基于路由和拓扑数据融合的互联网域间路由系统拓扑分析

发布时间：2017-09-12 07:47

  本文关键词：基于路由和拓扑数据融合的互联网域间路由系统拓扑分析

  更多相关文章： 关键自治系统 拓扑 幂律分布 地理特性 可视化

【摘要】：互联网发展到今天,已经成为现代社会不可或缺的一部分。科技、教育、政务、社会、生活,乃至国家基础设施都高度依赖互联网的正常运行。为了更好地优化网络性能、实施网络监测和诊断、确保网络运行安全,人们不断努力想要获取互联网运行态势和分布特点。然而,由于互联网的规模巨大、分布自治、动态演化等特点,准确获取互联网拓扑结构变得越来越难。为了更好地研究分析互联网分布特点,本文采用了互联网公开的多源路由和拓扑数据,从不同维度对域间路由系统拓扑结构进行深入分析,准确获取互联网中关键节点的地理位置信息,为部署防范机制提供理论依据。本文具体工作包括:一是通过基于拓扑特征和基于路由介数两种方法,对互联网中域间路由系统的关键AS进行识别,并对拓扑关键节点和路由关键节点做了对比和分析。二是根据基于介数识别出的关键AS,结合AS与路由器的连接关系数据和路由器的地理位置数据,对互联网中关键AS的地理分布特性进行分析,并通过路由器的连接关系数据,识别出关键AS IXP的地理分布信息。三是设计实现了域间路由系统拓扑分析与显示系统,该系统可自动下载互联网公开的路由和拓扑数据,定期将数据分析融合并存入本地数据库,用户可根据实际需求操作查询,服务器端计算出查询结果通过浏览器将结果以文本和图像的形式显示给用户。本文对上述工作深入研究,得出以下重要结论:通过基于拓扑特征和基于路由介数两种关键AS的识别方法,发现两组实验结果均表明互联网中AS重要程度具有明显的幂律分布特性,少数AS是支撑绝大多数流量转发的关键AS。同时分析得出,基于介数的识别方法能反映域间路由系统的动态运行情况,这种方法识别出的关键AS更具说服力。互联网中关键AS和关键AS IXP的地理分布都符合幂律分布,少数地区的安全关系到整个互联网的安全稳定运行,这些地区大多数在美国境内,这些影响力较大的关键节点应进行加固、重点预防,对已发生的区域性故障,应合理更改路由配置,将影响降到最低。
【关键词】：关键自治系统 拓扑 幂律分布 地理特性 可视化
【学位授予单位】：国防科学技术大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TP393.02
【目录】：

• 摘要9-10
• ABSTRACT10-12
• 第一章 绪论12-16
• 1.1 研究背景与意义12-13
• 1.2 本文工作13-14
• 1.3 论文结构14-16
• 第二章 相关研究16-22
• 2.1 互联网域间路由系统的数据来源和采集方法16-19
• 2.1.1 路由管理平面数据源16-17
• 2.1.2 路由控制平面数据源17-18
• 2.1.3 路由数据平面数据源18
• 2.1.4 拓扑逻辑层数据源18
• 2.1.5 拓扑物理层数据源18-19
• 2.2 基于单一数据源的互联网态势分析19-20
• 2.2.1 基于路由数据分析互联网拓扑结构19
• 2.2.2 基于路由数据分析互联网路由系统异常状态19-20
• 2.3 基于多种数据源的互联网态势分析20-21
• 2.3.1 互联网路由系统的地理分布特性研究20
• 2.3.2 基于多种数据源的互联网异常事件影响研究20-21
• 2.4 互联网运行态势的可视化21-22
• 第三章 域间路由系统关键AS识别方法22-36
• 3.1 基于拓扑特征的关键AS识别方法22-29
• 3.1.1 域间路由系统拓扑特性22-23
• 3.1.2 基于度数的关键AS识别方法23-26
• 3.1.3 基于AS客户数量的关键AS识别方法26-29
• 3.2 基于路由介数的关键AS识别方法29-33
• 3.2.1 域间路由系统路由介数29
• 3.2.2 方法步骤29-31
• 3.2.3 实验结果31-33
• 3.3 比较与分析33-35
• 3.4 本章小结35-36
• 第四章 域间路由系统关键AS地理特性分析36-48
• 4.1 关键AS地理分布特性分析方法36-44
• 4.1.1 基于连接关系数据的关键AS地理分布特性分析方法37-39
• 4.1.2 实验结果39-44
• 4.2 关键AS IXP识别方法地理分布特性分析44-47
• 4.2.1 基于连接关系数据的关键AS IXP识别方法44-45
• 4.2.2 实验结果45-47
• 4.3 本章小结47-48
• 第五章 域间路由系统拓扑分析与显示系统设计与实现48-58
• 5.1 系统需求48
• 5.2 系统设计与实现48-51
• 5.2.1 系统体系结构49
• 5.2.2 数据源49-50
• 5.2.3 服务器端50-51
• 5.2.4 浏览器端51
• 5.3 功能演示51-57
• 5.3.1 客户查询界面51-52
• 5.3.2 AS度数、AS客户数、AS介数查询结果界面52-53
• 5.3.3 基于度数识别的关键AS结果界面53-54
• 5.3.4 基于客户数识别的关键AS结果界面54
• 5.3.5 基于介数识别的关键AS结果界面54-55
• 5.3.6 关键AS地理分布特征结果界面55-56
• 5.3.7 关键AS IXP地理分布结果界面56-57
• 5.4 本章小结57-58
• 第六章 总结与展望58-60
• 致谢60-62
• 参考文献62-64
• 作者在学期间取得的学术成果64

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本文编号：835988