基于层析成像技术的拓扑推断

利用层析成像技术通过端到端的测量可以推断网络拓扑。该文讨论网络层析成像在网络拓扑推断中的测量方法的优点与不足,分析节点相关性计算方法的缺陷及当前各种拓扑推断算法。对测量方法、节点相关性计算方法和推断算法进行综合对比,总结网络层析成像在拓扑推断中的技术难点,对进一步的研究方向进行探讨。     

AntiMNT：一种对抗多源网络层析成像的拓扑混淆机制

作为一种典型的网络拓扑推断方法,网络层析成像技术可以被攻击者用来准确推断目标网络的拓扑结构,进而向关键节点或链路发起有针对性的攻击行为。为了有效隐藏真实的网络拓扑结构等信息,提出了一种基于主动欺骗方式对抗多源网络层析成像探测的拓扑混淆机制AntiMNT。AntiMNT针对多源网络层析成像的探测过程,策略性地构建虚假拓扑结构,并据此混淆攻击者对目标网络的端到端测量数据,使其形成错误的拓扑推断结果。为了高效生成具有高欺骗特征的混淆网络拓扑,AntiMNT随机生成候选混淆拓扑集,并在此基础上用多目标优化算法搜索具有高安全性和可信度的最优混淆拓扑。基于几种真实网络拓扑的实验分析表明,AntiMNT可以生成高欺骗性和安全性的混淆网络拓扑,从而能够有效防御基于网络层析成像的网络侦察。     

网络链路性能参数估计的层析成像方法综述

网络层析成像能够在网络内部节点不提供测量协作的情况下,根据端到端的测量结果,间接地估计网络内部链路性能参数,是一种重要的网络测量手段,能直接指导网络管理和网络优化,目前受到国内外学术界和工业界广泛的关注.在广泛收集国内外资料的基础上,首先总结了目前网络层析成像使用的主要端到端测量方法和技术;再根据不同参数对链路性能刻画程度的不同,将链路性能参数的网络层析成像方法分为两类:定量参数推断方法和定性参数推断方法;然后,针对不同类型参数的估计问题,概括分析了现有算法的特点;最后指出该类方法未来的研究方向与潜在的应用前景.     

链路延迟网络拓扑合并方案的研究

网络拓扑合并是解决网络层析成像技术中大规模网络拓扑判定问题的重要研究方向。主要讨论采用对网络上的主机进行端到端测量的方法来获得网络的逻辑拓扑及链路属性,通过对基于延时的“三明治”网络测量方案进行改进,提出基于链路延迟属性的网络拓扑合并新方案。新方案具有测量不需要同步时钟、不需要重复测量和容易实施的特点,并通过实验进行了验证与分析。     

网络层析成像研究综述

网络层析成像技术作为通信网络、层析成像技术和统计学理论相结合的产物，是一种全新的网络链路级参数推理、拓扑结构识别和OD（Origin-Destination）流估计的技术。在简要介绍网络层析成像的基本概念和数学模型的基础上，本文从网络链路级参数的推理、网络拓扑结构识别和OD流的估计3方面介绍了网络层析成像的研究现状，分析和展望了一些有价值的新发展，并指出了下一步的研究方向。     

层析成像技术在网络属性估算中的应用研究

网络层析成像技术在网络属性估算中的应用主要分为网络拓扑判定和链路属性估算两个重要应用.主要讨论通过对网络上的主机进行单播的测量来获得网络的逻辑拓扑及链路属性,并提出进行网络属性估算的新方案.首先介绍基于延时的"三明治"测量方案和相关网络拓扑判定算法,随后通过实验对网络拓扑判定的系统聚类树算法进行了分析,在此基础上提出进行网络属性估算的新方案.     

一种基于多播推测丢包率的算法

网络层析是近年新兴的一个网络研究领域,它利用端到端的性能测试结果推导网络内部性能特征或拓扑结构,克服了传统网络测量技术的一些缺陷.丢包率层析的主要方法是利用最大似然估计(MLE),但是计算复杂度高且计算时间较长;基于伪似然估计(PMLE)方法可以较快估计各链路丢包率,但是在非叶节点链路的误差较大.为了克服以上缺点,本文基于多播网络的端对端测量,结合MLE和PMLE提出一种推算网络内部各链路的丢包率算法.通过仿真证实该算法估测的结果能真实地反应网络内部丢包趋势,在推测精度较好的情况下,计算量减少,计算复杂度降低.     

基于traceroute的层析成像方法*

针对传统的网络拓扑识别方法（如traceroute）无法完成包含不协作节点的拓扑识别以及基于网络层析成像技术的拓扑识别方法的复杂性和不确定性问题,提出一种基于traceroute的层析成像技术的拓扑识别方法。该方法可通过提出的最小相似度聚类算法和匿名节点构造归并算法,将网络层析成像获得的拓扑信息与trace-route探测结果融合,构成最终的拓扑结构。NS2的仿真表明,该方法不仅可识别包含不协作节点的网络拓扑,且所使用的探测包的数量也大大减少。     

改善多源网络层析成像的可辨识性

多源网络层析成像采用多源多目标的网络端到端测量,可获得网状的拓扑结构,突破了一般拓扑识别方法只能识别树状拓扑网络的限制。针对现有方法存在的可辨识性问题,通过提取网络基本分析单元（两个源,两个目的节点的子网）的层次特征来获得其完整的拓扑信息,并提出了可辨识任意网络的融合算法来合并基本分析单元的拓扑信息,估计网络网状拓扑结构。论证了该文方法具有更强的可辨识性,仿真实验也证明了这一点。     

基于递归神经网络的非平稳网络丢包层析成像

为了提高互联网的管理和控制水平.进而优化配置网络资源,一种新的估计网络内部参数的方法"网络层析成像"得到了广泛关注.提出一种基于递归神经网络的非平稳网络丢包层析成像方法,利用递归多层感知器求解非平稳网络丢包模型.采用NS2仿真工具进行实验,证明了该算法能够自适应非平稳网络丢包率随时间变化而产生的波动,以实时追踪网络内部链路的丢包率.     

网络断层扫描技术的研究与发展

当今网络的大尺度、不协作、异质和分布式管理等特点,使得网络状态与性能的直接动态测量很困难.研究针对网络中不能直接测量的特性参数的统计推断方法十分重要.以通信网络、断层扫描和统计学理论相结合的网络断层扫描是一种全新的、最具前景的网络性能测量与推断技术,它通过边缘测量推断不可观测的网络行为且不要求网络内部元素和边缘节点的协作.简要介绍了网络断层扫描的基本概念与数学模型,从数据测量技术、统计推断技术两个方面论述了网络断层扫描技术的研究现状和一些有价值的新发展,并指出了进一步研究的方向.     

基于单播丢包层析技术的探测包发送机制

网络层析技术通过端到端测量就能推测网络的内部性能,无须网络中间节点配合,因此被广泛的应用于网络测量及诊断。对基于单播的网络丢包率层析成像模型进行了详细的探讨,并针对现有的单播层析发包方式的包组相关性缺陷提出了一种改进发包方法。通过NS2的仿真,证明了改进的发包机制能更加准确的估算网络丢包率。     

一种快速网络拓扑推测方法

网络拓扑推测是推测网络内部链路性能的前提条件。目前的网络拓扑推测方法主要是基于网络性能参数的极大似然估计方法,但是其计算量会随着网络规模的增长而急剧增加,影响在实际网络中的应用。针对这种问题,提出了一种快速的网络拓扑推测方法,根据观测节点测量数据的相似度推测网络的逻辑拓扑结构,推测准确且计算简单。最后利用仿真实验验证了该方法的有效性和准确性。     

基于多源网络断层扫描的拓扑推断技术研究

网络断层扫描(NT)技术可以在内部节点不配合的情况下推断网络逻辑拓扑.多源NT比单源NT可以获取更多的拓扑和链路性能信息.四种2-by-2结构的逻辑拓扑的推断是多源NT的核心问题.基于四种2-by-2结构特点的分析,将问题转换为判定两条路径是否有共享链路的问题,并提出一种新的三明治探测技术,以端到端延时或者丢包率是否变化作为依据,解决了四种2-by-2结构的拓扑推断问题.仿真结果表明,此技术具有很高的正确性和有效性.     

网络断层扫描技术综述

网络断层扫描是一种新的网络外部测量方法，与传统的网络内部测量方法不同，它是根据网络边缘的测量来推测网络内部属性或网络拓扑的，从而实现与网络结构或协议无关的网络测量。综述了网络断层扫描的基本概念、关键技术以及最新研究进展，最后提出了进一步研究的课题。     

基于Manhattan距离的网络拓扑推测方法研究

网络拓扑推测是网络断层扫描研究内容之一,是推测网络内部链路性能的前提条件。目前的网络拓扑推测方法主要是基于网络性能参数的极大似然估计方法,随着网络规模的增加,计算量相对较大,还有些需要先验知识,从而影响在实际网络中的应用。为了克服这些问题,作者提出了一种新的网络拓扑推测方法,通过直接计算节点间测量数据的Manhattan距离,对节点进行分组,从而推测网络的逻辑拓扑结构。该方法计算简单且准确推测的概率收敛速度快,在实际网络环境中有应用价值。