基于时序距离的AS级Internet动态性测量方法

发布时间：2019-08-26 20:21

【摘要】：随着域间路由安全问题日益突出,AS(Autonomous System)级互联网的动态性测量开始成为研究热点。针对当前的测量方法无法全面度量AS级互联网演化规律的问题,提出了基于时序距离的AS可达距离(ASRD)、AS连通距离(ASCD)两个特征参数,分别从可达性和连通性两个方面度量AS级互联网在不同时刻的差异。通过分析不同时间跨度和时间粒度的路由表数据集,可以对特定AS的动态性进行测量。实验结果表明,对ASRD和ASCD进行时序分析不仅能够准确检测AS级Internet异常事件,而且可以发现AS级Internet的长期演化规律。
【图文】：

数据集,连通性,时间粒度,摘要信息

ｉ）和ＡＳＣＶ（ｔｊ）的欧氏距离ＡＳＣＤｏ（ｔｉ，ｔｊ）。在不进行归一化处理的情况下，ＡＳＣＤｏ（ｔｉ，ｔｊ）的取值范围为（０，∞）。ＡＳＣＤｏ（ｔｉ，ｔｊ）能够表征两个时刻ＡＳ连通性的差异，以图２为例，图中所示分别为ＡＳｘ在两个时刻ｔｉ和ｔｊ（ｊ＜ｉ）的邻居子图，表１所列为两个时刻的ＡＳＣＶ（ｔｉ），ＡＳＣＶ（ｔｊ），ＡＳＣＤｏ（ｔｉ，ｔｊ）。图２ＡＳｘ在ｔｉ和ｔｊ的邻居子图表１两个时刻的ＡＳＣＶ及其ＡＳＣＤＡＳＣＶＡＳＣＤｏ（ｔｉ，ｔｊ）Ｖ（ｔｉ，ｔｊ）ａｂｃｄｅｆｗ（ｔｉ）１０１２６８３０ｗ（ｔｊ）１２６０１８０８１５．７８从长远的角度看，ＡＳＣＤ在一段时间内的平均值可以表征ＡＳ连通性的常态特征，为进一步检测ＡＳ级互联网连通性异常事件提供支持。４ＡＳ动态性测量实验实验所使用的ＲＩＢ表的数据来源于ＲｏｕｔｅＶｉｅｗｓ项目［１１］，其路由表的采样间隔为２ｈ，因此，ＡＳＲＤ和ＡＳＣＤ的精度均为２ｈ。为了验证ＡＳＲＤ和ＡＳＣＤ的有效性，选取３个时间跨度、时间粒度各不相同的数据集进行对比研究，表２所列为每个数据集的摘要信息。表２数据集摘要数据集１数据集２数据集３粒度时日月起始时间２０１２／７／４２０１４／１／１２０１０／１／１结束时间２０１２／７／７２０１４／６／１２０１５／１／１大小（ＧＢ）１．

时序图,时序,可达性

商ＬｉｂａｎＴｅｌｅｃｏｍ的ＡＳ４２０２０、Ｇｏｏｇｌｅ公司的ＡＳ１５１６９以及中国电信的ＡＳ４１３４为研究对象，它们分别代表了孝中、大３种规模的ＡＳ。４．１基于ＡＳＲＤ的ＡＳ可达性测量首先分析ＡＳ可达性的短期演化态势。以数据集１为基础，分析得到ＡＳ４１３４、ＡＳ４２０２０的ＡＳＲＤ时序数据，如图３所示。（ａ）ＡＳ４１３４在数据集１上的ＡＳＲＤ时序（ｂ）ＡＳ４２０２０在数据集１上的ＡＳＲＤ时序图３ＡＳ的短期ＡＳＲＤ时序由图３（ａ）可知，ＡＳ４１３４可达性在一段较短时间内的变化不大，ＡＳＲＤ的最大值为０．００１２７５５１。通过分析ＡＳ４１３４的ＡＳＲＤ在相应时间段内发生变化的原因，发现造成ＡＳ可达性发生轻微变化的原因主要包括两个方面，一个是ＡＳ声明或撤销了前缀地址，另一个是前缀发生聚合或分解。与之形成鲜明对比的是，图３（ｂ）中显示ＡＳ４２０２０可达性在２０１２年７月４日１６时～１８时、７月６日６时～８时两个时间段内发生了剧烈变化，ＡＳＲＤ高达０．８。据ＢＧＰＭｏｎ报道［１２］，从２０１２年７月４开始，黎巴嫩的海底光纤被切断，互联网服务中断长达数日，其中黎巴嫩最大的网络服务商ＬｉｂａｎＴｅｌｅｃｏｍ受影响最大，这一断网事件解释了ＡＳ４２０２０的ＡＳＲＤ时序发生剧烈变化的原因。通过更广泛的分析可知，，造成ＡＳ可达性发生剧烈变化的原因主要是ＡＳ内的链路或路由器因网络攻击等异常事件被阻瘫，导致前缀地址不可达。
【作者单位】：解放军电子工程学院网络工程系;
【分类号】：TP393.08

【参考文献】