基于traceroute的互聯(lián)網(wǎng)拓?fù)潢P(guān)鍵節(jié)點(diǎn)發(fā)現(xiàn)機(jī)制研究
本文選題：網(wǎng)絡(luò)測(cè)量 + 互聯(lián)網(wǎng)拓?fù)?/strong>��； 參考：《北京郵電大學(xué)》2017年碩士論文
【摘要】：隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的不斷發(fā)展,由互聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施相互連接所構(gòu)成的互聯(lián)網(wǎng)拓?fù)淙遮厪?fù)雜化。研究表明,互聯(lián)網(wǎng)拓?fù)渚哂袩o(wú)標(biāo)度的統(tǒng)計(jì)特性。這使得互聯(lián)網(wǎng)對(duì)網(wǎng)絡(luò)蓄意攻擊具有脆弱性,即破壞少數(shù)幾個(gè)特定節(jié)點(diǎn)可以對(duì)網(wǎng)絡(luò)的整體性能產(chǎn)生重大影響。因此,找出網(wǎng)絡(luò)中的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)在網(wǎng)絡(luò)安全、網(wǎng)絡(luò)管理、網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化等方面都具有十分重要的意義。在已有的關(guān)于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)發(fā)現(xiàn)算法的研究中,一類(lèi)算法基于顯著性等價(jià)于重要性的思想,即通過(guò)網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)的中心性指標(biāo)來(lái)刻畫(huà)節(jié)點(diǎn)的重要程度。另一類(lèi)算法基于破壞性等價(jià)于重要性的思想,即通過(guò)計(jì)算網(wǎng)絡(luò)中某節(jié)點(diǎn)的失效對(duì)網(wǎng)絡(luò)性能的影響程度來(lái)衡量該節(jié)點(diǎn)的重要性。然而,這些算法缺乏對(duì)網(wǎng)絡(luò)實(shí)際運(yùn)行數(shù)據(jù)的考慮,從而使得算法脫離了網(wǎng)絡(luò)實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景。本課題在已有研究成果的基礎(chǔ)上,基于破壞性等價(jià)于重要性的思想,提出了一種新的互聯(lián)網(wǎng)拓?fù)潢P(guān)鍵節(jié)點(diǎn)發(fā)現(xiàn)算法。該算法將互聯(lián)網(wǎng)中的鏈路時(shí)延與負(fù)載等真實(shí)運(yùn)行數(shù)據(jù)加入到關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)發(fā)現(xiàn)算法中,并模擬了路由器對(duì)數(shù)據(jù)傳遞路徑進(jìn)行重新規(guī)劃。本課題首先通過(guò)traceroute測(cè)量數(shù)據(jù)對(duì)路由級(jí)互聯(lián)網(wǎng)拓?fù)溥M(jìn)行構(gòu)建,并從traceroute測(cè)量數(shù)據(jù)中提取了鏈路時(shí)延與鏈路負(fù)載數(shù)據(jù)。之后,利用本課題提出的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)發(fā)現(xiàn)算法對(duì)互聯(lián)網(wǎng)拓?fù)渲泄?jié)點(diǎn)的關(guān)鍵度進(jìn)行計(jì)算,從而實(shí)現(xiàn)關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)的發(fā)現(xiàn)。通過(guò)分析發(fā)現(xiàn),該算法的時(shí)間復(fù)雜度為O(n3),高于部分基于顯著性等價(jià)于重要性算法,低于基于破壞性等價(jià)于重要性的級(jí)聯(lián)失效算法。此外,該算法可識(shí)別出網(wǎng)絡(luò)中負(fù)載大但重要度低的節(jié)點(diǎn),因此,本課題提出的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)發(fā)現(xiàn)算法相比于通過(guò)節(jié)點(diǎn)負(fù)載衡量節(jié)點(diǎn)重要性的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)發(fā)現(xiàn)算法在結(jié)果準(zhǔn)確性上有所提高。
[Abstract]:With the continuous development of Internet technology, the Internet topology composed of Internet infrastructure interconnection is becoming more and more complicated.The research shows that the Internet topology has scale-free statistical properties.This makes the Internet vulnerable to deliberate network attacks, that is, the destruction of a few specific nodes can have a significant impact on the overall performance of the network.Therefore, it is very important to find out the key nodes in the network security, network management, network optimization and so on.In the existing research on key node discovery algorithms in complex networks, a class of algorithms based on the idea that salience is equivalent to importance, that is, to depict the importance of nodes by the central index of nodes in the network.The other algorithm is based on the idea that the damage is equivalent to the importance, that is, the importance of a node is measured by calculating the influence of the failure of a node on the performance of the network.However, these algorithms lack the consideration of the actual running data of the network, so that the algorithm is divorced from the network practical application scenario.Based on the existing research results and the idea of destructiveness equivalent to importance, a new algorithm for discovering the key nodes of Internet topology is proposed in this paper.In this algorithm, the real running data such as link delay and load in the Internet are added to the key node discovery algorithm, and the router is simulated to replan the data transfer path.Firstly, the routing level Internet topology is constructed by traceroute measurement data, and the link delay and link load data are extracted from the traceroute measurement data.After that, the key node discovery algorithm proposed in this paper is used to calculate the critical degree of nodes in the Internet topology, so as to realize the discovery of key nodes.It is found that the time complexity of the algorithm is more than that of the importance algorithm based partly on salience and the cascade failure algorithm based on the destructive equivalence of importance.In addition, the algorithm can identify the nodes in the network with high load but low importance, so,The key node discovery algorithm proposed in this paper is more accurate than the key node discovery algorithm, which measures the importance of nodes by node load.
【學(xué)位授予單位】：北京郵電大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類(lèi)號(hào)】：TP393.02
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，本文編號(hào)：1731432
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