信QoS重路由机制TheNationalNaturalScienceFoundationofChinaunderGrantNos.61070162,71071028,70931001（国家自然科学基金）;theNationalScienceFoundationforDistinguishedYoungScholarsofChinaunderGrantNo.61225012（国家杰出青年科学基金）;theSpecializedResearchFund

5、oftheDoctoralProgramofHigherEducationofChinafbrthePriorityDevelopmentAreasunderGrantNo.20120042130003（高等学校博士学科点专项科研基金优先发展领域）;theSpecializedResearchFundfbrtheDoctoralProgramofHigherEducationofChinaunderGrantNos.20100042110025,20110042】10024（高等学校博士学科点专项科研基金）;theSpecializedDevelopmentFundfortheInternet

6、ofThingsfromtheMinistryofIndustryandInformationTechnologyofChina（匚信部物联网发展专项资金）；theFundamentalResearchFundsfbrtheCentralUniversitiesofChinaunderGrantNos.N110204003,N120104001（中央高校基本科研业务费专项资金）.Received2013-03,Accepted2013-05.CNKI网络优先出版：2013-06-03,杨蕾，王兴伟,，黄敏东北大学信息科学与工程学院，沈阳110819VaccinationImmuneGeneti

7、cTrustworthyQoSReroutingScheme*YANGLei,WANGXingwei4,HUANGMinCollegeofInformationScienceandEngineering,NortheasternUniversity,Shenyang110819,China+Correspondingauthor:E-mail:wangxwYANGLei,WANGXingwei,HUANGMin.VaccinationimmunegenetictrustworthyQoSreroutingscheme.JournalofFrontiersofComputerScienceand

8、Technology,2013,7（7）：602-610.Abstract:AccordingtothecharacteristicsoftheQoS（qualityofservice）reroutingintrustworthynetwork,thispaperproposesavaccinationimmunegeneticQoSreroutingscheme.Then,thispaperpresentsthenetworkmodel,thedescriptionofusers1requirementsandthecalculationmethodsofusers*satisfaction

9、.InordertoresolvethetrustworthyproblemofQoSrouting,thispaperestablishesatrustworthyevaluationmodel.Onthisbasis,consideringtheusers'QoSrequirements,theusers'trustworthyrequirementsandthereuseoflinksontheoriginalpath,thispaperalsoproposestheQoSreroutingalgorithm.Thesimulationresultsshowthatthe

10、proposedschemehasbetterperformancethanexistingalgorithms,andcansatisfyusers'demandswiththereroutingsuccessrateandtheusersatisfactionincreased.Keywords:trustworthynetwork;QoS（qualityofservice）rerouting;vaccination;immunegenetic;trustworthyevaluation摘要:针对可信网络中服务质量QoS(qualityofservice)重路由的特点，提出了一种基

11、于疫苗接种免疫遗传的QoS重路由机制。对网络模型、用户需求以及满意度计算方法进行了描述。为解决QoS选路的可信问题，构造了链路信任评估模型。在此基础上，考虑到用户QoS和可信需求，以及对原有路径链路的复用，提出了QoS重路由算法。仿真结果表明，该机制与现有算法相比，具有更好的性能，在满足用户需求的同时，提高了重路由成功率和用户满意度。关键词：可信网络;服务质量重路由；疫苗接种;免疫遗传;信任评估文献标志码:A中图分类号:TP3931引言随着网络规模的持续扩大和新业务的不断增长，互联网正面临着安全性、动态性和异构性等多方面的挑战。新业务的不断涌现使得人们对网络的服务质量(qualityofser

12、vice,QoS)提出了更高的要求。同时，大屋的网络安全问题导致人们对现有网络的不信任。在这种情况下，提出了可信网络的概念。网络的可信性是指网络和用户的行为及其结果总是可预期与可管理的,能够做到行为状态诃监测，行为结果可评估，异常行为可管理网。可信网络的研究主要包括服务提供者的可信、网络信息传输的可信和用户终端的可信。用户移动、网络节点或链路故障等原因可能导致原有路由失效，需要进行重路由。可信QoS重路由必须满足一系列约束条件，而含有两个或两个以上加性或乘性参数的重路由间题已被证明是NP难问题气需使用启发式或智能优化方法来解决。文献5提出了一种连接层的主动重路由算法，以最小化网络阻塞率为目标，

13、在源节点和目的节点之间重路由已存在的路径连接以获得重路由路径。该算法用较低的网络开销提高了重路由成功率。文献6提出了-种QoS重路由策略，为优先级别高的即时请求评估未来资源的占用情况,确定可能的候选连接,并启动重路由过程实现这些连接。该策略提高了重路由成功率，但要预约大量的网络资源。为了减轻波K连续性约束对网络阻塞性能的影响，文献7给出了基于波长再分配与路径偏离的重路由算法。该算法能够利用较少的波长提高网络的阻塞性能，但并没有考虑用户对路径的QoS需求和可信需求。文献8设计了一种基于最短路径树搜索策略的重路由机制。以用户延迟请求为约束条件，路径端到端延迟抖动最小为优化目标，执行Bellman-

14、Ford算法为每个节点生成最短路径树。根据故障情况对最短路径树进行“偏转”，从而找到重路由路径。然而，该机制只考虑了部分QoS参数,导致其重路由成功率和用户满意度较低。文献4提出了一种能够减少网络开销的混合重路由策略，其综合了几种恢复策略,包括路径多样性、限制性恢复和全局重路由策略。该策略需要每个路由节点保存大量的连接信息，其可扩展性较差。文献9提出了一种基于链路生存时间概率的传输控制协议。该协议跨层结合链路稳定性路由.通过收集路由层链路生存时间的概率信息实现对端到端连接稳定性的认知，具有对由于移动造成的路由中断进行提前预判和有效处理的能力，但没有提供用户QoS支持。文献10提出了一种快速重路

15、由的增强保护圈e-cycle(enhancedprotectioncycle)算法,通过使用不同的标识符区分虚拟圈，保证了路由保护的有效性和网络部署的扩展性。文献11提出了一种针对关键流的重路由算法LCBA(length-constrainedmostbalancedalgorithm)，在满足关键流路径长度要求的前提下提高网络的最大带宽利用率。该算法适合处理网络中单个位置发生拥塞的情况，但不能很好地解决多故障问题。综上所述，现有的重路由算法均存在一些问题：重路由路径有可能大大偏离最优化路径；网络资源利用率低；大部分重路由算法没有考虑应用对QoS参数和路径可信的需求。本文重点考虑了这几个方面，

16、提出了既能够为用户提供QoS保证和可信需求，又能够合理利用网络资源的重路由策略。2问题描述2.1网络模型网络模型表示为图G（匕/是节点集，代表网络中的路由节点；E是边集，代表实际网络的通信链路。为了简单起见，本文把节点的延迟、延迟抖动、出错率归并到边上。这样，V*V（i=l,2,，|玲,考虑如下参数：资源占用率金、稳定度sf;（/=1,2,，剧，考虑如F参数：总带宽必叭可用带宽bw、延迟冰、延迟抖动力、出错率/s、信任值roc=max(ucpusmtcpu'tmem其中，冲为节点当前使用的CPU周期数；tcpu为节点CPU周期总数；umem为节点当前使用的内存数量；伽e/n为节点内存总

17、量。根据节点当前的资源占用率，节点稳定度st的计算如下：1，七%51+。（尸8-，）°ocrH其中，尸l、，h分别表示节点在低和高负载时的资源占用率阈值；。、为调节因子。显然，节点当前资源占用率越高，节点运行的稳定度越差。如果击点的稳定度ststL（stL为节点稳定度阈值），说明节点当前已经超负荷运行，则不再考虑对其进行信任评估及QoS重路由。2.2链路信任评估解决QoS重路由的可信问题，首先需要解决网络中链路的信任问题。链路的可靠性为重路由机制找到端到端的可信路径提供保证，而计算链路的信任值叮以转化为计算该链路节点对之间的信任值。本文基于贝叶斯推理（设计了一套完整的评估模型,该模型

18、根据节点间的历史交互信息，动态计算节点间的信任值。根据网络中的恶意行为对网络信任程度的影响，将节点信任危机分为四个等级。轻微危机:包括网络元素（节点或链路）故障而引起的业务中断行为，资源不足导致的网络阻塞或节点休眠引起的改道行为。中度危机:包括无理由中断业务，窃听数据包信息及进行路由欺诈等恶意行为。严重危机:包括会话劫持,对数据包信息进行箓改和伪造等行为。致命危机:包括传播木马病毒,DoS攻击等可能导致节点或网络瘫痪等恶意行为。（1）直接信任值的计算若在周期i内节点A与B有N次交互行为，节点A记录与节点B交互行为的正面评价次数为负面评价次数为气。其中轻微危机、中度危机、严重危机行为导致的负面评

19、价次数分别为、七、七，如果节点出现一次致命危机行为，则宜接将该节点关闭整顿。对不同的信任危机行为等级进行不同程度的“惩罚”，“惩罚”后的负面评价次数为：其中，化l（i=1,2,3）为惩罚因子，且们v约v%。由式（3）可知，信任危机行为越恶劣,惩罚尺度越大°节点A对B的期望信任值计算如下：TVyxp=-_皿（4）2+为虹胃邛F；）其中，岗、月为时间消逝因子，且081瞄1。七表示当前的时间周期表示第，个时间周期，N表示周期数。S和F/分别为第，个周期内A记录B在交互过程中的正面评价次数和经过“惩罚”后的负面评价次数。可信度具有两个更要属性：交互过程中正面评价和负面评价次数总和越大，不确定

20、的评价次数越少，可信度越大；正面评价和负面评价次数差值越大，信任的不确定性越低,可信度越大。可信度c的定义如下：c=1一(s&+ny(s&+A+D其中，0cWl,c越接近于1,说明式（4）计算的期望信任值越可信;相反，c值越接近于0,说明计算的期望信任值越不可信。slL虹&为衰减后的正面评价次数,F&=fjF：为衰减后的负面评价次数。1-1直接信任值由期望信任值和可信度共同决定，其计算公式如下：其中，是期望信任值与可信度之间相对重要程度的调节因子。由式(6)可以看出，直接信任值随着期望信任值与可信度的增大而增大。(2) 间接信任值的计算当可信度C<CL(C

21、L为可信度阙值)时，说明节点缺乏待评估节点的行为记录，需要其他节点信任推荐，为此引入了间接信任值网。本文只考虑邻居节点对评估节点的推荐信任。为防止诋毁或者过度评价现象的发生，对各个推荐信任值进行背离度测试RC-test(recommender'stest),以验证推荐信任的实用性，计算公式如下：叱b-心心(7)其中，为背离度门限，0<<1。TTg为某个邻居节点对B的推荐信任值，推荐信任值的计算方法同直接信任值。假设通过RC-test的推荐信任值有m个,则间接信任值计算公式如下：吧=瑟"(3) 综合信任值的计算节点A对节点B的综合信任值是对其直接信任值与间接信任值进

22、行计算得到的，计算公式如下：其中，。为直接信任权重，一般有a>0.5o节点A对B的综合信任值可以看成连接节点A和节点B链路的信任值，即将信任值归结到边上形成的一种“特殊”的QoS参数。2.3用户需求与满意度2.3.1用户需求描述当重路由条件触发时，用户可信QoS重路由请求为RReqgvd,APpTLJD)O其中，七,均w匕vs表示源节点，vd表示目的节点。4己表示用户请求的第i种应用类型。bw_r1bw_rdl_rlL,冰_尸山,L/V；'jVh和«_，分别表示第，种应用类型的带宽、延迟、延迟抖动和出错率需求区间。TL表示用户请求的网络链路信任等级，不同的信任等级对应不

23、同的信任值区间rv_rL,tv_rH,如表1所示。力表示会话编号，用来保证重路由请求的唯一性，各节点会根据刀号来判断是否为其发起重路由。Table1Usertrustrequirementgrade表1用户信任需求等级信任等级信任需求说明信任值区间第一级高度可信(0.8,1.0第二级非常可信(0.6,0.8第三级-般可信(0.3,0.6第四级轻微可信(0,0.3第五级无信任需求0,1.02.3.2滴意度函数(1) 带宽满意度函数当实际路径提供的带宽为时,用户的带宽满意度函数示意图如图1所示,其定义如下：(10)城+2E.=二bw-，w-r'n人*_,；I，0,8%<bw_r=Zn

24、v_*1 i.(11)+2SlnEf机刀v虬其中3是一个非常小的正数。图1带宽潜意度函数示意图(2) 延迟满意度函数当实际路径提供的延退为dlp时,用户的延迟满意度函数示意图如图2所示,其定义如下：=dl*(13)(12)Fig.2Thediagramofdelaysatisfactiondegree图2延迟漪意度函数示意图(3) 延迟抖动满意度函数当实际路径提供的延迟抖动为加时，用户的延迟抖动满意度函数示意图与图2类似,其定义如下：(14)SW，p)=SW，p)=(15)0,人兀4E'jtp=jM*-|sin以JVhl，jtp；Vh(4) 出错率满意度函数当实际路径提供的出错率为给时

25、，用户的出错率满意度函数示意图与图2类似,其定义如下：5+2(16)E.=工-/s-，y官Ils_r'L<Is<ls_r'H(5) 信任值满意度函数当实际路径提供的信任值为rvp(取路径所经过就路综合信任值的最小值)时,用户的信任值满意度(18)(18)Sat(tvp)=-函数示意图与图1类似,其定义如下：.rv9Zv_r一tv_r'LVp20,/vprv_®=心：1 1(19)+2S,nE%，Dptv_r由式(10)式(19)可以看出，当用户带宽、延迟、延迟抖动、出错率和信任值在接近各自的需求值上限和下限位置时,相应的用户满意度变化比较缓慢,在中

26、间值部分变化明显，这种变化符合人的正常心理。如图1所示，用户获得的带宽和信任值越大，相应的满意度越大。如图2所示，用户获得的延迟、延迟抖动和出错率越小，相应的满意度越大。2.3.3满意度计算定义用户QoS满意度Qsat与综合满意度/sm如下:Qsat=w,Sat(bw)+wdlSat(dl)+wjtSat(jt)+wSatUs)(20)Isat=pQsat+(!-p)Sat(tv)(21)其中，印机、心、小和叫,分别表示带宽、延迟、延退抖动和出错率在QoS满意度中的权重，且取值均介于0和1之间,其和为1。p为Q。S满意度权重，取值介于0和1之间，一般大于0.5,即QoS满意度权重要大,这是因为

27、如果用户QoS需求都无法满足，路径可信便失去了意义。2.4数学模型QsatTmaxQsat(22)IsatmaxIsat(23)s.t.(24)Zd/d顷(25)£jhk(26)虹P«ii-n(fgw(27)本文QoS重路由机制的设计目标是：在满足用户QoS约束的情况下，最大化用户QoS满意度Qsat和用户综合满意度Isat，描述如下：其中，i表示用户请求的应用类型；表示从源节点v$到目的节点vd的路径；bwlk、dllk、力快和人独分别表示链路么上的带宽、延退、延退抖动及出错率。3算法设计智能优化算法已经成功应用于很多工程领域中NP类问题的求解*气本文采用基于疫苗接种的免

28、疫遗传算法啊寻找满足2.4节所述目标的优化的重路由路径。基于疫苗接种的免疫遗传算法是一种利用免疫系统的机理改进遗传算法的智能优化算法。该算法通过免疫接种来抑制优化过程中出现的退化现象,在保持种群多样性的同时，防止算法陷入局部最优。3.1解的表达、生成和适依购数文中每条染色体代表一条解路径(即解向量:)，每个基因位对应解向仙中的一个元素(即节点编号)。当重路由条件触发时，在当前失效节点或链路的前一个节点随机找到一条到目的节点Vd的端到端QoS路径，与原有路径进行拼接,若重路由路径出现环路则去环。如果形成的七到*的路径满足用户QoS需求，则随机选出的路径可以作为初始解，否则需重新生成初始解。解的适

29、应值定义如下：fitness(x)=/sat(28)Jitness(x)=Qsat(29)其中，式(28)和式(29)分别表示用户对路径有信任需求和无信任需求时的适应值函数。可以看出，用户满意度越大，适应值越大，解越优。3.2免疫遗传算十(1) 选择算子这里采用精英解保留和轮盘赌选择策略相结合的选择方式，从父代中选取适应值最大的个体作为精英解宜接进入卜一代，其余个体按照轮盘赂策略进行选择，第，个个体被选择的概率P,为：p"5)(30)其中，N为种群规模；川esM)为个体，的适应值。从种群中选取M(MWN)个个体作为交叉个体进行交叉操作。(2) 交叉算子采用改进的单点交叉,在两条染色体

30、中选取除源、目的节点外的公共节点，组成备选交叉节点集合。从源节点到交叉节点的节点编号序列不变，将交叉点与目的节点间的节点编号序列交换，从而产生两个新个体。如果备选交叉节点集合为空，则不进行交叉操作;否则，从备选交叉节点集合中随机选择一个交叉点。简单示意如图3所示,交叉操作的具体步骤如下。假设交叉个体对应的路径分别为&和。步馨1将路径与&共同经过的节点编号(源节点和目的节点除外),放进备选交叉节点集合。步骤2从备选交叉节点集合中随机选取一个节点作为交叉操作的交叉节点。步骤3将&和犬2位于交叉节点后的子路径进行交换，得到新路径川和心。Fig.3Crossoverpositi

31、on图3交义位置(3) 变异算子变异算子提供初始种群中不含有的基因，保证进化过程中种群的多样性。相应的操作为:从路径中随机选择两个不同的节点，并按深度优先策略随机选出连接这两个节点的路径片段，若该路径片段满足QoS需求,替换原始片段构成新路径。如果交叉与变异算子在路径操作过程中出现环路，则去环。(4) 疫苗提取与接种在交叉操作后计算每个个体的适应值,并选取适应值最大的个体,将其全部基因位作为疫苗。接种操作与交叉操作类似，只是疫苗全部基因位不进行变动。具体接种操作为:在接种个体与疫苗中选择公共交叉点（两个或多个），进行路径片段的交换，然后将多个交换后的片段拼接成一条新染色体。接种后的个体含有疫苗

32、良好的基因片段，可以加快算法的收敛速度。3.3算法流程基于疫苗接种免疫遗传的QoS重路由机制的具体流程如下：步馨1初始化算法各参数，即交叉概率乙，变异概率Pm，种群规模N,最大进化代数当前迭代次数，=0,遗传操作选择的个体数检查算法是否陷入局部最优的阈值£。步驿2在原始路径中，以失效节点或链路的前一节点vp作为源节点，随机生成N个初始解，形成初始种群X（t计算每个个体的适应值。步骤3对X"）进行选择操作，保留最佳个体，并选出M个个体形成种群X,（0。步算4对种群4（f）中M个个体按交叉概率R进行交叉操作，形成种群X2（t）O步骤5计算种群击）中各个体的适应值，提取疫苗匕将其

33、余个体按变异概率Pm执行变异操作，形成种群%3（0o步骤6计算X.（t）中各个体的适应值Fg与当前种群的平均适应值F（X）>并计算均值偏差|F（x,）-FX）。=1,2，,M）,当种群中3/4个体满足|F（x,）-7X）<£时,认为算法可能陷入局部最优,则转到步骤7;否则，转到步骤8。步骤7对种群又3（。中一定数量M=0M（OvKl）的个体进行疫苗接种操作。步骅8将M个个体按适应值由大到小排序，并选出A/-1个适应值最大的个体与X（t）中保留的最佳个体形成新种群X0+1）。步骤9若进化代数达到，则新种群中最优解作为端到端QoS路径,转步骤10;否则f=f+l,转步骤2。步

34、魏10将求解的QoS路径与原有路径片段拼接并去环，得到最终重路由路径。4仿真实现与性能评价基于MicrosoftVisualStudio,对本文提出的重路由机制（简称机制A）进行了仿真实现.并与文献8中的偏转重路由算法（简称机制B）进行了对比分析。为了更好地模拟网络流量.在表2中设置了5种流量等级。在等级1下，网络提供原始QoS信息，这里用单位1表示，其他等级参数均为等级1的相对值。算法中相关参数的具体取值见表3。Table2Networktrafficlevelsetting表2流域等级设定流虽等级带宽延迟延迟抖动出错率11.001.001.001.0020.801.051.051.0130

35、.60240.40301.04Table3ParametersettingJU参数设置参数参数含义取值P,交叉概率0.80P.变异概率0.30N种群规模10Gm域大进化代数20M遗传操作个体数10£局部最优阂值0.05fi疫苗接种个体比例0.30表4和表5分别是重路由成功率和用户满意度在中国教育和科研计算机网CERNET（拓扑1）、第二代中国教育和科研计算机网CERNET2（拓扑2）、美国下一代互联网INTERNET2C拓扑3）和欧洲下一代互联网GcANT2（拓扑4）上的性能比较结果。Table4Thecompari

36、sonofreroutingsuccessrate（A:B）表4取路由成功率比较（A：B）拓扑等级1等级2等级3等级；等级5拓扑10.99:0.960.98：0.890.95：0.790.90：0.590.83：0.54拓扑20.98：0.960.97:0.880.93：0.760.84：0.580.77：0.51拓扑30.98:0.950.93：0.860.89：0.740.8H0.570.72：0.52拓扑40.99：0.970.99：0.910.96：0.810.91：0.640.87：0.56Table5Thecomparisonofusersatisfactiondegree（A：B

37、）表5用户滴意度比较（A：B）拓扑等级I等级i岑级3等级4等级厂拓扑】0.96：0.890.95：0.850.90：0.760.86：0.580.80：0.50拓扑20.96：0.870.94：0.820.88：0.720.84：0.620.81：0.53拓扑30.97=0.900.93:0.860.89:0.760.83：0.620.79：0.54拓扑40.92：0.840.89：0.780.83：0.670.79：0.550.73：0.48由表4可以看出.随着网络流量级别的增大,A、B两种机制的更路由成功率都在下降,并旦机制A下降较缓慢。这是因为网络资源的减少，会导致重路由所选路径无法满足

38、用户QoS需求而造成重路由失败。机制A考虑了部分路径端到端的QoS保证，并与原有可信QoS路径片段拼接，所选路径很容易满足用户需求，从而使机制A重路由成功率较高。机制B没有考虑部分路径是否可信，所选路径很难满足用户的QoS需求，导致其童路由成功率较低。由表5可以看出，两种重路由机制的用户满意度都随着网络流量级别的增大而下降°在网络流最较小,资源较充足时，两种重路由机制都能够找到用户满意度较高的重路由路径。而当网络流量增大时，机制B的满意度比机制A下降明显。这是因为机制A在选择路径片段时对QoS参数进行了限制,使整体路径提供的QoS参数较优,而机制B在路径选择时只考虑了延退和延退抖动参

39、数，并没有考虑其他QoS参数与用户对路径的可信需求。5结语本文设计了基于疫苗接种免疫遗传的可信QoS重路由'机制，该机制综合考虑了链路可信度和用户QoS需求等因素。仿真结果表明，本文机制同现有算法相比，在用户满意度和重路由成功率上具有一定的优势。然而，由于本文机制考虑所有QoS参数，并在路径寻优过程中进行了复杂的整合运算，具有较高的时间复杂度，如何进一步提高算法的执行效率，以及更好地均衡重路由各项性能指标是今后的研究重点CReferences:1 WangXingwci,QinPeiyu,HuangMin.ABCsupportingQoSunicastroutingschemebase

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