信息中心网络(ICN)作为一种未来网络体系结构,近年来得到了学术界和工业界的持续关注。这种网络体系结构为物联网、移动自组织网络和车联网等领域提供了全新的设计途径,有望解决这些网络在基于TCP/IP协议体系构建通信方案时遇到的难题。虽然ICN被提出已有近十年的时间,但是当前仍处在理论研究和设计规划阶段,有许多亟待解决的学术和工程问题。缓存机制是ICN的核心机制之一。这种机制通过泛在化的节点缓存为数据在网络内部节点提供副本缓存,实现副本的复用和请求的聚合,以此来降低用户请求时延、提升网络吞吐量和节省网络带宽。设计高效可用的缓存机制并最大程度的提升缓存效率是ICN体系结构走向成功的关键所在,也是利用这种体系结构为移动自组织网络、物联网和车载网等构建通信方案的关键所在。本文围绕ICN缓存设计,开展了一些与缓存性能、缓存安全与缓存应用相关的研究工作。主要内容和贡献如下:(1)提出了一种结合时空特征的多属性缓存决定策略IFDD。在分析了流行度缓存策略在内容请求分布、缓存效率和缓存安全等问题的基础上,提出了一种结合流行度和局部性来计算缓存适应度的方法,用来解决当前流行度策略存在的缓存冗余问题和缓存污染攻击问题;研究设计实现了由节点独立实施的内容局部性感知和测量方法,从缓存污染攻击的实施条件和难度等多个方面分析讨论了IFDD的性能和抗攻击能力,并仿真实现了所提出的IFDD策略,验证了其在减少缓存冗余和抵御缓存污染攻击方面的有效性。(2)提出了一种基于内容特征标签感知的ICN缓存策略ICDCS。分析了当前ICN设计基于名字感知和利用内容特征的困难性,指出传统的缓存设计在分析内容请求/分布特征方面存在的问题;提出了一种基于标签机制的内容特征感知和处理方法,设计了一种基于计数型布鲁姆过滤器的内容特征标签分析方法,并基于该方法设计了路径缓存策略ICDCS。该策略能够通过计算和统计内容标签的方式感知内容请求的流行趋势,实现节点对内容请求的预测,进而据此实施缓存决策;工作对ICDCS策略进行了仿真实现,与传统流行度策略进行了比较,验证了ICDCS在多应用混合数据流的场景下具有比流行度策略更好的缓存性能。(3)提出了一种在信息中心车载网(ICVN)中利用雾计算、元信息和在线数据分析技术对内容请求分布进行分析的方法(FIAS),并据此实现了在ICVN内对内容进行缓存和分发实施框架DCRV。论文分析了将信息中心设计引入车载网设计时的前提和条件,讨论了利用雾计算技术实现元数据感知的可行性和必要性;在此基础上,研究设计了一种能够为ICVN提供内容请求分析支持的基础服务FIAS,该服务能够为需要内容请求分布特征的相关的机制提供支持,简化这些机制的设计,并降低其设计复杂度;为了验证所提出策略的可行性和有效性,研究设计实现了一个基于FIAS的内容缓存和分发框架DCRV;研究结合交通仿真软件SUMO和仿真平台ndnSIM对所提出的DCRV算法进行了实现,仿真结果验证了FIAS在支持DCRV时的可行性和有效性。本文探索了ICN缓存方案设计,能够为网络缓存设计在性能设计与安全方面的融合提供实践指导;所提出的标签感知的设计思想有望为当前ICN在名字设计、路由设计和缓存设计等方面存在的困境提供解决思路;所提出基于雾计算的通信解决方案能够为ICVN通信方案的构建带来设计和实践上的指导;论文所提出的方案既有针对特定场景的独特性,也具备一定的通用型,能够为移动场景下ICN技术、雾计算技术和内容感知技术的融合设计提供设计和实现方式上的参考。