JP2023525295A - メディア配信管理システム及び装置 - Google Patents

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Abstract

１以上の相互運用可能ピアネットワークのうちの１つのネットワークから形成される統合コンテンツ配信ネットワークシステム（ＵＣＤＮ）。５つの主要なＳＰＡＮ－ＡＩサブシステム：統合命名；統合ディスカバリ；ハイブリッドアダプティブルーティング；スケーラブルパブサブ；及び、組み込みセキュリティに基づく統合セキュアコンテンツアドレス可能アーキテクチャ下で階層型ＡＩ主導アプローチを使用する、階層型のハイブリッドアダプティブセキュアピアアシストネットワーキングシステム（ＳＰＡＮ－ＡＩと呼ばれる）であって；前記５つの主要なＳＰＡＮ－ＡＩサブシステムのすべてが、ピア、エッジ、コア又はその他のネットワークレベル（階層）でのさまざまな程度の認識及び最適化能力を有するＡＩエージェントを組み込んだ、関連するシミュレーション、訓練及び開発パイプラインを用いて、階層型のプラグ接続可能ＡＩフレームワークを介してセキュアに統合及び同時最適化される。【選択図】図１

Description

[0001] 本発明は、メディア配信管理システムに関し、より具体的には、（限定されないが）テレビディスプレイユニット、ビデオディスプレイユニットなどを含むデジタルデバイスに、（限定されないが）ストリーミング及びダウンロードされるデジタルコンテンツを含むデジタルコンテンツを配信及び制御するためにインターネット基盤と連動する回線終端装置（ＮＴＵ）又はインターネット機器を利用する際のそのようなシステムに関する。
[0002] 消費者が利用可能な特定の形態のコンテンツ受信及びコンテンツ視聴デバイスがある。これらには、メディア配信会社が提供するテレビ「セットトップボックス」が含まれる。オーストラリアでよく知られているバージョンには、Ｆｏｘｔｅｌセットトップボックス及びＯｐｔｕｓセットトップボックスが含まれる。これらのデバイスは、通常はケーブル配置を介して通常配信されるコンテンツの受信及び配信に限定されている。
[0003] 通常はストリーミングを介して、テレビディスプレイ装置などに配信するために、通常はインターネット上でデジタルコンテンツを受信する特定の形態の「インターネット機器」も知られている。オーストラリア内で現在使用されているそのようなデバイスの一例は「Ａｐｐｌｅ ＴＶ」機器である。
[0004] ＢｉｔＴｏｒｒｅｎｔなどのファイル共有サービスの助けを得て、インターネット上でパーソナルコンピュータにデジタルコンテンツをストリーミングすることも知られている。このようなサービス及びそれらのプロトコルは、非常に不安定であり、ストリーミングには適しておらず、再生開始に時間がかかることが多く、かつ、コンテンツ内の指定されたポイントへの「ジャンプ」などの機能には適していない。
[0005] デジタルコンテンツを受信及び配信するためのこれら現在のデバイス及びメカニズムの問題は、現在のインターネット基盤が可変のアップロード及びダウンロード速度を有することであり、かつ、特に住居環境の消費者にとって、リアルタイム又はほぼリアルタイムでコンテンツ、特に高解像度及び超高解像度のコンテンツ又は大容量ファイルコンテンツをオンデマンドで確実に受信することが困難であり、場合によっては不可能であり得る。
[0006] すべてではないにしても、現在のインターネットビデオ配信システムの多くは、アダプティブビットレート（ＡＢＲ）テクノロジーを使用して、インターネット経由でビデオ配信オンデマンドの問題を克服している。しかしながら、ＡＢＲは、ビットレート及び解像度を低下させ、かつ、ユーザエクスペリエンスを低下させる。
[0007] これとは別に、場合によってはさらに、消費者が利用可能なコンテンツの選択は機器の財産的価値によって制限される。
[0008] さらに、コンテンツのローカル制御並びにその配信及び表示のための現在のメカニズムは直感的又は「ユーザフレンドリ」ではない。
[0009] インターネット、特にＴＣＰ／ＩＰプロトコル及びそれらに基づくルーティングプロトコルは、その規模の限界に達している。ビデオは、インターネットに、その発明の時点では予測不可能であった大きな負荷をかけている。
[0010] 数十年にもわたるハイパースケールデータセンタへの集中化の後、ネットワークは「エッジ」に戻り始めている。しかしながら、その過程でいくらか微妙で致命的な問題がある。
[0011] 世界的なＣｏｖｉｄ－１９のパンデミックが、ネットワークの使用パターン及び負荷を一晩で数十年にわたって変化させた。
[0012] 産業オートメーション、マシンビジョン、ＡＲ、５Ｇ及びその他の将来の用途などの新たに発生した用途は、グローバルネットワーク及びインターネットにさらに多くの負荷をかけることになる。
[0013] 世界の通信事業者であるＣＤＮ及びＩＳＰは、追いつくために急いでいるが、単一のネットワークでこれらの問題を解決することはできない。シームレスな相互運用と予測可能な将来のためのスケーリングとが可能な新しいアプローチが必要である。
[0014] 本発明は、上記欠点のいくつかに対処する又は少なくとも改善する、若しくは、有用な代替手段を提供することを目的とする。
注記
[0015] 「備える」という用語（及びその文法上の変形）は、本明細書では、「有する」又は「含む」という包括的な意味で使用され、かつ、「のみから構成される」という排他的な意味では使用されない。
[0016] 本発明の背景技術における先行技術に関する上記議論は、そこで議論された情報が、引用可能な先行技術又はいずれかの国の当業者の技術常識の一部であることを自認するものではない。
[0017] したがって、本発明の１つの広範な形態では、１以上の相互運用可能なピアネットワークのうちの１つのネットワークから形成される統合コンテンツ配信ネットワークシステム（ＵＣＤＮ）システムが提供される。
[0018] 好ましくは、ピアネットワークはＳＰＡＮ－ＡＩネットワークである。
[0019] 好ましくは、システムは、５つの主要なＳＰＡＮ－ＡＩサブシステム：統合命名；統合ディスカバリ；ハイブリッドアダプティブルーティング；スケーラブルパブサブ；及び、組み込みセキュリティに基づくＡＩ主導ハイブリッドアダプティブルーティングアプローチを使用する、階層型のハイブリッドアダプティブＡＩ主導ネットワーキングテクノロジー（セキュアピアアシストネットワーキング又はＳＰＡＮ－ＡＩと呼ばれる）を備え；前記５つの主要なＳＰＡＮ－ＡＩサブシステムのすべては、ピア、エッジ、コア又はその他のネットワークレベル（階層）でのさまざまな程度の認識及び最適化能力を有するＡＩエージェントを組み込んだ、関連するシミュレーション、訓練及び開発パイプラインを用いて、階層型のプラグ接続可能ＡＩフレームワークを介してセキュアに統合及び同時最適化される。
[0020] 好ましくは、システムは、ｉｉｉ）各コンテンツ識別子の先頭に名前プレフィックスを追加することによって、ｉ）人間が判読可能な変更可能な名前（例えば、ドメイン名、コンテンツ名）を不変の自己認証ＣＩＤにマッピングし、かつ、ｉｉ）名前解決ベースルーティングサブシステム及び名前ベースルーティングサブシステムの両方を通じてＣＩＤをルーティングすることを可能にする、統合命名及びディスカバリ（ＵＮＤ）システムを使用する。
[0021] 別の好ましい実施形態では、システムは、ｉｉｉ）ルーティング及び／又はストレージを最適化するような方法で名前及びコンテンツ識別子を組み合わせることによって、ｉ）人間が判読可能な変更可能な名前（例えば、ドメイン名、コンテンツ名）を不変の自己認証ＣＩＤにマッピングし、かつ、ｉｉ）名前解決ベースルーティングサブシステム及び名前ベースルーティングサブシステムの両方を通じてＣＩＤをルーティングすることを可能にする、統合命名及びディスカバリ（ＵＮＤ）システムを使用する。
[0022] 好ましくは、ＵＮＤは、後方互換性を確保するためにＩＰ ＤＮＳも組み合わせる。
[0023] 好ましくは、システムは、スマートディスカバリ、構成及び自己組織化サービスを提供する主要なコンポーネント、アンビエントインテリジェントランデブー（ＡｍＩランデブーと呼ばれる）を含むＡＩ主導ユニバーサルディスカバリシステムをさらに採用する。
[0024] 好ましくは、ＳＰＡＮ－ＡＩシステムは、ＡＩ主導ハイブリッドアダプティブルーティング設計（ＡＩ－ＨＡＲＤシステムと呼ばれる）を介して大規模なルーティングに対応し；前記ＡＩ－ＨＡＲＤシステムは、２つのサブシステム：ストレージセントリックルーティングサブシステム；及び、配信セントリックルーティングサブシステムから構成され；前記サブシステムは、スケーラブルで利用可能でアクセス可能な分散ストレージのための名前解決ベースルーティング（ＮＲＲ）の利益と、高速で信頼性の高いコンテンツ配信のための名前ベースルーティング（ＮＢＲ）の利点と、を組み合わせる。
[0025] 好ましくは、ＡＩ ＨＡＲＤはＩＰルーティングも組み合わせて後方互換性を提供する。
[0026] 好ましくは、ＳＰＡＮ－ＡＩ内のＡＩ－ＨＡＲＤインテリジェントエージェントは、ネットワーク状態及びアプリケーション要件に関する予測知識を活用して、サブシステムから最も効率的なルーティングポリシーを適応的に選択する。
[0027] 好ましくは、システムは、ＳＰＡＮ－ＡＩのスマートディスカバリサービスＡｍＩランデブー及びＩＰ名前ディスカバリすなわちＤＮＳの両方で後方互換性を提供する。
[0028] 好ましくは、ＡＩ－ＨＡＲＤプロトコル、命名基準、規則及び方法が発行されて、既存及び新規のルータへの組み込みを可能にし、それによって、既存のＩＰネットワークと新規のＳＰＡＮ－ＡＩネットワークとの相互運用を可能にする。
[0029] 好ましくは、プロトコル、命名基準、規則及び方法はＩＰ命名を含む。
[0030] 好ましくは、ＡＩ－ＨＡＲＤシステムは、複数のストレージ及び配信ネットワークと相互運用する。
[0031] 好ましくは、ストレージ及び配信ネットワークは、ファイルコイン又はブラストなどの暗号トークンで動作してもよい。
[0032] 好ましくは、ＳＰＡＮ－ＡＩシステムは、ディレクトリ更新（名前、ディスカバリ、構成）及びインテリジェンス更新（最適化／制御運用）の制御プレーン配布と；例えば。ソーシャルネットワーク、ビデオ会議などの協調アプリケーションのデータプレーン配布と、をサポートする非同期マルチパーティ配布サービスのためにＡＩ主導パブ－サブシステムを利用する。
[0033] 好ましくは、ＳＰＡＮ－ＡＩは、ＡＩエージェント、命名サービス、ディスカバリサービス間の通信を含む非同期マルチパーティ配布サービスのためにＡＩ主導パブ－サブシステムを使用する。
[0034] 好ましくは、ＡＩ主導パブ－サブシステムは、ＩＰディスカバリサービスとの相互運用を含む。
[0035] 好ましくは、パブ／サブシステムは、ピア／ローカルインテリジェンス；エッジ／スウォームインテリジェンス；及び、コア／グローバルインテリジェンスのための認識及び制御の組み合わせを介した運用、インテリジェントディスカバリ及び構成を改善するために、ピアハートビート及びメッシュ健全性指標及びランキングを用いて拡張されたＡｍＩランデブーサービスを使用する。
[0036] 好ましくは、ＡｍＩランデブーは、ＡｍＩランデブークライアントを、パブ／サブプロトコルに組み込む自己修復エージェント用のプラグ接続可能インタフェース、例えば、Ｇｏｓｓｉｐｓｕｂ、ＰｌｕｍＴｒｅｅ、ＨｙＰａｒＶｉｅｗなどの既存のパブサブアルゴリズムの進化を組み込む。
[0037] 好ましくは、ＳＰＡＮ－ＡＩシステムは、すべてのレベルで統合されたセキュリティを組み込む。
[0038] 好ましくは、ＳＰＡＮ－ＡＩシステムは、機械学習及び認識を使用してセキュリティの脅威を検出及び管理する。
[0039] 好ましくは、コンテンツは、システムに発行される前に、ＰｌａｙＲｅａｄｙなどのＤＲＭシステムを使用して暗号化される。
[0040] 好ましくは、データパケットは発行者によって暗号で署名される。
[0041] 好ましくは、命名は自己主権型アイデンティティに根づいており、自己主権型アイデンティティは、いかなる中央集権化された機関にも依存しない、生涯にわたってポータブルなデジタルアイデンティティとして定義可能である。
[0042] 好ましくは、システムは、永続性、グローバル解決可能性、暗号検証可能性及び分散化を提供する分散型識別子を使用する。
[0043] 好ましくは、名前は自己認証的である。
[0044] 好ましくは、システムは、ハードウェアルートオブトラスト及びセキュアブートに基づいている。
[0045] 好ましくは、システムはウェブオブトラスト方法を利用する。
[0046] 好ましくは、システムは、量子暗号化、すなわち、量子状態乱数ジェネレータに基づく暗号化を利用する。
[0047] 好ましくは、システムは、ピア、エッジ、コア及びその他のネットワークレベルでのさまざまな程度の認識及び最適化能力を用いて監視、予測、最適化及び制御サービスを提供するプラグ接続可能な階層型（ローカル／エッジ／グローバル／その他の）ＡＩエージェントのファミリを介して、ルーティング及びパブ／サブシステムの適応運用を調整する。
[0048] 好ましくは、システムは、ユニバーサルネットワークの最適化及び制御におけるオープンで柔軟なイノベーションを可能にするプラグ接続可能なＡＩエージェントのための方法を提供する。
[0049] 好ましくは、ＡＩエージェントは、ファイルコイン又はブラストなどの暗号トークンと交換可能である。
[0050] 好ましくは、ＳＰＡＮ－ＡＩシステムは、リアルタイムの最適化及び制御のためのピア／エッジ／コア／その他のネットワークノードにプラグ接続可能な、ＡＩモデル及びエージェントのランタイム環境、シミュレーション、テスト及び訓練のクラウドレベルのレプリケーションを可能にするシミュレーション、訓練及び開発パイプラインを使用する。
[0051] 好ましくは、システムは、自己認識型メッシュシミュレータ（ＳＡＭＳｉｍシステムと呼ばれる）をさらに含み、ＳＡＭＳｉｍシステムは、自動化ソフトウェアエンジニアリングパイプラインにわたってＡＩモデルをシミュレート及び展開する健全性指標を有するメッシュのビッグデータレイクをホストする分散型クラウドによってサポートされる。
[0052] 本発明の別の広範な形態によれば、５つの主要なＳＰＡＮ－ＡＩサブシステム：統合命名；統合ディスカバリ；ハイブリッドアダプティブルーティング；スケーラブルパブ／サブ；及び、組み込みセキュリティ、に基づく統合セキュアコンテンツアドレス可能アーキテクチャ下で階層型のＡＩ主導アプローチを使用する、階層型のハイブリッドアダプティブセキュアピアアシストネットワーキングシステム（ＳＰＡＮ－ＡＩと呼ばれる）が提供され；前記５つの主要なＳＰＡＮ－ＡＩサブシステムのすべては、ピア、エッジ又はコア又はその他のネットワークレベル（階層）でのさまざまな程度の認識及び最適化能力を有するＡＩエージェントを組み込んだ、関連するシミュレーション、訓練及び開発パイプラインを用いて、階層型のプラグ接続可能ＡＩフレームワークを介してセキュアに統合及び同時最適化される。
[0053] 好ましくは、システムは、ｉｉｉ）各コンテンツ識別子の先頭に名前プレフィックスを追加することによって、ｉ）人間が判読可能な変更可能な名前（例えば、ドメイン名、コンテンツ名）を不変の自己認証ＣＩＤにマッピングし、かつ、ｉｉ）名前解決ベースルーティングサブシステム及び名前ベースルーティングサブシステムの両方を通じてＣＩＤのルーティングを可能にする統合命名及び発見（ＵＮＤ）システムを使用する。
[0054] 別の好ましい実施形態では、システムは、ｉｉｉ）ルーティング及び／又はストレージを最適化するような方法で名前及びコンテンツ識別子を組み合わせることによって、ｉ）人間が判読可能な変更可能な名前（例えば、ドメイン名、コンテンツ名）を不変の自己認証ＣＩＤにマッピングし、かつ、ｉｉ）名前解決ベースルーティングサブシステム及び名前ベースルーティングサブシステムの両方を通じてＣＩＤのルーティングを可能にする統合命名及びディスカバリ（ＵＮＤ）システムを使用する。
[0055] 好ましくは、システムは、スマートディスカバリ、構成及び自己組織化サービスを提供する主要なコンポーネントであるアンビエントインテリジェントランデブー（ＡｍＩランデブーと呼ばれる）を含むＡＩ主導統合ディスカバリシステムをさらに採用する。
[0056] 好ましくは、ＳＰＡＮ－ＡＩシステムは、ＡＩ主導ハイブリッドアダプティブルーティング設計（ＡＩ－ＨＡＲＤシステムと呼ばれる）を介して大規模なルーティングに対応し；前記ＡＩ－ＨＡＲＤシステムは、２つのサブシステム：ストレージセントリックルーティングサブシステム；及び、配信セントリックルーティングサブシステムから構成され；前記サブシステムは、スケーラブルで利用可能でアクセス可能な分散ストレージのための名前解決ベースルーティング（ＮＲＲ）の利益と、高速で信頼性の高いコンテンツ配信のための名前ベースルーティング（ＮＢＲ）の利点と、を組み合わせる。
[0057] 好ましくは、ＳＰＡＮ－ＡＩ内のＡＩ－ＨＡＲＤインテリジェントエージェントは、ネットワーク状態及びアプリケーション要件に関する予測知識を活用して、サブシステムから最も効率的なルーティングポリシーを適応的に選択する。
[0058] 好ましくは、ＡＩ－ＨＡＲＤプロトコルが発行されて、既存のルータと新規のルータとに組み込むことを可能にし、それによって、すべてのネットワーク間のルーティング互換性を確保する。
[0059] 好ましくは、ＡＩ－ＨＡＲＤシステムは、複数のストレージ及び配信ネットワークと相互運用する。
[0060] 好ましくは、ストレージ及び配信ネットワークは、ファイルコイン又はブラストなどの暗号トークンで動作してもよい。
[0061] 好ましくは、ＳＰＡＮ－ＡＩシステムは、ディレクトリ更新（名前、ディスカバリ、構成）及びインテリジェンス更新（最適化／制御運用）の制御プレーン配布と；例えば、ビデオ会議、ソーシャルネットワークなどのための協調アプリケーションのためのデータプレーン配布と、をサポートする非同期マルチパーティ配布サービスのためにＡＩ主導パブ－サブシステムを利用する。
[0062] 好ましくは、ＳＰＡＮ－ＡＩは、ＡＩエージェント、命名サービス、ディスカバリサービス間の通信を含む非同期マルチパーティ配布サービスのためにＡＩ主導パブ－サブシステムを使用する。
[0063] 好ましくは、パブ／サブシステムは、ピア／ローカルインテリジェンス；エッジ／スウォームインテリジェンス；コア／グローバル及びその他のインテリジェンスのための認識及び制御の組み合わせを介した運用、インテリジェントディスカバリ及び構成を改善するため、ピアハートビート及びメッシュ健全性指標及びランキングを用いて拡張されたＡｍＩランデブーサービスを使用する。
[0064] 好ましくは、ＡｍＩランデブーは、ＡｍＩランデブークライアントをパブ／サブプロトコル、例えば、Ｇｏｓｓｉｐｓｕｂ、ＰｌｕｍＴｒｅｅ、ＨｙＰａｒＶｉｅｗなどの既存のパブサブアルゴリズムの進化に組み込む自己修復エージェント用のプラグ接続可能インタフェースを組み込む。
[0065] 好ましくは、ＳＰＡＮ－ＡＩシステムは、すべてのレベルで統合されたセキュリティを組み込む。
[0066] 好ましくは、ＳＰＡＮ－ＡＩシステムは、機械学習及び認識を使用してセキュリティ脅威を検出及び管理する。
[0067] 好ましくは、コンテンツは、システムに発行される前に、ＰｌａｙＲｅａｄｙなどのＤＲＭシステムを使用して暗号化される。
[0068] 好ましくは、データパケットは発行者によって暗号で署名される。
[0069] 好ましくは、命名は自己主権型アイデンティティに根づいており、自己主権型アイデンティティは、いかなる中央集権化された機関にも依存しない生涯にわたってポータブルなデジタルアイデンティティとして定義可能である。
[0070] 好ましくは、システムは、永続性、グローバル解決可能性、暗号検証可能性及び分散化を提供する分散型識別子を使用する。
[0071] 好ましくは、名前は自己認証的である。
[0072] 好ましくは、システムはハードウェアルートオブトラスト及びセキュアブートに基づいている。
[0073] 好ましくは、システムはウェブオブトラスト方法を利用する。
[0074] 好ましくは、システムは、量子暗号化、すなわち、量子状態乱数ジェネレータに基づく暗号化を利用する。
[0075] 好ましくは、ＳＰＡＮ－ＡＩシステムは、ピア、エッジ、コア及びその他のネットワークレベルでのさまざまな程度の認識及び最適化能力を用いて監視、予測、最適化及び制御サービスを提供するプラグ接続可能な階層型（ローカル／エッジ／グローバル／その他の）ＡＩエージェントのファミリを介して、ルーティング及びパブ／サブシステムの適応運用を調整する。
[0076] 好ましくは、システムは、ユニバーサルネットワークの最適化及び制御におけるオープンで柔軟なイノベーションを可能にするプラグ接続可能なＡＩエージェントのための方法を提供する。
[0077] 好ましくは、ＡＩエージェントは、ファイルコイン又はブラストなどの暗号トークンと交換可能である。
[0078] 好ましくは、ＳＰＡＮ－ＡＩシステムは、リアルタイムの最適化及び制御のためのピア／エッジ／コア／その他のネットワークノードにプラグ接続可能な、ＡＩモデル及びエージェントのランタイム環境、シミュレーション、テスト及び訓練のクラウドレベルのレプリケーションを可能にするシミュレーション、訓練及び開発パイプラインを使用する。
[0079] 好ましくは、システムは自己認識型メッシュシミュレータ（ＳＡＭＳｉｍシステムと呼ばれる）をさらに含み、前記ＳＡＭＳｉｍシステムは：自動化ソフトウェアエンジニアリングパイプラインにわたってＡＩモデルをシミュレート及び展開する健全性指標を有するメッシュのビッグデータレイクをホストする分散型クラウドによってサポートされる。
[0080] 本発明の別の広範な形態によれば、統合セキュアコンテンツアドレス可能アーキテクチャ下で階層型ＡＩ主導アプローチを使用する、階層型ハイブリッドアダプティブセキュアピアアシストネットワーキングシステム（ＳＰＡＮ－ＡＩと呼ばれる）が提供され；前記システムは、２つのサブシステム：ストレージセントリックルーティングサブシステム；及び、配信セントリックルーティングサブシステムから構成される、ＡＩ主導ハイブリッドアダプティブルーティング設計（ＡＩ－ＨＡＲＤシステムと呼ばれる）を介した大規模なルーティングを備え；２つのサブシステムは、スケーラブルで利用可能でアクセス可能な分散ストレージのための名前解決ベースルーティング（ＮＲＲ）の利益と、高速で信頼性の高いコンテンツ配信のための名前ベースルーティング（ＮＢＲ）の利点と、を組み合わせる。
[0081] 好ましくは、ＡＩ－ＨＡＲＤシステムは、複数のストレージ及び配信ネットワークと相互運用する。
[0082] したがって、本発明の別の広範な形態では、ＡＩ主導セキュアピアアシストネットワーキングのためのＳＰＡＮ－ＡＩが提供され、ＳＰＡＮ－ＡＩは、あらゆる用途及びネットワーク環境向けのグローバルでスケーラブルでセキュアな分散型コンテンツストレージ、計算及び配信を提供するハイブリッドアダプティブネットワーキングテクノロジーである。ＳＰＡＮ－ＡＩは、非グローバル規模の特定の用途にのみ適している既存のテクノロジーの限界を認識し、かつ、ＡＩ主導ハイブリッドルーティングアプローチを使用して、統合セキュアコンテンツアドレス可能アーキテクチャ下で、既存のソリューションの最適な機能を改善して適応的に組み合わせる。我々はこれを統合コンテンツ配信ネットワークすなわちＵＣＤＮと呼ぶ。ＳＰＡＮ－ＡＩは、５つの主要なシステム：統合命名；統合ディスカバリ；ハイブリッドルーティング；スケーラブルなパブサブ；及び、組み込みセキュリティに基づいており；すべては、ピア、エッジ、コア及びその他のネットワークレベルでのさまざまな程度の認識及び最適化能力を有するＡＩエージェントを組み込んだ、関連するシミュレーション、訓練及び開発パイプラインを用いて、階層型のプラグ接続可能ＡＩフレームワークを介してセキュアに統合されて同時最適化される。
[0083] 好ましくは、ＳＰＡＮ－ＡＩは、ｉｉｉ）各コンテンツ識別子の先頭に名前プレフィックスを追加することによって、ｉ）人間が判読可能な変更可能な名前（例えば、ドメイン名、コンテンツ名）を、不変の自己認証ＣＩＤにマッピングし、かつ、ｉｉ）名前解決ベースルーティングサブシステム及び名前ベースルーティングサブシステムの両方を通じてＣＩＤのルーティングを可能にする統合命名システムを使用する。
[0084] 別の好ましい実施形態では、ＳＰＡＮ−ＡＩは、ｉｉｉ）ルーティング及び／又はストレージを最適化するような方法で名前プレフィックス及びコンテンツ識別子を組み合わせることによって、ｉ）人間が判読可能な変更可能な名前（例えば、ドメイン名、コンテンツ名）を、不変の自己認証ＣＩＤにマッピングし、かつ、ｉｉ）名前解決ベースルーティングサブシステム及び名前ベースルーティングサブシステムの両方を通じてＣＩＤのルーティングを可能にする統合命名システムを使用する。
[0085]
[0086] 好ましくは、ＳＰＡＮ－ＡＩは、階層型ＡＩ認識エージェント及び制御エージェント；ピア／ローカルインテリジェンス；エッジ／スウォームインテリジェンス；コア／グローバルインテリジェンス及びその他のレベルのインテリジェンス、の組み合わせを介してスマートディスカバリ及び自己組織化サービスを提供するように設計されたアンビエントインテリジェントランデブーサービス、ＡｍＩランデブーに基づく統合ディスカバリシステムを使用する。ＡｍＩランデブーには、ピアハートビートコレクション、メッシュ健全性指標アグリゲーション、ピアランキング、ピアディスカバリ及びメッシュ自己設定サービスが含まれる。
[0087] 好ましくは、ＳＰＡＮ－ＡＩは、２つのサブシステム：ストレージセントリックルーティングサブシステム；及び、配信セントリックルーティングサブシステムから構成され；スケーラブルで利用可能でアクセス可能な分散ストレージのための名前解決ベースルーティング（ＮＲＲ）の利益と、高速で信頼性の高いコンテンツ配信のための名前ベースルーティング（ＮＢＲ）の利点と、を組み合わせることを目的とした、ＡＩ主導ハイブリッドアダプティブルーティング設計（ＡＩ－ＨＡＲＤ）を介して大規模なルーティングに対処する。ＡＩ－ＨＡＲＤは、階層型ＡＩエージェントを使用して、ＮＲＲサブシステム及びＮＢＲサブシステムの統合運用を制御及び最適化する。ＡＩ－Ｈａｒｄは、非常に動的なシナリオでのディスカバリ及び自己組織化のためにＡｍＩランデブーを使用することができる。ＡＩ－ＨＡＲＤにはストレージ市場及び配信市場が含まれる。
[0088] 好ましくは、ＳＰＡＮ－ＡＩは、ディレクトリ更新（名前、ディスカバリ、構成）及びインテリジェンス更新（最適化／制御運用）の制御プレーン配布と；例えば、ビデオ会議、ソーシャルネットワークなどのための協調アプリケーションのデータプレーンの配布と、をサポートする非同期マルチパーティ配布サービスのためのＡＩ主導パブリッシュ／サブスクライブ（パブ－サブ）システムを使用する。ＳＰＡＮ－ＡＩパブサブは、Ｇｏｓｓｉｐｓｕｂ、ＰｌｕｍＴｒｅｅ、ＨｙＰａｒＶｉｅｗなどの既存のパブサブアルゴリズムの進化形であるパブ／サブプロトコルへの自己修復エージェント用のプラグ接続可能インタフェースを含む、パブサブメッシュディスカバリ及び自己組織化のためにＡｍＩランデブーを使用する。
[0089] 好ましくは、ＳＰＡＮ－ＡＩは、すべてのレベルで統合されたセキュリティを組み込む。ＳＰＡＮ－ＡＩは、機械学習及び認識を使用して、セキュリティの脅威を検出及び管理する。コンテンツは、システムに発行される前に、ＰｌａｙＲｅａｄｙなどの商用ＤＲＭシステムを使用して暗号化されることができる。データパケットは発行者によって暗号で署名されることができる。命名は自己主権型アイデンティティに根づいており、自己主権型アイデンティティは、いかなる中央集権化された機関にも依存しない、生涯にわたってポータブルなデジタルアイデンティティとして定義されることができる。命名は、永続性、グローバル解決可能性、暗号検証可能性及び分散化を提供する分散型識別子を使用する。名前は自己認証的であり得る。好ましい実施形態は、ハードウェアルートオブトラスト及びセキュアブートに基づいている。さらに好ましい実施形態はウェブオブトラスト方法を利用してもよい。量子暗号、すなわち、量子状態乱数ジェネレータに基づく暗号化が使用されてもよい。
[0090] 好ましくは、ＳＰＡＮ－ＡＩは、ピア、エッジ、コア及びその他のネットワークレベルでのさまざまな程度の認識及び最適化能力を用いて監視、予測、最適化及び制御サービスを提供する、プラグ接続可能な階層型（ローカル／エッジ／グローバル）ＡＩエージェントのファミリを介して、ルーティング及びパブ／サブシステムの適応運用を調整する。
[0091] 好ましくは、ＳＰＡＮ－ＡＩは、統合ネットワークの最適化及び制御におけるオープンで柔軟なイノベーションを可能にするプラグ接続可能なＡＩエージェントのためのマーケットプレイスを提供する。これは、ファイルコイン又はブラストなどの暗号トークンに基づいていてもよい。
[0092] 好ましくは、ＳＰＡＮ－ＡＩは、リアルタイムの最適化及び制御のためのピア／エッジ／コア／その他のネットワークノードにプラグ接続可能なＡＩモデル及びエージェントのランタイム環境のクラウドレベルのレプリケーション、シミュレーション、テスト及び訓練を可能にするシミュレーション、訓練及び開発パイプラインを使用する。
[0093] 好ましくは、ＳＰＡＮ－ＡＩは、シミュレーションパイプライン、自己認識型メッシュシミュレータ（ＳＡＭＳｉｍ）を含み、ＳＡＭＳｉｍは、自動化ソフトウェアエンジニアリングパイプラインにわたってＡＩモデルをシミュレート及び展開する健全性指標を有するメッシュのビッグデータレイクをホストする分散型クラウドによってサポートされる。
[0094] したがって、本発明の別の広範な形態では、遠隔地からデジタルコンテンツを受信するネットワーク機器が提供され；前記機器は、デジタルコンテンツがダウンロードされ、復号化され、その後に、ユーザによる消費のためのデジタル装置への伝送のために再符号化される復号化及び再符号化手段を含む。
[0095] 好ましくは、デジタルコンテンツは、セキュアなＨＤＭＩ符号化アルゴリズムに従って再符号化される。
[0096] 好ましくは、前記ネットワーク機器は、
ａ．最も必要なパケット
ｂ．最速のダウンロード速度
ｃ．最小レイテンシ
ｄ．デジタルコンテンツのリアルタイム又はほぼリアルタイムの配信を維持するために、次のデジタルビット又はビットのグループが最も容易かつ効率的に取得されることができるネットワークアドレス、のうちの１以上を含む基準に従って前記デジタルコンテンツを受信した。
[0097] 本発明のさらに広範な形態では、遠隔地に配置されたネットワーク機器からのリクエストに応じて、アイテムのコピーの少なくとも一部のセキュアな方法論に従った転送に続くためのデジタルコンテンツのアイテムを集約するウェブサーバが提供される。
[0098] 好ましくは、前記セキュアな方法論は、以下の基準：
ａ．最も必要なパケット
ｂ．最速のダウンロード速度
ｃ．最小レイテンシ
ｄ．デジタルコンテンツのリアルタイム又はほぼリアルタイムの配信を維持するために、次のデジタルビット又はビットのグループが最も容易かつ効率的に取得されることができるネットワークアドレス、のうちの１以上に従って前記デジタルコンテンツを形成するデータのパケットを取得及び転送することを含む。
[0099] 本発明のさらに広範な形態では、デジタルコンテンツのアイテムを組み立てる方法が提供され；前記方法は、遠隔地に配置されたデジタルコンテンツのオリジンストアからデジタルコンテンツのアイテムの少なくとも第１部分を受信することを含む。
[00100] 好ましくは、方法はさらに、以下の基準：
ａ．最も必要なパケット
ｂ．最速のダウンロード速度
ｃ．最小レイテンシ
ｄ．デジタルコンテンツのリアルタイム又はほぼリアルタイムの配信を維持するために、次のデジタルビット又はビットのグループが最も容易かつ効率的に取得されることができるネットワークアドレス、のうちの１以上に従ってデジタルコンテンツの前記アイテムを形成するデータのパケットを取得して転送することをさらに含む。
[00101] 本発明のさらに広範な形態では、デジタルコンテンツの配信のための分散システムが提供され；前記システムは、オリジンストアと通信する少なくとも１つのコンテンツアグリゲータ；複数のネットワーク機器を備え；アグリゲータは、コンテンツのアイテムの形態でデジタルコンテンツを受信し；アグリゲータは、システムによる配布のためにデジタルコンテンツを保護し；オリジンストアは、デジタルコンテンツを前記複数のネットワーク機器に利用可能にし；各ネットワーク機器は、前記ネットワーク機器による前記システムへのリクエストに応じてコンテンツの特定されたアイテムを受信する。
[00102] 好ましくは、前記システムはインターネット上で通信する。
[00103] 好ましくは、各ネットワーク機器はセキュアなピアアシスト基準に従って動作し；前記セキュアピアアシスト基準は、前記コンテンツのアイテムが前記複数のネットワーク機器の他方に以前にダウンロードされた場合、前記複数のネットワーク機器の前記他方からの前記コンテンツのアイテムの少なくとも一部の受信を可能にする。
[00104] 本発明のさらに広範な形態では、デジタルコンテンツの取り込み、収集、キュレーション、管理、発行、検索、販売、配布及び購入の決済を行うためのシステムが提供され；前記システムは、上述した方法に従って動作する。
[00105] 好ましくは、決済のステップは、複雑な権利及びリリース時期契約に従って、デジタルコンテンツの特定されたアイテムに対してコンテンツ所有者及び小売業者に支払うことを含む。
[00106] 本発明のさらに広範な形態では、それによって上述した方法に従って伝送されたデジタルコンテンツを複数のインターネット小売業者が販売することを可能にする、上述したシステムをシンジケートする方法が提供される。
[00107] 以下の図は各々、本発明の特定の態様の表現であり、かつ、包括的であり又はそれら自身で又はともに完結することを意図されていないことが理解される。特に、システム又はブロック図において、任意のシステム又はサブシステムが、接続の変形の有無にかかわらず、機能的、論理的又は物理的に任意の他のシステム又はサブシステムに又はそれらを通じて接続されてもよいことが理解される。
[00108] ここで、添付の図面を参照して本発明の実施形態を説明する。
[00109] ＡＩ主導セキュアピアアシストネットワーキング（ＳＰＡＮ－ＡＩ）を組み込んだ統合コンテンツ配信ネットワーク（ＵＣＤＮ）の最適化、管理及び運用のための、広く適用可能で、普遍的に運用可能で、高度にスケーラブルかつ効率的なシステムを形成するためにサブシステムを組み合わせて拡張するシステムのブロック図であり、ＳＰＡＮ－ＡＩは、任意の用途及びネットワーク環境に対して、グローバルでスケーラブルでセキュアな分散型コンテンツストレージ、計算及び配信を提供するハイブリッドアダプティブネットワーキングテクノロジーである。ＳＰＡＮ－ＡＩは、非グローバル規模の特定の用途にのみ適した既存のテクノロジーの限界を認識し、かつ、ＡＩ主導アプローチを使用して、統合セキュアコンテンツアドレス可能アーキテクチャ下で既存のソリューションの最適な機能を改善して適応的に組み合わせる。我々は、これを統合コンテンツ配信ネットワークすなわちＵＣＤＮと呼ぶ。 [00110] 図１のＵＣＤＮシステムのコンテキストで運用可能なＡＩ－ＨＡＲＤを組み込んだＳＰＡＮ－ＡＩシステムのシステムブロック図である。 [00111] ＡＩ、ルーティング又はその他のインタフェースを介して運用する１以上のＳＰＡＮ－ＡＩネットワークのうちの１つのネットワークであるＵＣＤＮの一実施形態のブロック図である。 [00112] ＴＣＰ／ＩＰ又はその他のプロトコルネットワークであり得るレガシーネットワークを組み込んだＵＣＤＮのさらなる実施形態である。 [00113] 本発明のさらなる実施形態（ＳＰＡＮ－ＡＩ実施形態）として、第１実施形態及び図１ＡのＳＰＡＮ－ＡＩコンポーネントを備えるメディア配信管理システムのブロック図である。 [00114] 名前解決ルーティング（ＮＲＲ）システムに発行するときの図２Ａのネットワークを通る情報フローのブロック図である。 [001151] 名前ベースルーティング（ＮＢＲ）システムを介して図２Ａのネットワークを通る情報フローのブロック図である。 [00116] 図２Ａのシステム及び関連のルーティング方法とともに使用可能なネットワーク機器のブロック図である [00117] 図１ＡのＳＰＡＮ－ＡＩ及びＡＩ ＨＡＲＤ構成で使用されるルーティングテーブルのブロック図である。 [00118] 図３の機器の運用制御モードでインタラクティブに利用されるグラフィック構造を示すビデオ出力ビューである。 [00119] 図３の機器の運用制御のモードでインタラクティブに利用されるさらなるグラフィック構造を示すビデオ出力ビューである。 [00119] 図３の機器の運用制御のモードでインタラクティブに利用されるさらなるグラフィック構造を示すビデオ出力ビューである。 [00119] 図３の機器の運用制御のモードでインタラクティブに利用されるさらなるグラフィック構造を示すビデオ出力ビューである。 [00119] 図３の機器の運用制御のモードでインタラクティブに利用されるさらなるグラフィック構造を示すビデオ出力ビューである。 [00119] 図３の機器の運用制御のモードでインタラクティブに利用されるさらなるグラフィック構造を示すビデオ出力ビューである。 [00119] 図３の機器の運用制御のモードでインタラクティブに利用されるさらなるグラフィック構造を示すビデオ出力ビューである。 [00120] 一実装例に係るメディア配信管理システムのブロック図である。 [00121] 図６のシステムのアグリゲータのブロック図である。 [00122] 図６のシステムのアグリゲータ及びオリジンストアに影響を与えるサービス機能のフローチャートである。 [00123] 図６のシステム下でのデジタルコンテンツの配信に全体的又は部分的に貢献し得るデータパケットソース及びデータパケットフローのフロー図である。 [00124] シンジケーションのための方法論を含む図６のシステム全体の概念図である。 [00125] ユーザの観点から概念化された図２Ａのシステムの一実施形態のブロック図である。 [00126] 本発明のさらなる実施形態に係るプロセッサモジュールのレイアウト図である。 [00127] 図１２のモジュールのモジュール機能の一部を図式的に示している。 [00128] 図１２のさらなる実施形態で運用可能なデータ機能のブロック図である。 [00129] 図１２の実施形態から出力されたメニュー画面のスクリーンショットである。 [00130] 図１２の実施形態から出力されたメニュー選択画面のスクリーンショットである。 [00131] 図１２の実施形態の選択画面インタフェースのスクリーンショットである。
好ましい第１実施形態
[00132] 図２Ａを参照すると、好ましい第１実施形態に係るメディア配信管理システム１０のブロック図が示されている（また、さらなる実施形態－ＳＰＡＮ－ＡＩ実施形態を定義するＳＰＡＮ－ＡＩシステムコンポーネントを組み込んでいる。明細書におけるＳＰＡＮ－ＡＩ実施形態の説明をさらに参照されたい）。
[00133] この場合、システム１０はオリジンストア１１（本明細書の一部では「スーパーＰｏＰ」と呼ばれることもある）を含む。オリジンストア１１は、単一のサーバとして実装されてもよく、又は、それ自体がサーバのネットワークであってもよい。特定の商業的な実装では、サーバは、商業的パートナのコンテンツ配信ネットワークの一部を形成してもよい。オリジンストア１１は、ライセンス使用（常にではないが、通常、適切な条件の交渉に従う）のために利用可能なデジタルコンテンツ１３を含むさまざまなデータベース１２と通信する。オリジンストア１１は、通常、コンテンツにデジタル著作権管理（ＤＲＭ）が適用されていることを意味する「ラップされた」コンテンツとしてデジタルコンテンツ１３を受信する。
[00134] オリジンストア１１は、ネットワーク機器１４によって加入者又は購入者がこのコンテンツ１３を利用することができるようにする。ネットワーク機器１４は、デジタルコンテンツ１３の消費現場又はその近くに配置される。
[00135] 本発明の実施形態によれば、ネットワーク機器１４は、インターネット１６を介して通信するときに一般的に利用可能な通信プロトコル１５に従って、オリジンストア１１からデジタルコンテンツ１３を直接受信することができる。最も一般的には、通信はインターネット１６を介して行われる見込みであるが、プロトコル１５の使用を容易にする他の構造が検討され得る。デジタルコンテンツ１３は、以下のセキュリティ技術及び機能のうちの１以上を使用して、取り込みポイントからネットワーク機器１４まで保護されてもよい：
－プラットフォームのセキュア環境へのＡｓｐｅｒａを介したセキュアな取り込み
－すべてのマスタ資産のストレージ及び処理が、プラットフォームの承認されたセキュア環境内にとどまる
ｉ．プラットフォームセキュアなストレージ内のメザニンストレージ
ｉｉ．プラットフォームのセキュアなトランスコードファームでのトランスコード
ｉｉｉ．プラットフォームのセキュアなマイクロソフトＰｌａｙＲｅａｄｙサーバでのＤＲＭラップ
ｉｖ．プラットフォームからＥｄｇｅＣａｓｔオリジンストア［１１］へのＤＲＭラップされたアセットの転送
－別の実施形態は、米国映画協会承認施設上及びその中での個別のセキュアな取り込み、メザニンストレージ、トランスコード及びＤＲＭラッピングを含む。
－プラットフォーム及びマイクロソフトＰｌａｙＲｅａｄｙによって管理されるすべての権利及び資格
－スーパーＰｏＰ及びセキュアピアアシスト（商標）のＥｄｇｅＣａｓｔネットワークを介した、セキュアなＰｌａｙＲｅａｄｙクライアントを用いた、ネットワーク機器ハードウェア信頼可能な実行環境（ＴＥＥ）への配信
－システムは、ゼロから多層化セキュリティ向けに設計されている
－ネットワーク機器は、ＴＶへのＨＤＭＩ ＨＤＣＰ接続を保護するためにＴＥＥでＤＲＭトランスコードを保護する
－ネットワーク機器ネットワークアクセスは公開鍵暗号基盤（ＰＫＩ）セキュリティ及び証明書によって保護される。
[00136] アグリゲータデータベース１２及びネットワーク機器１４にプログラムされた通信構造及びアルゴリズムは、デジタルコンテンツの１３の特定されたアイテム１７への所定のネットワーク機器１４によるアクセス及びアイテム１７の使用を許可する初期化シーケンス後に、コンテンツ１３が最初にアグリゲータデータベース１２から、通常はインターネット１６を通じて取得されるようになっている。繰り返しになるが、常にではないものの、許可は、特定されたアイテム１７へのアクセスが提供される前に、取引条件の交渉の対象となる。
[00137] 特定されたアイテム１７の全部又は一部が所定のネットワーク機器１４にダウンロードされると、その全部又は一部はその機器によって「再生」されることができる。ほとんどの場合、機器は、セキュアな、例えば、ＨＤＭＩ ＨＤＣＰデジタルコンテンツを、テレビセットなどの視聴覚ディスプレイ装置１８に出力する。他の実施形態では、特定されたアイテム１７は、タブレット及び電話及びテレビなどの他のデバイスに無線で又はイーサネット経由でセキュアにストリーミングされることができる。他の場合では、特定されたアイテム１７は、機器で再生される、若しくは、無線で又はイーサネット又は他の方法で他のゲーミングプラットフォームなどのゲーム機に「サイドローディング」される、ゲームコンテンツであってもよい。
[00138] 本システム１０の機能は、別のネットワーク機器１４が交渉して、同じ特定されたアイテム１７へのアクセスをリクエストする場合、コンテンツ（又はその一部）がオリジンストア１１又はすでにその特定されたアイテム１７が格納されているネットワーク機器１４のいずれかからダウンロードされてもよいことである。
[00139] どのソースを使用するかについては、ネットワーク知識及びセキュアなピアアシスト基準１９に従って決定され、これには以下のものが含まれる：
ａ．最も必要なパケット
ｂ．最速のダウンロード速度
ｃ．最小レイテンシ
ｄ．デジタルコンテンツのリアルタイム又はほぼリアルタイムの配信を維持するために、次のデジタルビット又はビットのグループが最も容易かつ効率的に取得されることができるネットワークアドレス。
[00140] ルーティング情報は、配信及び／又は集中化されてもよく、かつ、ハッシュテーブル又はその他の効率的なデータベースメカニズムの形式であってもよい。ネットワーク機器１４及びルーティングの制御と組み合わせられたこの詳細な知識は、ソフトウェア定義ネットワーキング（ＳＤＮ）の形態である。
[00141] 具体的には、「ネットワーク知識」には、デジタルコンテンツ１３を形成するすべてのデータパケットのアドレス情報が含まれ、より具体的には、どの時点においても、特定されたアイテム１７の一部を形成するすべてのデータパケットのアドレス情報が含まれる。このデータパケットアドレス情報は、図３に示されるようにデータベース４０に格納されてもよく、各々個々のアドレス、例えばそれぞれのデータパケット２４のアドレスＡＡが、位置、この例では位置ｌｏｃ１にリンクされる。
[00142] データベース４０は、オリジンストア１１に格納されてもよく、又は、オリジンストア１１の一部を形成してもよく、又は、別個のサーバであってもよい。他の例では、分散ストレージ構成を提供するために、データベース４０は、個々のネットワーク機器１４のメモリ２１に少なくとも部分的に格納されてもよい。時間が経つにつれて、特定されたアイテム１７が（全部又は一部）ダウンロードされ得る広範囲に分散されたかなりの数のソースが利用可能になることが理解される。
[00143] どのソースを使用するかについては、それらのネットワークの使用を最適化し、かつ、消費者、電話会社及びＩＳＰ及びサービスオペレータに対するコストを最小限に抑えるために、電話会社及びＩＳＰと連携して決定されてもよい。これは、ネットワークオペレータのドメイン内に留まるセキュアピアアシストトラフィックの「定額制コンテンツ」契約の形態を取ってもよい。
[00144] 特定されたアイテムが特定のネットワーク機器１４にダウンロード又はストリーミングされることをどのような基準に基づいて許可するかに関して、商業的に異なるモデルが使用され得る。例えば、このモデルは、ペイパービューなどの「従量制」又はレンタル又はダウンロードによる所有に基づいていてもよい。
[00145] 代替手段では、モデルはサブスクリプションモデルに基づき得る。
[00146] ネットワーク機器１４の一例が以下により詳細に説明されるが、上述した機能を提供するようにプログラムされたプロセッサは、スマートフォン又はスマートＴＶ又はゲームコントローラ内に配置されることができる－特定のスタンドアロンの専用ネットワーク機器１４に限定される必要はない－ことを理解されたい。
[00147] スーパーＰｏＰ ＣＤＮ及びセキュアピアアシスト基準の組み合わせは最適な配信を保証する。ビデオパケットは、利用可能な最適な位置から供給される。ネットワーク機器ノードのネットワークは、最適なネットワークアーキテクチャ：ネットワークの最も遠いエッジ、すなわち、顧客構内でのインテリジェンス及びストレージ、を提供する。これは、ギャップを埋めるマスタスーパーＰｏＰによって強化される。このアーキテクチャにより、階層型ネットワークトラフィック及びネットワーク間ピアリングを最小限に抑えながら、ユーザの接続を最大の帯域幅で駆動することが保証される。ネットワークプロトコル及びパラメータは経験に基づいて最適化されている。
[00148] セキュアピアアシスト基準及びそれらに基づくアプリケーションプログラムは、ＳＣＴＰ、ＴＣＰ／ＩＰ、ＵＤＰ及びビデオパケットレベルでネットワークトラフィックを認識して報告する。各ネットワーク機器１４は、メッシュネットワークにおいてインテリジェントノードを形成する。これは、グリッドコンピューティング又は分散型クラウドコンピューティングとして説明されることもある。我々は、分散型及び集中型のルーティング情報及びインテリジェンスをビデオパケットレベルまで組み合わせる。これにより、ソフトウェア定義ネットワークのような性能を有するネットワークの最適な管理が可能になる。
[00149] セキュアピアアシスト基準により、インターネット経由でビデオ及びゲーム配信管理のためのエコシステム全体の形成が可能になる。各ネットワーク機器１４は、ネットワーク及びビデオパケットレベルで指標及び統計を監視し、トラフィック及びビデオ状態をリアルタイムで報告する。ビデオ資産管理及び配信プラットフォームとスーパーＰｏＰ ＣＤＮとを組み合わせると、ネットワーク全体の包括的なクオリティオブサービス（ＱｏＳ）の監視及び制御が提供される。セキュアピアアシスト基準は、インターネット経由のビデオ配信の非常に効率的な方法を提供し、ネットワーク負荷を最小限に抑え、かつ、ネットワーク及び顧客の視聴パフォーマンスを最大化する。セキュアピアアシスト基準は家電製品（ＣＥ）アプリに実装されてもよい。
[00150] セキュアピアアシスト基準１９は、ネットワークの到達範囲を、エッジを超えて顧客の自宅まで直接拡張する。セキュアピアアシスト基準１９は、最新のインターネット：交換機からのファイババックホールを使用した適度に高い顧客構内テールスピードを利用するように設計されてもよい。セキュアピアアシスト基準アーキテクチャは、スーパーＰｏＰ ＣＤＮアーキテクチャと組み合わされたセキュアピアアシスト基準１９で各々プログラムされたネットワーク機器ノードのネットワークを使用して、ユーザの接続を最大容量で駆動し、それによって、感じられるほどの中断なく、コンテンツが最高品質で配信されることを保証する。
[00151] 好ましい形態では、オリジンストア１１に格納されたデジタルコンテンツ１３がシンジケートされてもよい。例えば、格納されたデジタルコンテンツ１３は、ＹｏｕＴｕｂｅがウェブサイト上にポータルを置くように、誰かのウェブサイト上にストアポータルとして供給されてもよい。参加サイトの所有者は、それらの観客に関連するマスタカタログからタイトルのサブカタログを選択してもよい。
[00152] アグリゲータデータベース１２は、オリジンストア１１に配信する前にデジタルコンテンツ１３に適切なセキュリティを適用するのをアシストするために、以下の技術を含んでもよい：
－ゼロからの多層のセキュリティのために設計される
－セキュアピアアシストネットワークは、セキュアで隠されて発見されないように設計される
－セキュアピアアシストネットワーク管理システムは、ＰＫＩ及びセキュアな証明書によって保護される
－セキュアピアアシストは、ＢｉｔＴｏｒｒｅｎｔネットワークには「見えない」ものであり、かつ、そのプロトコルにおいてそのようなネットワークに類似していない
－すべてのセキュアピアアシストプロトコルは、標準的なインターネットプロトコル又はＰＫＩセキュリティ及び検証を有するセキュアプロトコルである
－すべてのデジタルコンテンツ１３は、マイクロソフトＰｌａｙＲｅａｄｙ ＤＲＭで暗号化され、ネットワーク機器ＴＥＥ内で保護される
－ＰｌａｙＲｅａｄｙ ＤＲＭは、その信頼可能な実行環境（ＴＥＥ）内の機器のハードウェアに実装される
－機器のオペレーティングシステムは、ハードウェアＤＲＭと完全に統合され、かつ、ハードウェアＤＲＭを利用してメディアパイプラインを保護する
－一実施形態では、機器のオペレーティングシステムはマイクロソフトＷｉｎｄｏｗｓであってもよい
－ＰｌａｙＲｅａｄｙキー管理は、ネットワーク機器ＴＥＥセキュリティ及びキー管理とは完全に分離され、かつ、ネットワーク機器ＴＥＥセキュリティ及びキー管理に対して付加的である
－ＰｌａｙＲｅａｄｙ ＤＲＭ及び復号化はネットワーク機器ＴＥＥによって保護される
－キー管理及び保管は、機器上のセキュアなアプリケーション及び環境内で実行される
－一実施形態では、そのセキュアなキー管理システムは、プロセッサアーキテクチャ、命令セット、ライブラリ、アプリケーションプログラミングインタフェース（ＡＰＩ）及び認証サービスによって有効化される革新的なセキュアなエンクレーブ環境を利用してもよい。
ユーザインタフェース
[00153] 図３を参照すると、ネットワーク機器１４及び例示的な画像ディスプレイ装置１８がより詳細に示されている。
[00154] この例では、ネットワーク機器１４は、メモリ２１と通信するプロセッサ又はマイクロプロセッサ２０を含む。マイクロプロセッサ２０は、好ましくは少なくとも画像ディスプレイ２３を含む外部デジタル装置との間で信号を送受信することができる入出力装置２２と通信する。プロセッサ又はマイクロプロセッサは、画像処理装置（ＧＰＵ）を含んでもよく、又は、そのＧＰＵは別個のプロセッサ、システム又はサブシステムであってもよい。
[00155] メモリは、プロセッサ２０がネットワーク２５を介してデジタルコンテンツ１３を送受信することを含むさまざまな機能を実行することを可能にするセキュアピアアシスト基準１９に対応するコードを含むコードを包含する。ネットワーク２５は、インターネット１６、ローカルエリアネットワーク２６及びワイドエリアネットワーク２７を含み、これらはすべて互いに相互通信する。
[00156] デジタルコンテンツ１３は、通常、その各々がヘッダ２４Ａ及びペイロード２４Ｂを備える複数のデータパケット２４を備える。
[00157] ペイロード２４Ｂは、より具体的には、音声データ、ビデオデータ、ゲームデータ又は他のデータであり得るデジタルデータを備える。
[00158] パケット２４は、必ずしも、連続した順序で機器１４に到達するとは限らないことに留意されたい。通常のシナリオでは、異なるパケットが異なる発信元から到達する－これに関して、図９及び図１１を参照されたい。
[00159] ネットワーク機器１４のコア機能は、デジタルコンテンツ１３を制御可能に送受信し、かつ、そのデジタルコンテンツ１３をローカルでローカル信号２７に変換して、音響映像ディスプレイ装置１８など（しかしこれに限定されない）の外部デジタルデバイスを駆動する。
[00160] ネットワーク機器１４のさらなる機能は、ネットワーク機器１４によって受信又はネットワーク機器１４から送信されたデジタルコンテンツの「購入」及び「再生」をユーザが制御することを可能にすることである。
[00161] 好ましい形態では、ユーザエクスペリエンス及びユーザインタフェースは可能な限りシンプルに保たれる。最も単純な形態では、遠隔制御装置を介してカーソルを左又は右に移動させるだけで、ユーザコントロールが実行される。これらのアクションは、非常に単純なメニュー及び画面上のコンテンツの表示を制御する。これらは、同種のもの又は混合されたものであってもよく、すなわち、純粋なメニュー又は純粋なコンテンツ表示又は両方の混合であってもよい。１つの好ましい形態では、ディスプレイは、ユーザエクスペリエンス及び遠隔制御装置を介した制御を反映する円弧又は円である。大規模なコンテンツライブラリなど、表示するアイテムが多数ある場合、表示は、コンテンツの「タイル」の同心の円弧又は円、すなわち、コンテンツタイトルの「表紙」のクリーンなグラフィックイメージであってもよい。別の実施形態では、これらのタイルはグリッド構造であってもよい。
[00162] メニューのナビゲーションは、「左」及び「右」ナビゲーションの単純な組み合わせによって実現される。最も単純な場合、アクションアイテムのメニューは、左又は右をクリックすることによって左又は右にナビゲートされてもよい。一例では、メニューは、カーソルボックスなどの選択グラフィックデバイスの下で対応して左右に移動してもよい。別の例では、選択グラフィックデバイスは左又は右に移動してもよい。強調表示されると、メニューアイテムは、１回クリックするだけで選択される。これにより、アクションを発生させてもよく、又は、メニュー構成により深くナビゲートしてもよい。ナビゲーション「アウト」はダブルクリックによるものであってもよい。代替的に、「戻る」又は「キャンセル」などのメニューナビゲーションアイテムがあってもよい。ビデオライブラリなどの多数のオブジェクトをナビゲーションする場合、これらは同心の円弧又はリング又はタイルのグリッドで表示されてもよい。リングは、クリックで「中に」、ダブルクリックで「外に」、左又は右をクリックして左右に、ナビゲートされてもよい。選択されたアイテム、タイル、円弧又はリングは、フォーカス及び／又はサイズを大きくすることによって強調表示されてもよい。現在選択されていないアイテム、タイル、円弧又はリングは、焦点の中心から移動する及び／又はアイテムの「焦点をぼかす」ことによって、若しくは、それらのサイズを縮小することによって、焦点から縮小される。これにより、選択されていないアイテム、タイル、円弧又はリングが、ユーザから「離れて」移動し、かつ、選択されたアイテム、円弧又はリングがユーザに「向かって」移動するという効果が得られてもよい。
[00163] より洗練された使用は、速度又は距離に依存するアクションなどの制御メカニズムによってサポートされてもよい。ちょっとしたアクションで、メニュー又はアイテムをゆっくりと短く移動させてもよい。より大きなアクションで、メニュー又はアイテムをより速くより長く移動させてもよい。同様に、アクションの速度も、メニューアクションの規模又は性質を決定してもよい。これは、アクションの距離とは無関係であってもよい、又は、関連してもよい。
[00164] 好ましい形態では、ユーザグラフィック表示は、非常に単純で、きれいで、整頓されていて鮮明であり、単純さ及び使いやすさの感覚を提供する。
[00165] 例えば、図５Ａ～図５Ｆを参照すると、一連の運用は以下のようであり得る：実質的に垂直に配置された円弧上にあるグラフィック構造２８が、図５Ａに示されており、又は、図５Ｂに示される実質的に水平に配置された円弧上にあってもよい。ユーザは、カーソル２９装置を操作して、グラフィック構造２８の選択された１つを取り囲み、例えば「マイムービー」グラフィック構造を指定する。
[00166] その後、ユーザは、この例では、一連の映画セレクションを通じてカーソルを移動させて、図５Ｄに示されるような「キャプテンアメリカ」の映画セレクションを指定する。
[00167] ユーザはいつでも現在のメニューアイテムから「後退」して、図５Ｅに示す一連のグラフィック構造２８まで１レベル上に移動してもよい。図５Ｆは、「キャプテンアメリカ」のグラフィック構造が、カーソル２９によって強調表示されて示されていた場合の特定のセレクションの詳細を示している（シンジケート化されたウェブストア４１から入手可能なストアコンテキスト内の購入メニューの図５Ｄ－図６参照）。
[00168] 別の形態では、これは、画像ディスプレイ２３、この例では音響画像ディスプレイ装置１８に表示されるグラフィック構造２８に関連する長方形の境界デバイスの形態でカーソル２９を制御することによって行われ得る。
[00169] 特定の形態では、グラフィック構造２８は、円弧又は円形の経路上にあってもよい。
[00170] １つの形態では、これらの制御は、例えば、無線又はインターネット経由でメインネットワーク機器１４又はホームネットワークを形成する「サテライト」ネットワーク機器１４に接続されたスマートフォン上の遠隔制御アプリケーションで「シミュレーション」されてもよい。
[00171] 別の形態では、これらの制御は、ＴＶリモートコントローラ又はゲームコントローラで具現化されてもよい。
[00172] 別の形態では、これらの制御は、メインネットワーク機器１４又はホームネットワークを形成する「サテライト」ネットワーク機器１４に無線で接続されたネットワーク機器１４のより小型のバージョン上で複製されてもよい。
[00173] 図６及び図７に例示されるように、これらのＵＩコンセプトにより、特に音響画像ディスプレイ装置１８上で見るためのデジタルコンテンツ１３の選択を含む、ネットワーク機器１４の運用の合理化された制御を可能にする。重要なことは、ＵＩでの物理的なユーザエクスペリエンスの反映であり、例えば、メニュー及び画像の円弧、メニュー又はタイトルを示す同心円（又は円弧）、メニュー及び画像の融合、一実施形態では円及び円弧の融合である。別の実施形態では、メニュー及び画像が格子状のタイルで表示されてもよい。
実装の第１具体例
[00174] 好ましい形態では、ネットワーク機器１４は少なくとも以下の機能を含む：
－ＷｉＦｉ又はイーサネットケーブル経由でインターネットに接続する
－ＨＤＭＩ又はＷｉＦｉインタフェース経由でテレビに接続する
－テレビ制御のためにＵＳＢ又はＨＤＭＩに接続する
－ＷｉＦｉ又はイーサネット経由で他のデバイス、例えば、タブレット、ＰＣに接続する
－セキュアピアアシスト基準ネットワーククライアント
－マイクロソフトＰｌａｙＲｅａｄｙセキュアクライアント
－信頼可能な実行環境
－映画、テレビ及びゲームの再生
－アプリ経由の又は「ホーム」機器に無線で接続された機器又は機器の小型バージョン経由の、「リモート」機能、例えば、シーク、一時停止、巻き戻し、早送り、スローモーション
－ＴＶコントロール、ゲームコントローラ、キーボード、トラックパッド又はマウス経由のリモート機能
－すべてのコンテンツのストリーミング、ダウンロード、保存（マスストレージオプションあり）
－他のゲームプラットフォーム、タブレット、携帯電話にゲームをサイドローディングする
－ＨＤ及びＵＨＤ（「４Ｋ」）
－サードパーティのコンテンツを含むライブラリを管理する
－コンテンツをセキュアに共有する。コンテンツはＤＲＭで保護され、コンテンツのロックを解除するためのキーを購入するメカニズムが提供される
－指標／統計を記録して管理システムに送信する
－コンテンツの挙動及びパフォーマンスを監視及び管理する
－ネットワークの挙動及びパフォーマンスを監視及び管理する
－メディアハブ
[00175] 例示のシステムの全体的なトポロジは、図６、図７及び図８に図示するようなものであり得、かつ、以下のような機能仕様を有している：
機能説明
[00176] 本発明のネットワーク機器１４の実施形態は、セキュアピアアシストプロトコル１９に従って動作するデバイスを備え、デバイスは、テレビ又はコネクティッドデバイス上で高品質の映画、ゲーム及びテレビをダウンロード、保存、ストリーミング、再生及び共有するためのポータブルデバイスである。本実施形態は、セキュアピアアシスト基準１９テクノロジー及びコンテンツオリジンストア１１及びシンジケート化された小売コンテンツウェブストア４１を組み合わせて、最新のハリウッド及びインド映画、テレビ及びゲームをＴｒｕｅ ＨＤ及びＵＨＤでテレビに提供する。ネットワーク機器１４の実施形態は、今日のＯＴＴ及びＩＰ ＴＶ配信における重要な問題：ビデオトラフィックの指数関数的成長に対処する。この例では、ネットワーク機器１４は、Ｔｒｕｅ高解像度及び超高解像度で、何を見たいか、いつそれを見たいか及び誰とどのようにそれを共有したいかを選択することができる新世代のコンテンツ所有者に柔軟性をずっと提供する。
機能：
－ＧＴ ＴＶストアから映画及びテレビをダウンロードしてストリーミングするためにＷｉＦｉ ａ、ｂ、ｇ、ｎ、ａｃ又はイーサネットケーブル経由でインターネットに接続する
－例えば、テレビ又は他のデバイスに接続するためのＢｌｕｅｔｏｏｔｈのオプション
－ＨＤＭＩｖ２．０ａ及びＨＤＣＰ２．２インタフェース又は規格が進化した際にはそれ以降のバージョン経由でテレビに接続する
－高品質オーディオ、例えば、ドルビー５．１又は７．１をサポートする高品質オーディオサウンドシステムへの、フルＨＤ１０８０ｐ６０、ＵＨＤ（４Ｋ ＵＨＤＴＶ ２１６０ｐ ３８４０×２１６０）及びＨＤＣＰセキュアＨＤＭＩ接続又はファイバ経由の接続
－Ｈ．２６４のすべてのコーデックを含む幅広いビデオエンコーディング規格をサポートする
－Ｈ．２６５ＨＥＶＣ及びＶＰ９及びオープンメディアコーデック用アライアンス
－他のデバイス、周辺機器、ＴＶコントロールへの接続用の３Ｘ ＵＳＢインタフェース
－電源用のＰＳＵ
－ＷｉＦｉ又はイーサネット経由で他のデバイス、例えば、電話、タブレット、ＰＣに接続する
－遠隔制御及びストアでの最初の購入
－Ｍｉｒａｃａｓｔ及びＤＲＭ経由のストリーミング
－セキュア環境でのセキュアピアアシストネットワーククライアント
－「リモート」機能、例えば、シーク、一時停止、巻き戻し、早送り、スローモーションを含む映画、テレビ及びゲームを再生する
－マイクロソフトＰｌａｙＲｅａｄｙセキュアクライアント
－イーサネット、ＷｉＦｉ又はＵＳＢ経由で他のゲームプラットフォーム、タブレット、携帯電話にゲームをサイドローディングする（将来のリリース）
－すべてのコンテンツのストリーミング、ダウンロード及び保存（マスストレージオプションあり）
－ＨＤ及びＵＨＤ
－サードパーティのコンテンツを含むライブラリを管理する
－コンテンツをセキュアに共有する
－指標／統計を記録して管理システムに送信する コンテンツの挙動及びパフォーマンス ネットワークの挙動及びパフォーマンス
－メディアハブ
－ユニバーサルプラグアンドプレイＵＰｎＰ
モデル
[00177] すべてのモデルは、生産コストを最小限に抑えるために単一のエンクロージャ用に設計される。これは、シンプルで革新的なヒューマンインタフェースを有する審美的形態及び機能性の高いデバイスである。モデルは、スーパーアーリーアダプタ市場だけでなく、メインストリーム市場にもアピールするように設計されている。モデルの使い方は非常に簡単である。
[00178] 基本モデル：これは、最小２ＴＢのディスクと及び１２８ＧのＳＳＤストレージを有する基本モデルである。それは、セキュアピアアシストネットワークで完全に機能するピアであり、ストア４１からの映画及びＴＶの高品質なダウンロード及びストリーミングを可能にする。それは、ユニットを介して、電話又はタブレットアプリを介して、若しくは、テレビリモコン又はキーボードを介して、トラックパッド又はマウスを介して制御される。
[00179] ディスクライブラリを有する基本モデル：これは、映画の保存用に最小２ＴＢの２．５インチディスクドライブを有する基本ユニットである。それは、エンコードサイズに応じて、２００～４００のＨＤ映画又は１００のＵＨＤ映画を保存することができる。
[00180] ＳＳＤライブラリを有するＳＳＤモデル：これは、２５０Ｇ～２ＴＢのＳＳＤハードドライブを有する基本ユニットである。それは、エンコードサイズに応じて、１００のＵＨＤ映画を保存する。
[00181] メディアハブ及びストリーミング：これにより、電話及びタブレットなどのＣＥデバイスへのデジタルコンテンツのセキュアなストリーミングと、テレビへのユーザコンテンツのストリーミングが可能になる。
ネットワーク機器制御アプリ
[00182] ネットワーク機器１４は、電話又はタブレット上のアプリによって制御されてもよい。これは、最初はｉＰｈｏｎｅ及びタブレット用のＡｎｄｒｏｉｄ又はｉＯＳアプリであってもよい。他のアプリケーションが将来的に実装される。それは、すべての表示機能の完全な遠隔制御を提供してもよいだけでなく、ネットワーク機器にアクセス可能なストアを介して直接購入する機能を提供してもよい。
[00183] それは、任意選択的に、装備されている場合はＵＳＢ又はＢｌｕｅｔｏｏｔｈ経由で、又は、ネットワーク機器１４経由で、ＴＶを遠隔制御してもよい。
電源
[00184] 好ましい形態では、システムは可能な限り低電力でなければならない。システムは、ＡＣ電源パックから電力を供給されてもよい。システムは、任意選択的に、バッテリ駆動であってもよい。
オペレーティングシステム
[00185] システムは、Ｌｉｎｕｘオペレーティングシステム又はマイクロソフトＷｉｎｄｏｗｓオペレーティングシステムのセキュアなリアルタイムバージョンを実行してもよい。
アーキテクチャ
[00186] 具体例１のシステムでは、システムアーキテクチャは、ＡＲＭ ＴｒｕｓｔＺｏｎｅを含むＡＲＭ Ｃｏｒｔｅｘ Ａ９以降、又は、Ｓｅｃｕｒｅ Ｇｕａｒｄ Ｅｘｔｅｎｓｉｏｎｓ（ＳＧＸ）、Ｍｅｍｏｒｙ Ｐｒｏｔｅｃｔｉｏｎ Ｅｘｔｅｎｓｉｏｎｓ（ＭＰＸ）、セキュアエンクレーブ及びハードウェアＤＲＭを含むインテルコアアーキテクチャの第６世代以降であってもよい。
セキュリティ
[00187] 具体例１のシステムでは、すべてのメディアファイルがＤＲＭ暗号化される。好ましいＤＲＭは、映画の場合はマイクロソフトＰｌａｙＲｅａｄｙ、ゲームの場合はＵｂｉｓｏｆｔ ＤＲＭ又はＴａｇｅｓ Ｓｏｌｉｄ Ｓｈｉｅｌｄであるが、Ａｄｏｂｅ Ａｃｃｅｓｓ及びＧｏｏｇｌｅ Ｗｉｄｅｖｉｎｅを含む他のスタジオ承認ＤＲＭが使用されてもよい。システムは、信頼されたアプリケーションがデバイスの耐用年数にわたってフィールドに追加される、堅牢で長期的なソリューションを提供してもよい。システムは、信頼可能な実行環境の仕様に準拠していてもよい。システムは、信頼された起動モードとすべてのＩ／Ｏポートの信頼された制御とをサポートしてもよい。
[00188] システムは、インテルのＳｅｃｕｒｅ Ｇｕａｒｄ Ｅｘｔｅｎｓｉｏｎｓ（ＳＧＸ）、Ｍｅｍｏｒｙ Ｐｒｏｔｅｃｔｉｏｎ Ｅｘｔｅｎｓｉｏｎｓ（ＭＰＸ）、セキュアエンクレーブ及びハードウェアＤＲＭをサポートしてもよい。
[00189] システムは、セキュアな認証及びシーリングをサポートしてもよい。
[00190] システムは、デジタル著作権管理（ＤＲＭ）用のＡＲＭアドバンストシステムアーキテクチャ及びベースアーキテクチャプラットフォームをサポートしてもよく、貴重なコンテンツを保持するために使用されるＲＡＭの領域を保護するＴｒｕｓｔＺｏｎｅアドレス空間コントローラ（ＴＺＡＳＣ）を統合している。
[00191] アーキテクチャは、ＧＰＵ、ビデオエンジン及びディスプレイコントローラなどのメディアアクセラレータの統合をサポートしてもよく、これらはすべて、プロセッサのセキュリティ状態に関する知識を必要とする。
[00192] システムは、改ざん防止及びリアルタイムクロックを提供してもよい。
[00193] システムは、ＤＲＭ復号速度を最適化するために、セキュアなハードウェア暗号化アクセラレーションをサポートしてもよい。システムは、デジタル署名されたソフトウェアの高保証起動及び認識をサポートしてもよい。
[00194] システムはセキュアＪＴＡＧ－ＪＴＡＧをサポートしてもよく、すなわち、秘密鍵のチャレンジ／レスポンスプロトコルが正常に実行されない限り、（デバッグなしレベルでの）使用が制限される。
ＤＲＭ
[00195] 好ましい形態の具体例１のシステムはデジタル著作権管理（ＤＲＭ）をサポートする。映画及びテレビの場合にマイクロソフトＰｌａｙＲｅａｄｙが好ましく、かつ、ゲームには最初はＵｂｉｓｏｆｔ ＤＲＭ又はＴａｇｅｓ Ｓｏｌｉｄ Ｓｈｉｅｌｄが好ましい。他のスタジオ承認ＤＲＭ、例えば、Ａｄｏｂｅ Ａｃｃｅｓｓ及びＧｏｏｇｌｅ Ｗｉｄｅｖｉｎｅは代替手段である。
ハードウェア及びＯ／Ｓ
－現在のハードウェア及びＯ／Ｓ仕様
－Ｉ／Ｏポート／アンテナ
－ＡＣ電源アダプタ
－３ Ｘ ＵＳＢ２．０
－１ Ｘ １０００Ｍｂイーサネット
－ＨＤＭＩ２．０ａコネクタ
－ＷｉＦｉ ａ、ｂ、ｇ、ｎ、ａｃ
－ＨｉＦｉサウンドオプティカル又はＨＤＭＩ
－マスストレージ
－２．５インチディスクドライブ ２ＴＢ最小
－ＳＳＤ１２８Ｇ－１ＴＢ最小
[00196] 図１４を参照すると、デジタルコンテンツ１３のシンジケーションのための概念的なフロー図が示されている。
[00197] 要約すると、具体例１のシステムが説明され、このシステムは、好ましくは、図３を参照して説明されたタイプのネットワーク機器１４を介して実装される。
[00198] ネットワーク機器でデータパケットを受信するための基準の好ましい形態は、単独で又は組み合わせて、以下の１以上に従って動作する：
ａ．最も必要なパケット
ｂ．最速ダウンロード速度
ｃ．最小レイテンシ
ｄ．デジタルコンテンツのリアルタイム又はほぼリアルタイムの配信を維持するために、次のデジタルビット又はビットのグループが最も容易かつ効率的に取得可能なネットワークアドレス。
[00199] 好ましくは、デジタルコンテンツ、特にデジタルコンテンツの特定のアイテムが、ＤＲＭで「ラップ」され、ネットワーク機器に配信され、マイクロソフトＰｌａｙＲｅａｄｙインフラストラクチャを利用してネットワーク機器で復号化される。
[00200] 図１１を参照すると、ユーザの観点から概念化されたシステム１０が示されている。
[00201] 大まかに言えば、アグリゲータデータベース１２、オリジンストア１１及びデータパケットアドレスデータベース／ネットワーク管理サーバ４０を組み合わせた「スーパーＰｏＰ」がこの例にあり、「スーパーＰｏＰ」は、分散型ネットワーク機器１４と連携して、かつ好ましくは、インターネットを主要な通信チャネルとして使用して、データパケット２４（デジタルコンテンツ１３の特定されたアイテム１７を形成する）の効率的でタイムリーな配信を調整し、それによって、ユーザ４２への幅広いデジタルコンテンツのセキュアでタイムリーな配信を可能にする。
[00202] システムは、デジタルデータの作成者及び権利所有者にデジタルデータのセキュリティに対する信頼を提供することによって、すべての利害関係者の体験を向上させると同時に、実質的にリアルタイムのストリーミング及びデータダウンロードの両方が幅広いインターネット接続で利用可能であるように制御されてタイムリーな方法ですべて配信される、ユーザ４２の選択のために幅広いデジタルコンテンツを提供する。
さらなる好ましい実施形態
[00203] 図１２、図１３及び図１４を参照すると、インテルブランドのチップセット及びマイクロソフトＷｉｎｄｏｗｓブランドのソフトウェアモジュールを使用して実装可能な本発明のさらなる実施形態の基本プラットフォーム及び機能実装が図示されている。
[00204] 本発明の少なくともいくつかの実施形態が高度にセキュアな状態で動作することは有利であり、これにより、超高解像度（ＵＨＤ）映画などの潜在的に価値のあるソフトウェアが、不正アクセスの危険にさらされずに、又は、不正使用の危険にさらされずに処理され得ることが理解される。
[00205] 通常のＵＨＤ映画は、Ｈ．２６４（通常は画面下の１０８０ピクセル又はラインで動作するいわゆるＨＤ解像度）及びＨ．２６５（画面下の２１６０ライン又はピクセルで動作するいわゆる４Ｋ又はＵＨＤ解像度）などのＭＰＥＧ４規格に従って動作する。このような映画の通常のファイルのサイズは１５～２０ＧＢ程度である。現在のさらに好ましい実施形態では、前の実施形態で説明された「セキュアピアアシスト」構成が、Ｗｉｎｄｏｗｓ／インテルプラットフォーム上で有効化される。
[00206] 図１２を参照すると、プロセッサ１１３及びメモリ１１４と通信するトラステッドプラットフォームモジュール（ＴＰＭ）１１２が少なくとも搭載された回路基板１１１が図示されている。代替的に、ＴＰＭは、プロセッサ１１３又は関連のシステムモジュールで具現化されてもよい。
[00207] トラステッドプラットフォームモジュール１１２は、一意の識別子１１５、暗号化及び復号化のための証明書１１６及びセキュアブートコード１１７を含む。
[00208] トラステッドプラットフォームモジュール１１２は、この例では、インテルのＳｅｃｕｒｅ Ｇｕａｒｄ Ｅｘｔｅｎｓｉｏｎｓ（ＳＧＸ）、Ｍｅｍｏｒｙ Ｐｒｏｔｅｃｔｉｏｎ Ｅｘｔｅｎｓｉｏｎｓ（ＭＰＸ）、セキュアエンクレーブ及びハードウェアＤＲＭから利用可能なＴＸＴプラットフォームの一部であるハードウェア上にトラステッドコンピューティンググループアーキテクチャを実装する。
[00209] ＴＰＭがプロセッサ又は関連モジュールに組み込まれている好ましい構成では、プロセッサは、インテルのＳｅｃｕｒｅ Ｇｕａｒｄ Ｅｘｔｅｎｓｉｏｎｓ（ＳＧＸ）、Ｍｅｍｏｒｙ Ｐｒｏｔｅｃｔｉｏｎ Ｅｘｔｅｎｓｉｏｎｓ（ＭＰＸ）、セキュアエンクレーブ及びハードウェアＤＲＭをサポートする。
[00210] 好ましい形態では、ＤＲＭはマイクロソフトＰｌａｙＲｅａｄｙ環境を利用して実装される。この構成では、ＵＨＤ ４Ｋコンテンツは以下の場合かつ以下の場合にのみ再生される：
[00211] ハードウェアＤＲＭ環境が検出された場合
[00212] その環境が信頼可能な実行環境内にある場合、かつ、
[00213] すべてのビデオ出力が、好ましい出力プロトコル、特定の好ましい例ではＨＤＣＰ２．２を使用して実装される場合。
[00214] 動作中、トラステッドプラットフォームモジュール１１２は、プロセッサ１１３がトラステッド実行状態に入ることを許可する。
[00215] プロセッサ１１３による実行のためにメモリ１１４にロードされる好ましいオペレーティングシステムは、マイクロソフトＷｉｎｄｏｗｓ１０オペレーティングシステム又はそれ以降のバージョンである。
[00216] 図１３を参照すると、プロセッサ１１３及びメモリ１１４は、任意選択的に、インテルアーキテクチャ環境内で仮想マシン１１８を実行してもよい。仮想マシン１１８は、高度にセキュアな環境内で動作しながら、Ｗｉｎｄｏｗｓ１０オペレーティングシステムなどのオペレーティングシステムによる直接ハードウェアアクセスを可能にする。前の実施形態のセキュアピアアシスト構成を利用してメモリ１１４にダウンロードされた映画ファイル１１９が処理されてもよく、かつ、ビデオストリームは、好ましくは超高解像度ディスプレイ装置１２１へのＨＤＭＩ、ディスプレイポート又はサンダーボルト接続を介してセキュアに出力するために、ハードウェアＤＲＭ及びＨＤＣＰレベルシフタプロトコルコンバータ（ＬＳＰＣＯＮ）チップ１２０を介して復号化される。
[00217] 代替的に、ビデオストリームは、ＨＤＭＩ経由でセキュアに出力するためにセキュアなＧＰＵ１２０Ａにセキュアにルーティングされてもよい。
[00218] 図１４を参照すると、プラットフォーム１１１上のデータのフローが図式的に示されている。好ましくはセキュアピアアシストプラットフォーム１２２の形態で、多くのソースから潜在的にアセンブルされた映画ファイル１１９は、高度にセキュアな出力ストリーム１１９Ａを提供するハードウェアＤＲＭを利用して、Ｗｉｎｄｏｗｓ１０環境内で動作する任意選択的な仮想マシン１１８を含むコンポーネントによって処理され、出力ストリーム１１９Ａは、超高解像度ディスプレイ装置１２１上に表示可能なセキュアなビデオストリーム１１９Ｃを出力するために、コンバータチップ１２０（好ましくは、ＨＤＣＰ２．２ＬＳＰＣＯＮチップ）によって処理される。
[00219] 信頼可能な実行環境及びストリーム１１９Ａは、図１３に図示されるように、独立したセキュリティサポート及び証明サーバ１２３から提供されるデータ１１９Ｂを介して保護される。
[00220] 最終結果は、リアルタイムで復号化された超高解像度ディスプレイ装置１２１への出力ストリーム１１９Ｃである一方で、高レベルのセキュリティが維持され、それによって、ＵＨＤ ４Ｋ解像度の映画ファイルなどの超高解像度のビデオファイルを、Ｍｏｖｉｅｌａｂｓ及び米国映画協会の仕様並びに個々のスタジオ及びコンテンツ所有者の高価値コンテンツの仕様に従って実質的にリアルタイムで表示することを可能にする。
[00221] 図１５は、画面１２１に出力されたメニュー画面のスクリーンショットであり、これにより、ユーザはディスプレイ１２１上で見る映画を選択し得る。
[00222] 図１６は、ユーザがスクロール構成を利用してディスプレイ１２１上で見る映画を選択し得るメニュー選択画面のスクリーンショットである。
[00223] 図１７は、セレクタ画面構成のスクリーンショットである。
[00224] 特定の形態では、ユーザは、既定の基準に従って選択するためにアイテムをクラスタ化する連想テクノロジーを利用してもよい。このようなシステムの一例は、米国特許出願公開第２０１４／０３３０８４１号に記載されており、その説明、請求の範囲及び図面は、相互参照によって本明細書に組み込まれる。特定の形態では、相関アルゴリズムが、アイテムの有限セットに属するアイテム間に適用され、各アイテムは、関連の視覚的しるしと、前記有限セット内での前記アイテムのディスカバリを容易にするために、前記アイテムの有限セットに属する他のすべてのアイテムに共通する少なくとも属性のセットと、を有している。
[00225] 特定の形態では、相関度を定量化するためにスコアリングシステムが使用される。
[00226] さらなる好ましい実施形態では、アダプティブビットレートを使用する広範な既存の資産及びリソースを利用するために、セキュアピアアシストが、アダプティブビットレートプロトコルに「挿入」又は統合されてもよい。これは、直接統合によって、又は、アプリケーションプログラミングインタフェース（ＡＰＩ）を介してであってもよい。セキュアピアアシストは、ネットワーク通信を担当し、かつ、メディアサーバ、ビデオエンコーダ、セグメンタ／パッケージャ、デジタル著作権管理システム、キー管理システム、コンテンツ配信ネットワーク、ビデオプレーヤ、ブラウザ、クライアントアプリケーションなどのアダプティブビットレートリソースにインタフェースする。セキュアピアアシストは、ビデオ及びその他のコンテンツパケットのタイムリーな配信を管理する。アダプティブビットレートプロトコルには、最適な単一の固定レートストリームとして表示される。実際には、これにより、利用可能なユーザ帯域幅に応じて、アダプティブビットレートがプログレッシブダウンロード又は最適な固定レートストリーミングに変換される。
[00227] さらなる好ましい実施形態では、セキュアピアアシストは、ＭＰＥＧ－ＤＡＳＨとしても知られる、ＨＴＴＰによる動的アダプティブストリーミング（ＤＡＳＨ）と、共通暗号化及び暗号化メディア拡張（ＥＭＥ）と、を用いて統合される。この取り決めの提案された名前は、ＤＳＰＡＳＨ（ＨＴＴＰ経由の動的セキュアピアアシスト）である。この好ましい実施形態は、メディアソース拡張をサポートするＨＴＭＬ５ブラウザに統合される。これにより、標準化された実装が提供され、多数の消費者デバイスにわたって最も効率的な実装が可能になる。
[00228] さらなる好ましい実施形態は、緊密に統合されたマイクロソフトＷｉｎｄｏｗｓ１０（又はそれ以降）オペレーティングシステムの下でハードウェアにＰｌａｙＲｅａｄｙを実装するインテルプロセッサハードウェアプラットフォームの上述した好ましい実施形態で、マイクロソフトＰｌａｙＲｅａｄｙ ＤＲＭ及びマイクロソフトＥｄｇｅ ＨＴＭＬ５ブラウザを使用する。
産業上の利用可能性
[00229] ネットワーク機器は、スタンドアロンのハードウェアユニットとして実装されてもよく、又は、上述したセキュアピアアシスト基準でプログラムされた複数のコネクテッドユニットとして実装されてもよい。代替的な形態では、セキュアピアアシスト基準が、スマートフォン、ゲームコントローラ、スマートＴＶなどの他のデバイスにプログラミングすることができるようにされてもよい。
[00230] サーバベースのデバイスが使用されて、アグリゲータ１２及びオリジンストア１１を実装することができる。
メディア配信管理システムのＳＰＡＮ－ＡＩ実施形態及びＵＣＤＮ実施形態の導入
[00231] 図１Ａを参照すると、図２Ａに示されているメディア配信管理システム１０のＳＰＡＮ－ＡＩ実施形態のブロック図が示されている。ＳＰＡＮ－ＡＩ実施形態は、図１に示すような、統合コンテンツ配信ネットワーク（ＵＣＤＮ）の最適化、管理及び運用のための、広く適用可能で、普遍的に運用可能で、高度にスケーラブルで効率的なシステムを形成するサブシステムを含み、統合コンテンツ配信ネットワークは、ＡＩ主導のセキュアピアアシストネットワーキング（ＳＰＡＮ－ＡＩ）を組み込んでおり、ＳＰＡＮ－ＡＩは、グローバルでスケーラブルでセキュアな分散型コンテンツストレージ、計算及び配信をあらゆるアプリケーション及びネットワーク環境に提供するハイブリッドアダプティブネットワーキングテクノロジーである。ＳＰＡＮ－ＡＩは、非グローバル規模の特定のアプリケーションにのみ適している既存のテクノロジーの限界を認識し、かつ、ＡＩ主導のハイブリッドルーティングアプローチを使用して、統合されたセキュアなコンテンツアドレス可能なアーキテクチャ下で、既存のソリューションの最適な機能を改善し、適応的に組み合わせる。我々はこれを統合コンテンツ配信ネットワークすなわちＵＣＤＮと呼ぶ。
[00232] ＵＣＤＮは、相互運用可能なピアネットワークのグローバルネットワークを作成し、それによって、これまでの「複数のネットワークのうちのネットワーク」アプローチに伴う問題を解消する。ＵＣＤＮは、あらゆるネットワークが任意の他のネットワークと相互運用することを可能にするオープンスタンダード、インタフェース、プロトコル、メソッドを介してそれを行う。これらには、ＡＩ及びルーティング標準、インタフェース、プロトコル、メソッドが含まれるが、これらに限定されない。
背景技術
[00233] 図２Ａを参照する最初の実施形態は、ピアツーピアストリーミング及びダウンロードのハイブリッドエコシステムを教示しており、半集中型（クラウド）メディア配信管理サーバ及びスーパーＰｏＰ（ポイントオブプレゼンス）を、メッシュネットワーク内の分散型［自己組織化］インテリジェントエッジノードと組み合わせ、ノードは、［コンテンツベースの］分散ストレージネットワークを形成し、［集中型及び分散型］ネットワークの知識を利用して、インターネット経由で暗号化されたメディアコンテンツを最適に配信し、ネットワーク全体の包括的なクオリティオブサービス（ＱｏＳ）監視、制御及び最適化を提供する。そのシステムは、上記ではセキュアピアアシスト（ＳＰＡ）として参照されたが、現在ではセキュアピアアシストネットワークすなわちＳＰＡＮとして知られ；ＡＩを組み込んだものがＳＰＡＮ－ＡＩとして知られ、かつ、ハイブリッドアダプティブルーティング設計を組み込んだものがＳＰＡＮ－ＡＩ－ＨＡＲＤとして知られている。
[00234] 図２Ａを参照した最初の実施形態は、ルーティング情報が配信される及び／又は集中化されてもよく、かつ、ハッシュテーブル又はその他の効率的なデータベースメカニズムの形態であってもよいことをさらに教示している。ネットワーク機器１４及びルーティングの制御と組み合わされたこの詳細な知識はソフトウェア定義ネットワーキング（ＳＤＮ）の形態である。
[00235] 特に「ネットワーク知識」は、デジタルコンテンツ１３を形成するすべてのデータパケットのアドレス情報を含み、より具体的には、どんな場合でも、特定されたアイテム１７の一部を形成するすべてのデータパケットのアドレス情報を含むことをさらに教示する。このデータパケットアドレス情報は、図３に示すようにデータベース４０に格納されてもよく、個々の各アドレス、例えば、それぞれのデータパケット２４のアドレスＡＡは、位置、この例ではｌｏｃｉにリンクされる。
[00236] データベース４０は、オリジンストア１１に格納されてもよく、又は、その一部を形成してもよく、若しくは、別個のサーバであってもよい。他の例では、分散ストレージ構成を提供するために、個々のネットワーク機器１４のメモリ２１にデータベース４０が少なくとも部分的に格納されてもよい。時間が経つにつれて、特定されたアイテム１７が（全部又は一部）ダウンロードされ得る広範囲に分散されたかなりの数のソースが利用可能になることが理解される。
[00237] セキュアピアアシスト基準及びそれらに基づくアプリケーションプログラムは、ＳＣＴＰ、ＴＣＰ／ＩＰ、ＵＤＰ及びビデオパケットレベルでネットワークトラフィックを認識して報告する。各ネットワーク機器１４は、メッシュネットワークにおいてインテリジェントノードを形成する。これは、グリッドコンピューティング又は分散型クラウドコンピューティングとして説明されることもあり得る。分散型及び集中型のルーティング情報及びインテリジェンスをビデオパケットレベルまで組み合わせる。これにより、ソフトウェア定義ネットワークのような機能を有するネットワークの最適な管理が可能になる。
[00238] セキュアピアアシスト基準により、インターネット経由のビデオ及びゲーム配信管理のエコシステム全体の形成が可能になる。各ネットワーク機器１４は、ネットワーク及びビデオパケットレベルで指標及び統計を監視し、トラフィック及びビデオ状態をリアルタイムで報告する。ビデオ資産管理配信プラットフォームとスーパーＰｏＰ ＣＤＮとを組み合わせることで、ネットワーク全体の包括的なクオリティオブサービス（ＱｏＳ）の監視及び制御が提供される。セキュアピアアシスト基準は、ネットワーク負荷を最小限に抑え、かつ、ネットワーク及び顧客の視聴パフォーマンスを最大化する、インターネット経由のビデオ配信の非常に効率的な方法を提供する。セキュアピアアシスト基準は家電製品（ＣＥ）アプリに実装されてもよい。
[00239] セキュアピアアシスト基準（ＳＰＡＣ）１９は、ネットワークの到達範囲をエッジを越えて顧客の自宅まで拡張する。
[00240] 図２Ａを参照する最初の実施形態は、電気通信ネットワークの管理及び最適化のためのシステムを説明する。好ましい実施形態では、当該システムは、インターネット、電気通信キャリッジネットワーク及びコンテンツ配信ネットワーク（ＣＤＮ）の管理及び最適化のためのシステムである。ＳＰＡＮ−ＡＩ実施形態及びＵＣＤＮ実施形態は、ＳＰＡＮシステム上に構築され－その構成要素は（ＳＰＡＮ構成要素に加えて）図２Ａに示されている。最終的に、ＳＰＡＮ－ＡＩ実施形態とＵＣＤＮ実施形態とを構成する追加機能は、統合コンテンツ配信ネットワーク（ＵＣＤＮ）の方法を教示し、ＳＰＡＮシステムの分散ストレージネットワークの方法を組み込んで拡張し、それによって、すべてのインターネット、テレコミュニケーションキャリッジネットワークとコンテンツ配信ネットワーク（ＣＤＮ）とを単一の統合された最適化されたネットワークに統合及び最適化する。好ましい実施形態では、これは、セキュアピアアシストネットワーク（ＳＰＡＮ）機械学習及び人工知能ハイブリッドアダプティブネットワーク設計、すなわちＳＰＡＮ－ＡＩ－ＨＡＲＤの最先端の方法によって行われる。
[00241] ＳＰＡＮシステムと組み合わせて、現在の最先端技術を定義する他のイニシアチブ及びプロジェクトがある。これらには、名前付きデータネットワークプロジェクトｉ、ｉｉ；情報セントリックネットワーキングｉｉｉ、ｉｖ及びＩＰＦＳｖが含まれる。これらの他のイニシアチブは完全なソリューションではない。これらは、ＵＣＤＮ実施形態である一般的でスケーラブルなソリューションのサブシステムを効果的に形成する。各々自身に限界を有しており、特に適用範囲の限界と成長の限界とがある。ＳＰＡＮ－ＡＩとＡＩ ＨＡＲＤとを組み込んだＵＣＤＮはこれらの限界を克服する。
ＳＰＡＮ－ＡＩ実施形態及びＵＣＤＮ実施形態の概要
[00242] 本発明は、これらのサブシステムを組み合わせて拡張して、ＡＩ主導のセキュアピアアシストネットワーキング（ＳＰＡＮ－ＡＩ）を組み込んだ統合コンテンツ配信ネットワーク（ＵＣＤＮ）の最適化、管理及び運用のための、広く適用可能で、普遍的に運用可能で、非常にスケーラブルで効率的なシステムを形成し、ＳＰＡＮ－ＡＩは、グローバルでスケーラブルでセキュアな分散型コンテンツストレージ、計算及び配信をあらゆるアプリケーション及びネットワーク環境に提供するハイブリッドアダプティブネットワーキングテクノロジーである。ＳＰＡＮ－ＡＩは、非グローバル規模の特定のアプリケーションにのみ適している既存のテクノロジーの限界を認識し、かつ、ＡＩ主導のアプローチを使用して、統合されたセキュアなコンテンツアドレス可能なアーキテクチャ下で、既存のソリューションの最適な機能を改善して適応的に組み合わせる。我々はこれを統合コンテンツ配信ネットワークすなわちＵＣＤＮと呼ぶ。
[00243] ＵＣＤＮは、相互運用可能なピアネットワークのグローバルネットワークを作成し、それによって、これまでの「複数のネットワークのうちのネットワーク」アプローチに伴う問題を解消する。ＵＣＤＮは、あらゆるネットワークが任意の他のネットワークと相互運用することを可能にするオープンスタンダード、インタフェース、プロトコル、メソッドを介してそれを行う。これらには、ＡＩ及びルーティングスタンダード、インタフェース、プロトコル、メソッドが含まれるが、これらに限定されない。ＵＣＤＮは、相互運用可能なピアネットワークのグローバルネットワークを作成し、それによって、「複数のネットワークのうちのネットワーク」アプローチにこれまで関連付けられた問題を解消する。ＵＣＤＮは、あらゆるネットワークが任意の他のネットワークと相互運用することを可能にするオープンスタンダード、インタフェース、プロトコル、メソッドを介してそれを行う。これらには、ＡＩ及びルーティングスタンダード、インタフェース、プロトコル、メソッドが含まれるが、これらに限定されない。
[00244] ＵＣＤＮは、１以上の相互運用可能なピアネットワークのうちの１つのネットワークから形成される。
[00245] ＵＣＤＮネットワークは、ＳＰＡＮ＿ＡＩネットワークの形態のピアネットワークを備えてもよい。
[00246] これらは、オープンスタンダード、インタフェース、プロトコル又はメソッドの使用によって相互運用可能にされる。好ましい実施形態では、これは、ＡＩ、ルーティング又は他のインタフェースを介して相互運用する１以上のＳＰＡＮ－ＡＩネットワークのうちのネットワークであってもよい（図１Ｂ参照）。
[00247] ネットワークへのＳＰＡＮ－ＡＩエージェントの「インジェクション」（コンテナ化されたマイクロサービス又はアプリケーションの配布）とＳＰＡＮ－ＡＩインテリジェントハイブリッドアダプティブルーティング（ＡＩ－ＨＡＲＤ）及びＳＰＡＮ－ＡＩグローバル最適化ＡＩのネットワークへの組み込みとにより、任意のネットワークがＳＰＡＮ－ＡＩネットワークに変換されてもよい。
[00248] 代替的に、任意のネットワークが相互接続されて、ＳＰＡＮ－ＡＩネットワークの互換性のあるオープンスタンダードインタフェース、プロトコル又はメソッド（ＡＰＩ）に接続することによってＵＣＤＮを形成し、「レガシー」ネットワークとの互換性及び通信を保持してもよい（図１Ｃ参照）。好ましくは、これらのネットワークはＳＰＡＮ－ＡＩネットワークに変換される。
[00249] ＳＰＡＮ－ＡＩネットワークの最小の実施形態は、グローバル最適化ＡＩを有するＡＩ－ＨＡＲＤインテリジェントハイブリッドアダプティブルーティングを組み込んだ自己組織化ピア及びエージェントのネットワークを備える。他の実施形態は、任意の追加の能力又は機能を含んでもよい。
コアＳＰＡＮ－ＡＩシステムは：
ルーティング
[00250] ＳＰＡＮ－ＡＩのルーティングプロトコルであるＡＩ－ＨＡＲＤ（ハイブリッドアダプティブルーティング設計）は、２つのサブシステム：ストレージセントリックルーティングサブシステム；及び、配信セントリックルーティングサブシステムから構成され；スケーラブルで利用可能でアクセス可能な分散ストレージのための名前解決ベースルーティング（ＮＲＲ）の利益と、高速で信頼性の高いコンテンツ配信のための名前ベースルーティング（ＮＢＲ）の利点と、を組み合わせる。また、ＡＩ ＨＡＲＤはＩＰルーティングを組み合わせて後方互換性を提供する。
[00251] ＳＰＡＮ－ＡＩ内のＡＩ－ＨＡＲＤインテリジェントエージェントは、ネットワーク状態及びアプリケーション要件に関する予測知識を利用して、サブシステムから最も効率的なルーティングポリシーを適応的に選択する。
[00252] ＡＩ－ＨＡＲＤプロトコルの発行により、既存のルータだけでなく、新規のルータへの組み込みを可能にする。これにより、すべてのネットワーク間でルーティングの互換性が保証される。
命名及びディスカバリ
[00253] ＳＰＡＮ－ＡＩの統合命名及びディスカバリシステム（ＵＮＤ）は、ｉｉｉ）各コンテンツ識別子の先頭に名前プレフィックスを追加することによって、ｉ）人間が判読可能な変更可能な名前（例えば、ドメイン名、コンテンツ名）を不変の自己認証ＣＩＤにマッピングし、かつ、ｉｉ）ＮＲＲサブシステム及びＮＢＲサブシステムの両方を通じてＣＩＤをルーティングすることを可能にする。また、ＵＮＤはＩＰ ＤＮＳを組み合わせて後方互換性を確保する。
[00254] 別の好ましい実施形態では、ＳＰＡＮ−ＡＩの統合命名及びディスカバリシステム（ＵＮＤ）は、ｉｉｉ）ルーティング及び／又はストレージを最適化するような方法で名前プレフィックス及びコンテンツ識別子を組み合わせることによって、ｉ）人間が判読可能な変更可能な名前（例えば、ドメイン名、コンテンツ名）を不変の自己認証ＣＩＤにマッピングし、かつ、ｉｉ）ＮＲＲサブシステム及びＮＢＲサブシステムの両方を通じてＣＩＤをルーティングすることを可能にする。また、ＵＮＤはＩＰ ＤＮＳを組み合わせて後方互換性を確保する。
[00255] ＵＮＤディスカバリには、ＳＰＡＮ－ＡＩのスマートディスカバリサービスＡｍＩランデブーとＩＰ名前ディスカバリすなわちＤＮＳとの両方が含まれる。
[00256] ＵＮＤ命名基準及び規則の発行により、既存のＩＰネットワークと新規のＳＰＡＮ－ＡＩネットワークとの相互運用が可能になる。規則には、ＩＰ命名、例えば、ＤＮＳが含まれる。
パブリッシュサブスクライブ（パブ－サブ）
[00257] ＳＰＡＮ－ＡＩは、ＡＩ主導のパブ－サブシステムを使用して、非同期のマルチパーティ配布サービスを提供する。これには、ＡＩエージェント、命名サービス及びディスカバリサービス間の通信が含まれる。これには、ＩＰディスカバリサービスとの相互運用も含まれる。
グローバル最適化ＡＩ
[00258] ＳＰＡＮ－ＡＩは、ピア、エッジ、コア及びその他のネットワークレベルでさまざまな程度の認識及び最適化能力を有する階層型ＡＩエージェントからのデータを「ロールアップ」することによって、グローバルレベルでの最適化を提供する。これにより、グローバルなビューが提供され、グローバルな最適化が可能になる。データ及びプロトコルは、正式な論理オントロジ及びセマンティクスを利用して、ＳＰＡＮ－ＡＩシステムを記述する。
[00259] オープンインタフェースを発行すると、他のネットワークのＡＩがＳＰＡＮ－ＡＩと通信したり、それらの間で通信したりすることを可能にする。これらのインタフェースは、ＳＰＡＮ－ＡＩセマンティクス及びオントロジを利用する。ＯｐｅｎＦｌｏｗなどのオープンなソフトウェア定義ネットワーキング（ＳＤＮ）スタンダードを利用してもよい。
自己組織化スウォームインテリジェンス
[00260] ＳＰＡＮ－ＡＩは、プラグ接続可能な階層型（ローカル／エッジ／グローバル／その他の）ＡＩエージェントのファミリを介して、ルーティング及びパブ／サブシステムの適応運用を調整し、ＡＩエージェントは、ピア、エッジ、コア及びその他のネットワークレベルでのさまざまなレベルの認識及び最適化能力で監視、予測、最適化及び制御サービスを提供する。
[00261] これらのエージェントは、分散制御及び機械学習モデルを使用して自己組織化スウォームを形成し、ローカルレベル及びエッジレベルで挙動を最適化し、マスチャーンなどの動的イベントへの適応性及び回復を提供する。
[00262] スウォームインテリジェンスにより、他のスウォームがネットワークに参加してその一部になることを可能にする。
[00263] ＡＩ主導のセキュアピアアシストネットワーキングであるＳＰＡＮ－ＡＩは、グローバルでスケーラブルでセキュアな分散型コンテンツストレージ、計算及び配信をあらゆるアプリケーション及びネットワーク環境に提供することを目的としたハイブリッドアダプティブネットワーキングテクノロジーである。
[00264] ＳＰＡＮ－ＡＩは、非グローバル規模の特定のアプリケーションにのみ適した既存のテクノロジーの限界を認識し、かつ、ＡＩ主導アプローチ及びハイブリッドアダプティブルーティングを活用して、統合されたセキュアなコンテンツアドレス可能アーキテクチャ下で既存のソリューションの最適な機能を改善して適応的に組み合わせる。我々はこれを統合コンテンツ配信ネットワークすなわちＵＣＤＮと呼ぶ。
用語集:
[00265] ピア：全体又は一部が類似又は同等の一般的又は特定の目的を有する任意のハードウェア又はソフトウェア装置。
[00266] Ｐ２Ｐ：ピアツーピア。
[00267] エージェント：ピア、エッジ、コア又はその他のネットワークレベルで任意のネットワーク機器（コンピュータ、家電製品、ルータ、スイッチ、サーバなど）に配布される及び／又はネットワーク機器；仮想ネットワークサービス又はアプリケーションで実行される、さまざまな程度の認識、通信、最適化、学習、レポート、自己組織化又はその他の機能を有するソフトウェアアプリケーション。これは、ＡＩエージェント；仮想ピアで実行されるアプリケーション、すなわち、仮想環境で実行されるオペレーティングシステム；ネットワークサービス；等であり得る。
[00268] Ｉ／Ｆ：インタフェース。ソフトウェア又はハードウェアアプリケーションを、通信の目的のために相互に又は人と相互接続する方法。好ましい実施形態では、この方法は、オープンで標準化されており、その場合、インタフェースは、アプリケーションプログラミングインタフェースすなわちＡＰＩとして知られ得る。
[00269] ピアネットワーク：全体又は一部が類似又は同等の一般的又は特定の目的を有する任意のネットワーク。
[00270] ＩＰ：インターネットプロトコル；元の及び現在のインターネットの「細いウエスト」ルーティングプロトコル
[00271] ＴＣＰ：伝送制御プロトコル
[00272] ＳＰＡＮ：セキュアピアアシストネットワーキング
[00273] ＡＩ：人工知能
[00274] ＭＬ：機械学習
[00275] ＡｍＩ：アンビエントインテリジェント
[00276] ＨＡＲＤ：ハイブリッドアダプティブルーティング設計
[00277] ＳＡＭＳｉｍ：自己認識型メッシュシミュレータ
[00278] ＣＩＤ：コンテンツ識別子
[00279] ＩＰＦＳ：惑星間ファイルシステム
[00280] ＩＰＬＤ：惑星間リンクデータ
[00281] ＩＰＮＳ：惑星間ネームシステム
[00282] ＤＮＳ：ドメインネームシステム
[00283] ＤＮＳＬｉｎｋ：ＤＮＳテキストレコードを使用してドメイン名をＩＰＦＳアドレス又はＣＩＤにリンクさせるプロトコル
[00284] ＮＤＮＳ：名前付きデータネットワーキングのためのドメインネームシステム
[00285] ｍＤＮＳ：マルチキャストＤＮＳ
[00286] パブ／サブ：パブリッシュ／サブスクライブ
[00287] ｌｉｂｐ２ｐ：場所に依存しないモジュラーネットワークスタック。ＩＰＦＳの一部。
[00288] ＮＲＲ：名前解決ベースルーティング
[00289] ＮＢＲ：名前ベースルーティング
[00290] ＮＤＮ：名前付きデータネットワーキング
[00291] ＮＢＮ オーストラリアの名前ベースネットワーキング又は全国ブロードバンドネットワークのいずれか
[00292] ＤＨＴ：分散型ハッシュテーブル
[00293] ＤＲＭ：デジタル著作権管理
[00294] ＶｏＤ：ビデオオンデマンド
[00295] ＩＳＰ：インターネットサービスプロバイダ
[00296] ＣＤＮ：コンテンツ配信ネットワーク
[00297] ＰｏＰ：ポイントオブプレゼンス
[00298] ＦＩＬ：ファイルコイン暗号トークン取引の略称
[00299] ｔｅｓｔｌａｂ及びｔｅｓｔｇｒｏｕｎｄ：ＩＰＦＳテストフレームワーク
[00300] ＰｏＣ：概念実証
[00301] ＭＶＰ：実用最小限の製品
[00302] ＮＲＴ：ほぼリアルタイム又は非リアルタイム
[00303] ＩＳＯ：国際標準化機構
[00304] ＱｏＳ：クオリティオブサービス
[00305] テレコムの：電気通信
[00306] ｔｅｌｃｏ：電気通信会社
[00307] ノード：グラフネットワークモデルの頂点；グラフエッジの結合点；
[00308] エッジ：ネットワークエッジ（エンドユーザデバイスから１～２ホップ離れた場所）；又はグラフ内のノード間の接続；
[00309] グラフ：通信ネットワーク、データ編成、計算デバイス、計算又は通信のフローなどを表すために使用される数学的モデル。
[00310] ＵＮＤ：統合命名及びディスカバリ／ディレクトリシステム／サービス
序論
[00311] ＡＩ主導のセキュアピアアシストネットワーキングであるＳＰＡＮ－ＡＩは、グローバルでスケーラブルでセキュアな分散型コンテンツストレージ、計算及び配信をあらゆるアプリケーション及びネットワーク環境に提供するハイブリッドアダプティブネットワーキングテクノロジーである。
[00312] ＳＰＡＮ－ＡＩは、非グローバル規模の特定のアプリケーションにのみ適している既存のテクノロジーの限界を認識する。ＳＰＡＮ－ＡＩは、ＡＩ主導のアプローチを使用して、統合されたセキュアなコンテンツアドレス可能なアーキテクチャ下で既存のソリューションの最適な機能を改善して適応的に組み合わせる。我々はこれを統合コンテンツ配信ネットワークすなわちＵＣＤＮと呼ぶ。
[00313] ＳＰＡＮ－ＡＩは５つの主要なシステム：統合命名；統合ディスカバリ；ハイブリッドルーティング；スケーラブルなパブサブ；及び、組み込みセキュリティに基づいている；ピア、エッジ、コア及びその他のネットワークレベルでさまざまな程度の認識及び最適化能力を有するＡＩエージェントを組み込む、関連付けられたシミュレーション、訓練及び開発パイプラインを有する階層型のプラグ接続可能なＡＩフレームワークを介して、すべてがセキュアに統合されて同時最適化される。
ＳＰＡＮ－ＡＩアーキテクチャ
[00314] ＳＰＡＮ－ＡＩは、ｉｉｉ）各コンテンツ識別子(ＣＩＤ)の先頭に名前プレフィックスを追加することによって、若しくは、ｉｖ）ルーティング及び／又はストレージを最適化するような方法で名前をＣＩＤと組み合わせることによって、ｉ）人間が判読可能な変更可能な名前（例えば、ドメイン名、コンテンツ名）を不変の自己認証ＣＩＤにマッピングし、かつ、ｉｉ）名前解決ルーティングサブシステム及び名前ベースルーティングサブシステムの両方を通じてＣＩＤのルーティングを可能にする、統合命名ディスカバリシステムを使用する。
１．統合命名システム
ａ．ＳＰＡＮ－ＡＩはコンテンツアドレス可能である
ｂ．コンテンツアイテム又はブロックは、ＩＰＦＳのように、不変の自己認証コンテンツ識別子（ＣＩＤ）を介して識別される
ｃ．グローバルな分散型命名ディレクトリサービスが使用されて、人間が判読可能な変更可能な名前／リンクを不変のＣＩＤにマッピングする
ｉ．最初は、ＩＰＮＳ及び／又はＤＮＳリンクが使用される
ｉｉ．拡張にはＮＤＮＳの使用が含まれる
ｄ．その後、ＣＩＤは、ハイブリッドアダプティブルーティングシステム（システム３）を介して解決される（ＣＩＤ－プロバイダマッピング及びプロバイダ－リクエスタパス形成）
ｉ．名前解決ベースルーティング、すなわち、（マルチレベル）ＤＨＴのクエリ
ｉｉ．名前ベースルーティング、すなわち、プレフィックス（例えば、ＳＰＡＮ／＜ＣＩＤ＞）を有する対象パケットのホップバイホップ転送
ｅ．拡張には、名前－ＣＩＤマッピングのための階層名及び名前ベースルーティングが含まれる
ｆ．ＳＰＡＮ－ＡＩインテリジェンスは、分散型命名サービスをホストする場所を決定する（ＳＰＡＮ－ＡＩインテリジェンスのセクションを参照されたい）
ｇ．ＳＰＡＮ－ＡＩパブ／サブシステムが、命名更新のスケーラブルで高速な配布のために使用される（スケーラブルパブ／サブシステムを参照されたい）。
[00315] 統合命名システムは、暗号化キー値のペアを用いて、コンフリクトのない複製データ型（ＣＲＤＴ）でＪＳＯＮ更新を使用してもよい。これらは、ＤＨＴ、マークルツリー、単純なブロックチェーン又はその他の効率的な分散データ構造で構造化されてもよい。
[00316] ＳＰＡＮ－ＡＩはＡＩ主導の統合ディスカバリシステムを採用しており、その主要コンポーネントであるアンビエントインテリジェントランデブー（ＡｍＩランデブー）は、スマートディスカバリ、構成及び自己組織化サービスを提供する。

２．統合ディスカバリシステム（ＡｍＩランデブー）
ａ．スマートディスカバリ、構成及び自己修復サービスを提供する
ｉ．ノードをブートストラップし、ピアを発見し、ＤＨＴ及びパブ／サブオーバーレイを維持する
ｂ．ピアレベルの自己修復インテリジェンス及びエッジレベルのスマートディスカバリを組み合わせる（ＳＰＡＮ－ＡＩインテリジェンスセクションのＡｍＩランデブー運用を参照されたい）
ｃ．ＳＰＡＮ－ＡＩインテリジェンスは、分散型ＡｍＩランデブーサービスをホストする場所を決定する（ＳＰＡＮ－ＡＩインテリジェンスのセクションを参照）
ｉ．ＡｍＩランデブーは、理想的には、エッジレベルの命名及びインテリジェンスサービスとともにホストされる
ｉｉ．ピアは、ｍＤＮＳ及びＤＨＴディスカバリを実行した後、初期化時に登録する。
ｉｉｉ．データ分割及びサービス配置は、命名によってガイドされてもよい。
[00317] ＳＰＡＮ－ＡＩは、スケーラブルで利用可能でアクセス可能な分散ストレージのための名前解決ベースルーティング（ＮＲＲ）の利益と、高速で信頼性の高いコンテンツ配信のための名前ベースルーティング（ＮＢＲ）の利点と、を組み合わせることを目的とした、２つのサブシステムから構成されるＡＩ主導のハイブリッドアダプティブルーティング設計（ＡＩ－ＨＡＲＤ）を介して大規模なルーティングに対処する。ＡＩ－ＨＡＲＤにはストレージ市場及び配信市場が含まれる。
３．ＡＩ主導のハイブリッドアダプティブルーティング設計（ＡＩ－ＨＡＲＤ）
３．１ ストレージセントリックルーティングサブシステム
ａ．主な目標は、永続的なデータ可用性（すべてのコンテンツに到達可能である必要がある）と、相対的に高速なコンテンツアクセス（１秒未満）と、である
ｂ．以下を組み込んだ新しいパラメータ化されたマルチレベルＤＨＴを介した名前解決ベースルーティング（ＮＲＲ）
ｉ．ユーザの要求（例えば、コンテンツの人気度、配信期限）及びネットワーク／トポロジ構造（例えば、ホップ距離、レイテンシ、負荷）に関する学習情報が使用されて、複数の制限されたサイズの高速ルックアップレイヤを作成する
ｉｉ．トポロジ層
１）各ＤＨＴは、トポロジ的に隣接するノードのみを含む
２）地方、地域、国のＤＨＴ
ｉｉｉ．トピック層
１）各ＤＨＴには、特定のトピックに関連するコンテンツのみが含まれる
ｉｖ．異種層
１）各ＤＨＴは、隣接しており、かつ、同様の関心を共有するノードを含む
ｃ．アダプティブレプリケーションレベルを有するインテリジェントコンテンツ配置
ｉ．コンテンツは、学習した関心／人気度及びネットワーク接続性／安定性に従って複製される（高いチャーン／不安定性下でのより多くのレプリケーション）
ｉｉ．レプリケーションレベルは、「ストレージセントリック」アプリケーションのルックアップ＋配信のレイテンシ要件を保証するように最適化される。配信セントリックアプリケーションには、追加のネットワーク内キャッシングが提供される（サブシステム３．２を参照されたい）。
ｄ．マルチレベルＤＨＴ構造及び関連パラメータ（レイヤ、参加者ノード、バケットサイズ、同時実行係数）、及び、コンテンツレプリケーションは、ＡＩ主導の最適化及び分散制御アルゴリズムに基づいて動的に調整される（ＳＰＡＮ－ＡＩインテリジェンスのＡＩ－ＨＡＲＤ運用を参照されたい）
ｅ．マルチレベルＤＨＴ及びスマートコンテンツレプリケーションソリューションにより、効率的でスケーラブルで永続的なコンテンツアクセスを提供するために、ローカルで解決されるクエリの数を最大化することを可能にする。
ｆ．スケーラビリティをさらに向上させるためのコンテンツレベル（チャンクレベルではなく）の転送状態
ｇ．共通の統合された名前ディレクトリサービスを介して名前解決ベースのサブシステムと統合される（システム１）
３．２ 配信セントリックルーティングサブシステム
ａ．主な目標は、高速なコンテンツ配信（＜１００ミリ秒）である
ｂ．高速なルックアップ及び配信（例えば、ＮＤＮ）のための名前ベースルーティング（ＮＢＲ）
ｉ．データプレーン認識対称の対象データパケット転送
ｉｉ．ネットワーク内キャッシング
ｉｉｉ．ネイティブマルチキャスト及びモビリティサポート
ｉｖ．ネットワーク内負荷分散
ｃ．共通の統合名前ディレクトリサービス（システム１）を介してＮＲＲサブシステムと統合される
ｄ．リアルタイム要件を有するアプリケーションにのみ使用（例えば、ビデオストリーミング）
ｉ．より高速でより効率的な（ネットワークレベルではなく）アプリケーションレベル認識コンテンツ配信から利益を得ることができるアプリケーションに留保される
ｉｉ．転送状態を大幅に削減する（ＮＲＲサブシステムは非リアルタイム要件のアプリを処理する）
ｉｉｉ．チャンクレベルの転送状態を維持して、パスの多様性を活用し、かつ、コンテンツ配信をさらに高速化することを可能にする。
３．３ 市場イネーブルメント
ａ．ストレージセントリック
ｉ．発行者は、ファイルコインなどの市場で適切なストレージ指標（信頼性、複製、分散、永続性など）を選択して支払い得る。
ｉｉ．ＳＰＡＮ－ＡＩは、複数のストレージ市場及びテクノロジープラットフォームをサポートし、かつ、それらを統合コンテンツストレージ配信ネットワークに統合する。これには、ブロックチェーンなどのストレージ市場及びプラットフォームが含まれ得る。
ｂ．配信セントリック
ｉ．発行者は、ファイルコインと同様の市場で、適切な配信指標（解像度、ビットレート、遅延など）を選択して支払い得る
ｉｉ．配信プロバイダ（電話会社、ＩＳＰ、ＣＤＮなど）は、同じ市場での配信に入札してもよく、又は、最も効率的なパスを選択するためにＳＰＡＮ－ＡＩ及びＡＩ－ＨＡＲＤに依存してもよく、それによって、効率性にインセンティブを与える
ｉｉｉ．消費者は、例えば、いずれかの販売業者と契約を結ぶ場合、どの１以上の販売業者を使用したいかを選択し得る。消費者は、契約するか、かつ、誰と契約するかを自由に選択し、又は、共通の１以上のプールに貢献し、かつ、共通の１以上のプールによって報酬を得うる。
ｉｖ．配信の嗜好は、名前リクエスにおいて消費者によって表現されてもよい。例えば：ＳＰＡＮ：／／ワーナーブラザーズ／バットマン／ディレクターズカット／４Ｋ／＜マイアドレス＞／テルストラ／アカマイ／（実際の名前及び順序は、命名及びルーティングの考慮事項によって異なり得る）
ｖ．発行者はデフォルトの配信パートナを選択してもよい。競合が発生した場合、ＳＰＡＮ－ＡＩ及びＡＩ－ＨＡＲＤは、最も効率的なパスを選択し、再び効率性にインセンティブを与える。
ｖｉ．消費者又は発行者が配信の嗜好を特定しない場合、ＳＰＡＮ－ＡＩ及びＡＩ－ＨＡＲＤが最も効率的なパスを選択する。
ｖｉｉ．消費者又は発行者が選択した１以上の販売業者が、任意のルーティングのケースで最も効率的でない場合、ＳＰＡＮ－ＡＩ及びＡＩ－ＨＡＲＤは、最も効率的なパスを選択し、かつ、決定のすべての利害関係者に通知して、彼らが効率を最適化することを可能にする。
ｖｉｉｉ．配信への支払いは、今日実行されているテレフォニーコール決済と同様の方法で、ＳＰＡＮ－ＡＩ及びＡＩ－ＨＡＲＤルーティングシステムによって通知された１以上の決済システムによって計算及び実行される。
ｉｘ．誰でもリソースに寄与し、かつ、その寄与に対して報酬を得てもよく、テレコムサービスの自由市場を提供する。ＳＰＡＮ－ＡＩは、ネットワークのセキュリティ及び健全性を監視及び維持する。パフォーマンスの低いリソースは削除される。ＳＰＡＮ－ＡＩは、商用及び電話会社グレードのリソースの両方で動作し、かつ、ＱｏＳレベルを満たすように設計されている。ＱｏＳ指標及びコストによって、使用されるリソースが決定され、その逆も同様である。
[00318] ＳＰＡＮ－ＡＩは、制御プレーン配布：ディレクトリ更新（名前、ディスカバリ、構成）及びインテリジェンス更新（最適化／制御運用）；データプレーン配布：協働アプリケーション、ライブストリーミングなどをサポートする非同期マルチパーティ配布サービスのためのＡＩ主導のパブ－サブシステムを使用する。
４．スケーラブルなパブ／サブシステム
ａ．高速でスケーラブルで非同期のマルチパーティ配布サービス
ｂ．制御のためのパブ／サブ
ｉ．名前ディレクトリ更新
ｉｉ．ディスカバリ更新（新規のピア、新規のサービス）
ｉｉｉ．構成更新（新しい役割、新しいメンバーシップ）
ｉｖ．インテリジェンス更新（最適化／制御コマンド、例えば、リソース割り当て、ストレージ及びルーティングの決定）
ｃ．データのためのパブサブ
ｉ．協働メディアアプリ
ｉｉ．ライブストリーミング
ｄ．パブ／サブシステムは、運用の改善のためのＡｍＩランデブーサービスを使用するＧｏｓｓｉｐｓｕｂ、ＰｌｕｍＴｒｅｅ、ＨｙＰａｒＶｉｅｗなどの既存のパブサブアルゴリズムの進化形を使用する。
ｉ．ＡｍＩランデブースマートディスカバリ及び自己修復により、オーバーレイの程度、ファンアウト及び確率の重みを調整する以外に、ルーティングスキームにほとんど影響を与えることなく、スケーラビリティ及びチャーン回復力が向上する。
ｉｉ．自己修復及びスマートディスカバリのための組み込みプラグインは、オーバーレイのピアディスカバリ、アクティブ化及びライフサイクルメンテナンスを強化する。
１）パブ／サブシステムには、スマートディスカバリのためのプラグ接続可能な指標、アクチュエータ及びトリアージが埋め込まれている。
２）周期的なハートビートが、ＡｍＩランデブーメッシュの健全性指標を配布する。
[00319] ＳＰＡＮ－ＡＩには、すべてのレベルで統合されたセキュリティが組み込まれる。ＳＰＡＮ－ＡＩは、機械学習及び機械認識を使用して、セキュリティの脅威を検出及び管理する。コンテンツは、システムに発行される前に、ＰｌａｙＲｅａｄｙなどの商用ＤＲＭシステムを使用して暗号化可能である。発行者は、データパケットに暗号署名を付けることができる。命名は自己主権型アイデンティティに根づいており、自己主権型アイデンティティは、いかなる中央集権的な機関に依存しない生涯にわたってポータブルなデジタルアイデンティティとして定義可能である。それは、永続性、グローバル解決可能性、暗号検証可能性及び分散化を提供する分散型識別子を使用する。名前は自己認証であり得る。好ましい実施形態は、ハードウェアルートオブトラスト及びセキュアブートに基づいている。さらなる好ましい実施形態は、ウェブオブトラスト方法を利用してもよい。量子暗号、すなわち、量子状態乱数ジェネレータに基づく暗号化が使用されてもよい。
５．包括的なセキュリティアーキテクチャ及び好ましい実施形態
ａ．セキュリティ脅威を検出及び管理するための機械学習及び機械認識
ｂ．暗号パケット署名
ｃ．暗号化及びＤＲＭ
ｄ．ハードウェアルートオブトラスト
ｅ．セキュアブート
ｆ．分散型識別子。これはウェブオブトラスト方法を利用してもよい。
ｇ．主権型アイデンティティ
ｈ．主権型アイデンティティに根づいた命名
ｉ．プレフィックスを有するＣＩＤを使用した自己認証名前。
ｊ．量子暗号
ＳＰＡＮ－ＡＩ
[00320] ＳＰＡＮ－ＡＩは、プラグ接続可能な階層型（ローカル／エッジ／グローバル／その他の）ＡＩエージェントのファミリを介してルーティング及びパブ／サブシステムの適応運用を調整し、ＡＩエージェントは、ピア、エッジ、コア及びその他のネットワークレベルでのさまざまな程度の認識及び最適化能力を用いて監視、予測、最適化及び制御サービスを提供する。
[00321] ＳＰＡＮ－ＡＩは、ＡＩモデルのランタイム環境、シミュレーション、テスト及び訓練のクラウドレベルレプリケーションを可能にするシミュレーション、訓練及び開発パイプラインを使用し、ＡＩモデルは、リアルタイムの最適化及び制御のためのピア／エッジ／コア／その他のネットワークノードにプラグ接続可能である。
[00322] ＳＰＡＮ－ＡＩは、プラグ接続可能なＡＩエージェントのマーケットプレイスを提供して、ユニバーサルネットワークの最適化及び制御におけるオープンで柔軟なイノベーションを可能にする。これは、ファイルコイン又はブラストなどの暗号トークンに基づいていてもよい。
１．階層型ＡＩ
ａ．ハイブリッドなローカル／グローバルの最適化及び制御
ｉ．迅速なローカルでのリアクティブな自己組織化を、低速でグローバル／階層型でプロアクティブなガイダンス／監督及びバックアップサポートと組み合わせる。
ｂ．階層型インテリジェンス
ｉ．ピアレベルでのローカルインテリジェンス
１）基本的な存続可能な運用及び自己組織化のためのローカル監視及び迅速な反応
２）高速でシンプルなルール（例えば、フィルタ、閾値）
３）制限された機能のノード
ｉｉ．エッジレベルでのアンビエント／スウォームインテリジェンス
１）ディスカバリ、ブートストラップ、構成、リソース割り当て、役割割り当て、ストレージ決定、ルーティングヒント、パブ／サブメンバーシップ、命名をサポートするより高レベルのサービス
２）ＭＬモデルの理想的な場所
３）より高い機能、信頼性及び安定性を有するノード
ｉｉｉ．コアレベルのグローバルインテリジェンス
１）グローバルビューによる最適化
２）エッジにプッシュダウンされるＭＬモデルの訓練
３）ＡＩシミュレーション
４）最高の機能を有するノード（例えば、安定したピア、クラウドノード、ＩＳＰコア、ＣＤＮ ＰｏＰ）
ｃ．アプリケーション及びネットワーク認識
ｉ．ユーザの消費／生産パターン、アプリケーション要件、ネットワーク状態（オーバーレイメッシュ健全性を含む）及びプロアクティブな最適化に利用可能なリソースに関するグローバルな予測知識
ｉｉ．予測不可能な変化に対する反応制御及び回復力のために（ピア／メッシュ／ネットワーク状態の）局所的な状況認識によって補完される
ｉｉｉ．コンテンツリクエスト（例えば、配信期限）のメタデータを活用する
ｄ．目的及び原理
ｉ．ランタイムエージェント／サービスに単一障害点がない（例えば、ＡｍＩランデブー）
ｉｉ．強化学習におけるデータ駆動型イノベーションのための指標／アクチュエータオントロジ
ｉｉｉ．プラグ接続可能なプログラミングＡＰＩを有するオープンフレームワーク
ｉｖ．ＡＩエージェントの再利用及び市場イネーブルメント
ｖ．革新的な開発者によるＡＩエージェント／コンポーネントの再利用を可能にする。
ｖｉ．既存の電話会社、ＩＳＰ、ＣＤＮ及びインターネットネットワークとの相互運用性。これは、ＯｐｅｎＦｌｏｗなどの既存の標準又はＳＰＡＮ－ＡＩオントロジから進化した新しいＡＩ相互運用性標準を使用してもよい
ｖｉｉ．したがって、インテリジェントネットワークの相互運用可能なメッシュを形成し、単一の統合コンテンツ配信ネットワークとして動作し、単一障害点がない。
２．ＡＩ－ＨＡＲＤ運用（インテリジェントハイブリッドアダプティブルーティング）
ａ．ＡＩ－ＨＡＲＤは、ネットワークを完全なｐ２ｐオーバーレイ、完全なネットワークレベルのメッシュ又はその間のあらゆるものとして適応的に運用することを可能にする。
ｂ．最適化された役割の割り当て及びリソースの割り当て
ｉ．異種エージェント／役割
１）アルゴリズムが以下を決定する
ａ）サービスの役割：ＤＨＴルーティング、名前ベースルーティング、ストレージ、キャッシング、ディスカバリ、監視、情報の調停／決定
ｂ）インテリジェンス機能：リアクティブ／プロアクティブ、ローカル／グローバルビュー、学習／観察、ヒューリスティック／最適化
２）以下に基づいて
ａ）ネットワークアーキテクチャレベル：ピア、ゲートウェイ、サーバ、スイッチ、ルータ、アプリケーションサーバなど
ｂ）信頼、セキュリティ及び安定性レベル
ｉｉ．リソース割り当て
１）アルゴリズムが以下を決定する
ａ）各エージェント内の各サブシステムへのＣＰＵ、メモリ、ディスク、アップロード／ダウンロード帯域幅リソースの割り当て
２）以下に基づいて
ａ）サービスの役割
ｂ）インテリジェンス機能
ｃ）ネットワークアーキテクチャレベル
ｄ）信頼、セキュリティ及び安定性レベル
３）より安定したエンドポイントノードは、ストレージセントリックサブシステムにより多くのリソースを割り当てる傾向がある
４）安定性の低いネットワーク内ノードは、配信セントリックサブシステムにより多くのリソースを割り当てる傾向がある
５）名前ベースルーティングが配信セントリックアプリケーションに効力を生じるので、ＤＨＴのレプリケーションレベルは緩和される
６）ＤＨＴは、配信要件が緩いコンテンツを処理するので、名前ベースルーティング転送状態が緩和される
ｉｉｉ．ＦＩＬタイプのマーケットプレイスを介してリソースへの貢献にインセンティブを付与する（市場イネーブルメントセクションを参照されたい）
ｉｖ．ほとんどの場合、エッジ／コアレベルのビュー／機能を有するアンビエント及びグローバルインテリジェンスノードによって提供される
ｖ．自己役割割り当て及びリソース割り当て機能によって補完される
ｃ．最適化された長期配置及び短期キャッシング
ｉ．分散ストレージセントリックサブシステムに長期的に配置するための分散型クラウドネットワークフローアルゴリズム
ｉｉ．配信セントリックサブシステムのための確率的ローカルキャッシングポリシー
ｄ．アダプティブ名前解決ルーティング対名前ベースルーティング
ｉ．ＡＩベースの最適化及び自己組織化方法が、アプリケーションがリクエストを２つのサブシステムに分割する方法を決定する
１）配信期限が緩いリクエストと、配信期限が厳しい予測又は事前設定されたリクエストとは、「より遅い」が永続的でスケーラブルなＤＨＴサブシステムで処理可能である
２）配信期限が厳しいリクエストは、高速な名前ベースルーティングサブシステムを介して処理される
３）ＦＩＬのようなマーケットプレイスを介して、事前に計画されたリクエストにインセンティブを与える（例えば、大規模なリリースの場合－市場イネーブルメントのセクションを参照されたい）
ｉｉ．ＤＨＴルーティング運用
１）Ｋａｄｅｍｌｉａタイプのプロトコルであるが、マルチレベルＤＨＴが改善される
２）アダプティブＤＨＴパラメータの最適化（ノード、ブロック、レプリケーション係数、同時実行係数）
３）高チャーン下でのＤＨＴ維持及び自己組織化のためのＡｍＩランデブー（ＡｍＩランデブー運用を参照されたい）
ｉｉｉ．名前ベースルーティング運用
１）ＮＤＮタイプの方法であるが、ＤＨＴサブシステムの協働により転送状態を減少させる
３．ＡｍＩランデブー運用（インテリジェントディスカバリ及び構成）
ａ．アンビエントインテリジェンス（ＡｍＩ）は、以下のための認識及び制御の組み合わせを示す：
ｉ．ピア／ローカルインテリジェンス：パブ／サブピアに組み込まれたアクチュエータが、メッシュの確率重み、程度及びファンアウトを制御する。ｐ２ｐパブ／サブメッセージングのオブザーバは、近隣のサブスクリプション及びイベントから指標をコンパイルして、健全性（例えば、ホップ数、信頼性、レイテンシ、負荷分散）を推測する。自己修復戦略は、フィルタリングと同じくらい簡単であり得る。
ｉｉ．エッジ／スウォームインテリジェンス：ピア及びｐ２ｐオーバーレイメッシュのＡｍＩ健全性分類の決定（スコアリング、ランキング）は、基本的な強化学習モデルによって導出される。
ｉｉｉ．コア／グローバルインテリジェンス：集約された使用予測及びメッシュ／ネットワーク状態を維持する。ランデブーサーバの配置を決定する。
ｂ．ＡｍＩランデブーサービスは、ｌｉｂｐ２ｐランデブーなどの最新のランデブーサービスに基づいて構築されており、ｌｉｂｐ２ｐランデブーは、周期的なピアの再登録、ディスカバリ、ブートストラップをサポートし、ピアハートビート及びメッシュの健全性指標及びランキングで拡張される。
ｃ．自己修復エージェント用のプラグ接続可能なインタフェースは、ＡｍＩランデブークライアントをパブ／サブに組み込む
ｉ．スマートディスカバリのために、プラグ接続可能な指標、アクチュエータ及びトリアージを組み込む
ｉｉ．周期的なハートビートは、メッシュ健全性指標を配布し、かつ、ＡｍＩランデブー及びＳＰＡＮ－ＡＩデータレイクへのデルタを変更する
ｉｉｉ．登録及び再登録は、メッシュ全体のスナップショットを交換するために拡張される
ｄ．プラグ接続可能インタフェースは、ランデブーポイントでのスマートディスカバリを統合する
ｉ．ＡｍＩランデブーサーバ及びメッセージングは、ｌｉｂｐ２ｐランデブーサービス上に構築され、指標収集は、ＰｒｏｍｅｔｈｅｕｓのＩｎｆｌＵｘＤＢなどの時系列ベースの監視システムで拡張される
ｉｉ．メッシュ健全性分類のための強化学習エージェントを統合する
ｉｉｉ．ディスカバリはピアランキングで拡張される
ｅ．追加機能には、ディスカバリレコード、フェデレーション及びキャッシング、アダプティブ制御、指標／アクチュエータの再使用、トピック固有／デバイス固有の指標が含まれる
ｆ．以下をサポートするためにＡＩ－ＨＡＲＤソリューションと統合することによる、シミュレーション及び開発パイプラインのさらなる組み込みインテリジェンス及びアダプティブ制御
ｉ．期限を満たす又はオーバーレイ幅を最適化するためのランデブーバイパスを介したハイブリッドＰ２Ｐルーティング
ｉｉ．ランデブー及び情報仲介者の役割の割り当て／配置、
ｉｉｉ．ＤＨＴトポロジ層、命名強化又はグローバル認識からのヒントによる分割、
ｉｖ．プラグインのファミリからプラグインをアクティブ化する粗粒度のアダプティブ制御、ＤＨＴ及びＮＤＮルーティングのためのスマートディスカバリ／修復
ｇ．さまざまなメッシュタイプ（ＮＢＲ、ＤＨＴ－Ｋａｄｅｍｌｉａ）と保証要件指標（セキュリティ、信頼、整合性、効率、信頼性、安定性、レイテンシ）とをサポートする。
ＳＰＡＮ－ＡＩシミュレータ
[00323] ＳＰＡＮ－ＡＩは、ランタイム環境のクラウドレベルのレプリケーション、ＡＩモデル及びエージェントのシミュレーション、テスト及び訓練を可能にするシミュレーション、訓練及び開発パイプラインを使用し、ＡＩモデル及びエージェントは、リアルタイムの最適化及び制御のためにピア／エッジ／コア／その他のネットワークノードにプラグ接続可能である。
[00324] ＳＰＡＮ－ＡＩのシミュレータである自己認識型メッシュシミュレータ（ＳＡＭＳｉｍ）は、以下によってサポートされる：
－健全性指標を有するメッシュのビッグデータレイクをホストする分散型クラウド
－自動化ソフトウェアエンジニアリングパイプライン全体でＡＩモデルをシミュレート及び展開する
１．シミュレータインテリジェンス
ａ．テストハーネスは、ＡｍＩランデブーサーバの配置のガイド、連合ランデブーサーバとデータレイクとの間のデータ交換のスケジューリング及びサポートを含む、アダプティブスケーラビリティのためにＳＰＡＮ－ＡＩインテリジェンスを使用する。
ｂ．テストフレームワークは、ＳＡＭＳｉｍ、特にアジャイルコンテナインフラストラクチャのプロトタイプ作成に使用される（例えば、オーケストレーション用のＨａｓｈｉＣｏｒｐ Ｎｏｍａｄ及びＣｏｎｓｕｌ、指標用のＰｒｏｍｅｔｈｅｕｓ及びＩｎｆｌｕｘＤＢ）。
ｃ．ＡＩ開発者はメッシュ健全性指標を使用して、シミュレーションのテスト、訓練、サンプリングを行い、かつ、強化学習に報酬を与える。
ｉ．メッシュの健全性指標及びアクチュエータは強化学習の問題を構成する。
ｉｉ．指標及びアクチュエータは、データレイクにおけるルール導出及び管理によって改善される。
ｉｉｉ．エージェントは、ルールセット、指標及びアクチュエータから以下のように改善される：
１）抽象シミュレータ用のモックコントロール及びプロトコルプラグイン（例えば、ＰｅｅｒＳｉｍ、エージェントベースのシミュレーション、ＴｅｓｔＧｒｏｕｎｄトポロジシミュレータ、既存のＧｅｒｂｉｌシミュレータ）
２）アマゾンウェブサービス（ＡＷＳ）又はデジタルオーシャンクラウド（ＤＯ－クラウド）などのクラウドプロバイダに配布される具体的な組み込みシミュレーション（Ｄ－Ｐ２Ｐ－Ｓｉｍ、ＲｅａｌＰｅｅｒ、ＰｒｏｔｏＳｉｍから借用）のプロトタイププラグイン。
ｉｖ．データエンジニアリングツールは、データセットの準備及び品質管理のために統合される。
ｄ．シミュレータ及びパイプラインの機能：
ｉ．ほとんどの場合、テストフレームワークと統合Ｐ２Ｐシミュレータとを統合することから導出される
ｉｉ．マルチスレッド、実行制御／ランナ、現実的なスタブ及びネットワークモデル、アジャイルコンテナインフラストラクチャ、指標及び視覚化を含む。
ｅ．追加シミュレータは、ネットワークイベント用のＮＳ３、改良モデル用のＲｅａｌＰｅｅｒ及びＰｒｏｔｏＳｉｍ、インテリジェントスウォーミング用のＰｌａｎｅｔＳｉｍ、ＤＨＴルーティング用のＰＥＥＲＦＡＣＴＳＩＭ．ｋｏｍを含む。
ｆ．追加のシミュレータ及びパイプライン機能は、カスタマイズ可能なＡＰＩ標準、シミュレータの階層化、トポロジグラフのエクスポート形式及び障害シミュレーションを含む。

２．パブ／サブシミュレーション
ａ．テストフレームワークとサードパーティのｐ２ｐシミュレータ（例えば、ＰｅｅｒＳｉｍ、Ｄ－Ｐ２Ｐ－Ｓｉｍ）から機能を評価及び統合することによってさまざまなトライアルエージェントを設計するための本質的な足場をサポートする
ｂ．エージェントエンジニアリング及び保証環境：
ｉ．最初は、スケーラブルで回復力のあるパブサブメッシュでレイテンシを確保することに重点を置く
ｉｉ．以下のシミュレーション及び反復開発をサポートする
１）メッシュオーバーレイの確率をフィルタリング又は制限又は重み付けするためのアクチュエータをトリガする、健全性指標のコンパイル、ブロードキャスト及びゴシップでのスマートディスカバリのためのトリアージ。
２）ＡｍＩランデブー登録、ハートビート、スマートディスカバリのメッセージング
３）パブ／サブブートストラップ、サブスクリプション／パブリケーション、グラフト／パージのメッセージング
ｉｉｉ．経験的シミュレーション実験全体でのメッシュ健全性データセット及び健全性指標及び修復アクチュエータの再使用をサポートする。再使用は将来の実施形態で拡張されてもよい。
使用中
ＳＰＡＮ－ＡＩの好ましい実施形態及びユースケース
[00325] 特定の実施形態では、ＳＰＡＮ－ＡＩ実施形態は、ＳＰＡＮ－ＡＩを使用する分散型オリジンストア、発行及び配信システムを含んでもよく、分散型ビデオオリジンストア及び配信サービスは、以下のステップを含む：
１．ビデオの取り込み：符号化；パッケージ；暗号化；署名
２．統合された名前を割り当てる
３．ストレージ指標を用いて分散ストレージネットワーク（ＮＲＲ及びＤＨＴ）に発行する
４．配信ＱｏＳ指標を用いてユニバーサルパブ／サブシステムで発行する。
[00326] この使用の実施形態により、ユーザは、ユニバーサルパブ／サブシステムを使用してビデオを購読することができる。
[00327] この使用の実施形態により、発行者は、リアルタイム（ライブ）ストリーミング用のＮＢＲネットワーク、及び／又は、ほぼ／非リアルタイム配信用のＮＲＲネットワークを使用してビデオを配信することもできる。
ゲーム用のＳＰＡＮ－ＡＩ
[00328] ＳＰＡＮ－ＡＩの好ましい実施形態はビデオの配信用であるが、ＳＰＡＮ－ＡＩは、あらゆるタイプのコンテンツのための統合コンテンツ配信ネットワーク（ＵＣＤＮ）として設計されていることを理解されたい。これには：ゲームストリーミング（配信される、又は、「サーバ」から、又は、消費者のデバイスから）；分散型ゲーム実行；ソーシャルメディア；ウェブサイト；ブログ；ｅコマース；例えば、ＭＲＩ、Ｘ線、遠隔診断などの医療アプリケーション；シミュレーション；コマンド及び制御などが含まれるが、これらに限定されない。
ｉ.http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.366.6736&rep=rep1&type=pdf
ｉｉ.https://named-data.net/
ｉｉｉ.https://wiki.fd.io/view/Cicn
ｉｖ.https://trac.ietf.org/trac/irtf/wiki/icnrg
ｖ.https://ipfs.io/

Claims (65)

  1. １以上の相互運用可能なピアネットワークのうちの１つのネットワークから形成される統合コンテンツ配信ネットワークシステム（ＵＣＤＮ）システム。
  2. 前記ピアネットワークがＳＰＡＮ－ＡＩネットワークである、請求項１に記載のＵＣＤＮシステム。
  3. ５つの主要なＳＰＡＮ－ＡＩサブシステム：統合命名；統合ディスカバリ；ハイブリッドアダプティブルーティング；スケーラブルパブサブ；及び、組み込みセキュリティに基づくＡＩ主導ハイブリッドアダプティブルーティングアプローチを使用する、階層型のハイブリッドアダプティブＡＩ主導ネットワーキングテクノロジー（セキュアピアアシストネットワーキング又はＳＰＡＮ－ＡＩと呼ばれる）を備え；前記５つの主要なＳＰＡＮ－ＡＩサブシステムのすべてが、ピア、エッジ、コア又はその他のネットワークレベル（階層）でのさまざまな程度の認識及び最適化能力を有するＡＩエージェントを組み込んだ、関連するシミュレーション、訓練及び開発パイプラインを用いて、階層型のプラグ接続可能ＡＩフレームワークを介してセキュアに統合及び同時最適化される、請求項１又は２に記載のＵＣＤＮシステム。
  4. 前記システムは、ｉｉｉ）各コンテンツ識別子（ＣＩＤ）の先頭に名前プレフィックスを追加することによって、ｉ）人間が判読可能な変更可能な名前（例えば、ドメイン名、コンテンツ名）を不変の自己認証ＣＩＤにマッピングし、かつ、ｉｉ）名前解決ベースルーティングサブシステム及び名前ベースルーティングサブシステムの両方を通じてＣＩＤをルーティングすることを可能にする、統合命名及びディスカバリ（ＵＮＤ）システムを使用する、請求項１に記載のＵＣＤＮシステム。
  5. 前記システムは、ｉｉｉ）ルーティング及び／又はストレージを最適化するような方法で名前及びコンテンツ識別子（ＣＩＤ）を組み合わせることによって、ｉ）人間が判読可能な変更可能な名前（例えば、ドメイン名、コンテンツ名）を不変の自己認証ＣＩＤにマッピングし、かつ、ｉｉ）名前解決ベースルーティングサブシステム及び名前ベースルーティングサブシステムの両方を通じてＣＩＤをルーティングすることを可能にする、統合命名及びディスカバリ（ＵＮＤ）システムを使用する、請求項１に記載のＵＣＤＮシステム。
  6. ＵＮＤは、ＩＰ ＤＮＳも組み合わせて後方互換性を確保する、請求項１又は２に記載のＵＣＤＮシステム。
  7. スマートディスカバリ、構成及び自己組織化サービスを提供する主要なコンポーネント、アンビエントインテリジェントランデブー（ＡｍＩランデブーと呼ばれる）を含むＡＩ主導ユニバーサルディスカバリシステムをさらに採用する、請求項１又は２に記載のＵＣＤＮシステム。
  8. 前記ＳＰＡＮ－ＡＩシステムは、ＡＩ主導ハイブリッドアダプティブルーティング設計（ＡＩ－ＨＡＲＤシステムと呼ばれる）を介して大規模なルーティングに対応し；前記ＡＩ－ＨＡＲＤシステムは、２つのサブシステム：ストレージセントリックルーティングサブシステム；及び、配信セントリックルーティングサブシステムから構成され；前記サブシステムは、スケーラブルで利用可能でアクセス可能な分散ストレージのための名前解決ベースルーティング（ＮＲＲ）の利益と、高速で信頼性の高いコンテンツ配信のための名前ベースルーティング（ＮＢＲ）の利点と、を組み合わせる、請求項１～４のいずれか１項に記載のＵＣＤＮシステム。
  9. ＡＩ ＨＡＲＤはＩＰルーティングも組み合わせて後方互換性を提供する、請求項５に記載のＵＣＤＮシステム。
  10. ＳＰＡＮ－ＡＩ内のＡＩ－ＨＡＲＤインテリジェントエージェントは、ネットワーク状態及びアプリケーション要件に関する予測知識を活用して、サブシステムから最も効率的なルーティングポリシーを適応的に選択する、請求項４に記載のＵＣＤＮシステム。
  11. 後方互換性を提供するためにＳＰＡＮ－ＡＩのスマートディスカバリサービスＡｍＩランデブー及びＩＰ名前ディスカバリすなわちＤＮＳの両方を含む、請求項４に記載のＵＣＤＮシステム。
  12. ＡＩ－ＨＡＲＤプロトコル、命名基準、規則及び方法が発行されて、既存及び新規のルータへの組み込みを可能にし、それによって、既存のＩＰネットワークと新規のＳＰＡＮ－ＡＩネットワークとの相互運用を可能にする、請求項４～６のいずれか１項に記載のＵＣＤＮシステム。
  13. 前記プロトコル、命名基準、規則及び方法はＩＰ命名を含む、請求項９に記載のＵＣＤＮシステム。
  14. 前記ＡＩ－ＨＡＲＤシステムは、複数のストレージ及び配信ネットワークと相互運用する、請求項４～７のいずれか１項に記載のＵＣＤＮシステム。
  15. 前記ストレージ及び配信ネットワークは、ファイルコイン又はブラストなどの暗号トークンで動作してもよい、請求項１１に記載のＵＣＤＮシステム。
  16. 前記ＳＰＡＮ－ＡＩシステムは、ディレクトリ更新（名前、ディスカバリ、構成）及びインテリジェンス更新（最適化／制御運用）の制御プレーン配布と；例えば、ソーシャルネットワーク、ビデオ会議などのための協調アプリケーションのためのデータプレーン配布と、をサポートする非同期マルチパーティ配布サービスのためにＡＩ主導パブ－サブシステムを利用する、請求項１～１４のいずれか１項に記載のＵＣＤＮシステム。
  17. ＳＰＡＮ－ＡＩは、ＡＩエージェント、命名サービス、ディスカバリサービス間の通信を含む非同期マルチパーティ配布サービスのためにＡＩ主導パブ－サブシステムを使用する、請求項１～１５のいずれか１項に記載のＵＣＤＮシステム。
  18. ＩＰディスカバリサービスとの相互運用を含む、請求項１４に記載のＡＩ主導パブ－サブシステム。
  19. 前記パブ／サブシステムは、ピア／ローカルインテリジェンス；エッジ／スウォームインテリジェンス；コア／グローバルインテリジェンスのための認識及び制御の組み合わせを介した運用、インテリジェントディスカバリ及び構成を改善するため、ピアハートビート及びメッシュ健全性指標及びランキングを用いて拡張された前記ＡｍＩランデブーサービスを使用する、請求項１～１７のいずれか１項に記載のＵＣＤＮシステム。
  20. ＡｍＩランデブーは、ＡｍＩランデブークライアントをパブ／サブプロトコル、例えば、Ｇｏｓｓｉｐｓｕｂ、ＰｌｕｍＴｒｅｅ、ＨｙＰａｒＶｉｅｗなどの既存のパブサブアルゴリズムの進化に組み込む自己修復エージェント用のプラグ接続可能インタフェースを組み込む、請求項１０に記載のＵＣＤＮシステム。
  21. 前記ＳＰＡＮ－ＡＩシステムは、すべてのレベルで統合されたセキュリティを組み込む、請求項１～１９のいずれか１項に記載のＵＣＤＮシステム。
  22. 前記ＳＰＡＮ－ＡＩシステムは、機械学習及び認識を使用してセキュリティ脅威を検出及び管理する、請求項１～２０のいずれか１項に記載のＵＣＤＮシステム。
  23. コンテンツは、前記システムに発行される前に、ＰｌａｙＲｅａｄｙなどのＤＲＭシステムを使用して暗号化される、請求項１～２１のいずれか１項に記載のＵＣＤＮシステム。
  24. データパケットは前記発行者によって暗号で署名される、請求項１～２２のいずれか１項に記載のＵＣＤＮシステム。
  25. 命名は自己主権型アイデンティティに根づいており、前記自己主権型アイデンティティは、いかなる中央集権化された機関にも依存しない生涯にわたってポータブルなデジタルアイデンティティとして定義可能である、請求項１～２３のいずれか１項に記載のＵＣＤＮシステム。
  26. 永続性、グローバル解決可能性、暗号検証可能性及び分散化を提供する分散型識別子を使用する、請求項１～２４のいずれか１項に記載のＵＣＤＮシステム。
  27. 名前は自己認証的である、請求項１～２５のいずれか１項に記載のＵＣＤＮシステム
  28. ハードウェアルートオブトラスト及びセキュアブートに基づいている、請求項１～２６のいずれか１項に記載のＵＣＤＮシステム。
  29. ウェブオブトラスト方法を利用する、請求項１～２７のいずれか１項に記載のＵＣＤＮシステム。
  30. 量子暗号化、すなわち、量子状態乱数ジェネレータに基づく暗号化を利用する、請求項１～２８のいずれか１項に記載のＵＣＤＮシステム。
  31. 前記システムは、ピア、エッジ、コア及びその他のネットワークレベルでのさまざまな程度の認識及び最適化能力を用いて監視、予測、最適化及び制御サービスを提供するプラグ接続可能な階層型（ローカル／エッジ／グローバル／その他の）ＡＩエージェントのファミリを介して、前記ルーティング及びパブ／サブシステムの適応的運用を調整する、請求項１～２９のいずれか１項に記載のＵＣＤＮシステム。
  32. ユニバーサルネットワークの最適化及び制御におけるオープンで柔軟なイノベーションを可能にするプラグ接続可能なＡＩエージェントのための方法を提供する、請求項１～３０のいずれか１項に記載のＵＣＤＮシステム。
  33. 前記ＡＩエージェントは、ファイルコイン又はブラストなどの暗号トークンと交換可能である、請求項２３に記載のＵＣＤＮシステム。
  34. 前記ＳＰＡＮ－ＡＩシステムは、リアルタイムの最適化及び制御のためのピア／エッジ／コア／その他のネットワークノードにプラグ接続可能な、ＡＩモデル及びエージェントのランタイム環境、シミュレーション、テスト及び訓練のクラウドレベルのレプリケーションを可能にするシミュレーション、訓練及び開発パイプラインを使用する、請求項１～３２のいずれか１項に記載のＵＣＤＮシステム。
  35. 自己認識型メッシュシミュレータ（ＳＡＭＳｉｍシステムと呼ばれる）をさらに含み、前記ＳＡＭＳｉｍシステムは：自動化ソフトウェアエンジニアリングパイプラインにわたってＡＩモデルをシミュレート及び展開する健全性指標を有するメッシュのビッグデータレイクをホストする分散型クラウドによってサポートされる、請求項１～３３のいずれか１項に記載のＵＣＤＮシステム。
  36. ５つの主要なＳＰＡＮ－ＡＩサブシステム：統合命名；統合ディスカバリ；ハイブリッドアダプティブルーティング；スケーラブルパブサブ；及び、組み込みセキュリティに基づいた、統合セキュアコンテンツアドレス可能アーキテクチャ下で階層型ＡＩ主導アプローチを使用する、階層型ハイブリッドアダプティブセキュアピアアシストネットワーキングシステム（ＳＰＡＮ－ＡＩと呼ばれる）であって、前記５つの主要なＳＰＡＮ－ＡＩサブシステムのすべてが、ピア、エッジ又はコア又はその他のネットワークレベル（階層）でのさまざまな程度の認識及び最適化能力を有するＡＩエージェントを組み込んだ、関連するシミュレーション、訓練及び開発パイプラインを用いて、階層型のプラグ接続可能ＡＩフレームワークを介してセキュアに統合されて同時最適化される、ＳＰＡＮ－ＡＩシステム。
  37. 前記システムは、ｉｉｉ）各コンテンツ識別子（ＣＩＤ）の先頭に名前プレフィックスを追加することによって、ｉ）人間が判読可能な変更可能な名前（例えば、ドメイン名、コンテンツ名）を、不変の自己認証ＣＩＤにマッピングし、かつ、ｉｉ）名前解決ベースルーティングサブシステム及び名前ベースルーティングサブシステムの両方を通じてＣＩＤをルーティングすることを可能にする統合命名ディスカバリ（ＵＮＤ）システムを使用する、請求項３５に記載のＳＰＡＮ－ＡＩシステム。
  38. 前記システムは、ｉｉｉ）ルーティング及び／又はストレージを最適化するような方法で名前及びコンテンツ識別子（ＣＩＤ）を組み合わせることによって、ｉ）人間が判読可能な変更可能な名前（例えば、ドメイン名、コンテンツ名）を、不変の自己認証ＣＩＤにマッピングし、かつ、ｉｉ）名前解決ベースルーティングサブシステム及び名前ベースルーティングサブシステムの両方を通じてＣＩＤをルーティングすることを可能にする統合命名ディスカバリ（ＵＮＤ）システムを使用する、請求項３５に記載のＳＰＡＮ－ＡＩシステム。
  39. スマートディスカバリ、構成及び自己組織化サービスを提供する主要なコンポーネント、アンビエントインテリジェントランデブー（ＡｍＩランデブーと呼ばれる）を含むＡＩ主導統合ディスカバリシステムをさらに採用する、請求項３５又は３６に記載のＳＰＡＮ－ＡＩシステム。
  40. 前記ＳＰＡＮ－ＡＩシステムは、ＡＩ主導ハイブリッドアダプティブルーティング設計（ＡＩ－ＨＡＲＤシステムと呼ばれる）を介して大規模なルーティングに対応し；前記ＡＩ－ＨＡＲＤシステムは、２つのサブシステム：ストレージセントリックルーティングサブシステム；及び、配信セントリックルーティングサブシステムから構成され；前記サブシステムは、スケーラブルで利用可能でアクセス可能な分散ストレージのための名前解決ベースルーティング（ＮＲＲ）の利益と、高速で信頼性の高いコンテンツ配信のための名前ベースルーティング（ＮＢＲ）の利点と、を組み合わせる、請求項３５～３７のいずれか１項に記載のＳＰＡＮ－ＡＩシステム。
  41. ＳＰＡＮ－ＡＩ内のＡＩ－ＨＡＲＤインテリジェントエージェントは、ネットワーク状態及びアプリケーション要件に関する予測知識を活用して、サブシステムから最も効率的なルーティングポリシーを適応的に選択する、請求項３８に記載のＵＣＤＮシステム。
  42. ＡＩ－ＨＡＲＤプロトコルが発行されて、既存及び新規のルータへの組み込みを可能にし、それによって、すべてのネットワーク間でのルーティング互換性を確保する、請求項３８又は３９に記載のＵＣＤＮシステム。
  43. 前記ＡＩ－ＨＡＲＤシステムは、複数のストレージ及び配信ネットワークと相互運用する、請求項３８に記載のＵＣＤＮシステム。
  44. 前記ストレージ及び配信ネットワークは、ファイルコイン又はブラストなどの暗号トークンで動作してもよい、請求項４１に記載のＵＣＤＮシステム。
  45. 前記ＳＰＡＮ－ＡＩシステムは、ディレクトリ更新（名前、ディスカバリ、構成）及びインテリジェンス更新（最適化／制御運用）の制御プレーン配布と；例えば、ビデオ会議、ソーシャルネットワークなどの協調アプリケーションのデータプレーン配布と、をサポートする非同期マルチパーティ配布サービスのためにＡＩ主導パブ－サブシステムを利用する、請求項３５～４２のいずれか１項に記載のＳＰＡＮ－ＡＩシステム。
  46. 前記ＳＰＡＮ－ＡＩは、ＡＩエージェント、命名サービス、ディスカバリサービス間の通信を含む非同期マルチパーティ配布サービスのためにＡＩ主導パブ－サブシステムを使用する、請求項３５～４３のいずれか１項に記載のＵＣＤＮシステム。
  47. 前記パブ／サブシステムは、ピア／ローカルインテリジェンス；エッジ／スウォームインテリジェンス；及びコア／グローバルインテリジェンスのための認識及び制御の組み合わせを介した運用、インテリジェントディスカバリ及び構成を改善するため、ピアハートビート及びメッシュ健全性指標及びランキングを用いて拡張された前記ＡｍＩランデブーサービスを使用する、請求項４３に記載のＳＰＡＮ－ＡＩシステム。
  48. ＡｍＩランデブーは、ＡｍＩランデブークライアントを前記パブ／サブプロトコル、例えば、Ｇｏｓｓｉｐｓｕｂ、ＰｌｕｍＴｒｅｅ、ＨｙＰａｒＶｉｅｗなどの既存のパブサブアルゴリズムの進化に組み込む自己修復エージェント用のプラグ接続可能インタフェースを組み込む、請求項４３に記載のＳＰＡＮ－ＡＩシステム。
  49. 前記ＳＰＡＮ－ＡＩシステムは、すべてのレベルで統合されたセキュリティを組み込む、請求項３５～４６のいずれか１項に記載のＳＰＡＮ－ＡＩシステム。
  50. 前記ＳＰＡＮ－ＡＩシステムは、機械学習及び認識を使用してセキュリティ脅威を検出及び管理する、請求項３５～４７のいずれか１項に記載のＳＰＡＮ－ＡＩシステム。
  51. コンテンツは、前記システムに発行される前に、ＰｌａｙＲｅａｄｙなどのＤＲＭシステムを使用して暗号化される、請求項３５～４８のいずれか１項に記載のＳＰＡＮ－ＡＩシステム。
  52. データパケットは前記発行者によって暗号で署名される、請求項３５～４９のいずれか１項に記載のＳＰＡＮ－ＡＩシステム。
  53. 命名は自己主権型アイデンティティに根づいており、前記自己主権型アイデンティティは、いかなる中央集権化された機関にも依存しない生涯にわたってポータブルなデジタルアイデンティティとして定義可能である、請求項３５～５０のいずれか１項に記載のＳＰＡＮ－ＡＩシステム。
  54. 永続性、グローバル解決可能性、暗号検証可能性及び分散化を提供する分散型識別子を使用する、請求項３５～５１のいずれか１項に記載のＳＰＡＮ－ＡＩシステム。
  55. 名前は自己認証的である、請求項３５～５２のいずれか１項に記載のＳＰＡＮ－ＡＩシステム。
  56. ハードウェアルートオブトラスト及びセキュアブートに基づいている、請求項３５～５３のいずれか１項に記載のＳＰＡＮ－ＡＩシステム。
  57. ウェブオブトラスト方法を利用する、請求項３５～５４のいずれか１項に記載のＳＰＡＮ－ＡＩシステム。
  58. 量子暗号化、すなわち、量子状態乱数ジェネレータに基づく暗号化を利用する、請求項３５～５５のいずれか１項に記載のＳＰＡＮ－ＡＩシステム。
  59. 前記ＳＰＡＮ－ＡＩシステムは、ピア、エッジ、コア及びその他のネットワークレベルでのさまざまな程度の認識及び最適化能力を用いて監視、予測、最適化及び制御サービスを提供するプラグ接続可能な階層型（ローカル／エッジ／グローバル／その他の）ＡＩエージェントのファミリを介して、前記ルーティング及びパブ／サブシステムの適応的運用を調整する、請求項３５～５６のいずれか１項に記載のＳＰＡＮ－ＡＩシステム。
  60. 統合ネットワークの最適化及び制御におけるオープンで柔軟なイノベーションを可能にするプラグ接続可能なＡＩエージェントのための方法を提供する、請求項３５～５７のいずれか１項に記載のＳＰＡＮ－ＡＩシステム。
  61. 前記ＡＩエージェントは、ファイルコイン又はブラストなどの暗号トークンと交換可能である、請求項５７に記載のＳＰＡＮ－ＡＩシステム。
  62. 前記ＳＰＡＮ－ＡＩシステムは、リアルタイムの最適化及び制御のためのピア／エッジ／コア／その他のネットワークノードにプラグ接続可能な、ＡＩモデル及びエージェントのランタイム環境、シミュレーション、テスト及び訓練のクラウドレベルのレプリケーションを可能にするシミュレーション、訓練及び開発パイプラインを使用する、請求項３５～５９のいずれか１項に記載のＳＰＡＮ－ＡＩシステム。
  63. 自己認識型メッシュシミュレータ（ＳＡＭＳｉｍシステムと呼ばれる）をさらに含み、前記ＳＡＭＳｉｍシステムは：自動化ソフトウェアエンジニアリングパイプラインにわたってＡＩモデルをシミュレート及び展開する健全性指標を有するメッシュのビッグデータレイクをホストする分散型クラウドによってサポートされる、請求項３５～６０のいずれか１項に記載のＳＰＡＮ－ＡＩシステム。
  64. 統合セキュアコンテンツアドレス可能アーキテクチャ下で階層型ＡＩ主導アプローチを使用する階層型ハイブリッドアダプティブセキュアピアアシストネットワーキングシステム（ＳＰＡＮ－ＡＩと呼ばれる）であって、前記システムは、２つのサブシステム：ストレージセントリックルーティングサブシステム；及び、配信セントリックルーティングサブシステムから構成されるＡＩ主導ハイブリッドアダプティブルーティング設計（ＡＩ－ＨＡＲＤと呼ばれる）を介して大規模なルーティングを備え；前記サブシステムは、スケーラブルで利用可能でアクセス可能な分散ストレージのための名前解決ベースルーティング（ＮＲＲ）の利益と、高速で信頼性の高いコンテンツ配信のための名前ベースルーティング（ＮＢＲ）の利点と、を組み合わせる、階層型ハイブリッドアダプティブセキュアピアアシストネットワーキングシステムシステム。
  65. 前記ＡＩ－ＨＡＲＤシステムは、複数のストレージ及び配信ネットワークと相互運用する、請求項６０に記載のシステム。
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