基于Traceroute的骨干网络拓扑采样研究

admin · 发表于 2022-9-30 11:15:22

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精确的网络拓扑图在研究网络的鲁棒性，协议、应用、病毒传播的模拟，国家在线网络行为控制等方面发挥着重要的作用。目前，对于骨干网络的拓扑图，研究人员主要采用基于Traceroute的探测技术收集所有拓扑信息来组建，通常采用少量的探测点到大量的目的点进行探测。然而，这种方法得到的网络拓扑是非常不完整的，并且很有可能存在探测过程引入的误差；研究人员也指出，除非经过严格的控制，基于Traceroute的拓扑发现技术会给网络引入严重的负载，在更大规模的IPv6网络，探测规模将不可控。与收集所有信息组建网络拓扑的方法不同，本文研究了基于Traceroute的拓扑采样，其意义在于克服传统测量收集所有拓扑信息带来的探测点部署困难、引入过多网络流量的缺陷，同时为未来更大规模的IPv6网络拓扑研究提供方法。本文的主要成果为：(1) 对Traceroute采样题目进行了建模，包括：采样题目和采样目标的定义，Traceroute路由和探测模型；采用度分布、聚类系数、最短路径长度作为采样图质量评价标准；首次引入K-S检验，通过将评价标准表示成分布的形式，对样本偏差进行估计。(2) 在建模的基础上，通过模拟图和真实网络上的实验，本文发现：基于Traceroute的采样中过多的目的点会增大采样偏差；不同比例的目的点与探测点数量对采样图质量产生重要影响；没有一种比例的目的点与探测点能够使得采样图中所有检测的属性达到最优，但一般来说，目的点与探测点数量比例越小，采样图整体上准确性越高。在此基础上，本文进一步研究了实际网络中的采样策略。提出了降低采样偏差的基于同心圆策略的探测点部署方法，提高采样效率的同步探测框架，增强系统健壮性的声明、监控式的源路由欺骗策略。最后，本文将介绍这些策略在Dolphin2系统中的实现。系统运行结果表明，应用这些策略的Dolphin2系统运行更加高效、稳定，发现结果比CAIDA更为丰富。

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