互联网新生节点连接偏好探究

IP级拓扑是Internet拓扑的细粒度表示,AS级拓扑是Internet拓扑的粗粒度化表示,是Internet宏观结构的抽象。从IP级拓扑及AS级拓扑粗细粒度两个层面来对互联网新生节点的连接偏好及连接稳定性进行探索,验证是否存在BA网络的优先连接的偏好。     

PLDA：AS级的Internet拓扑生成算法

Internet拓扑建模是进行Internet研究的基础。PLOD是一种AS级的Internet拓扑生成算法,但PLOD算法不能保证生成拓扑图的连通性,且存在“出度贷款过剩”现象。对PLOD算法进行改进,提出PLDA算法。在AS节点连接时添加连通性检测,并对出度大的AS节点实行优先连接,较好地解决PLOD算法存在的问题。实验结果表明,PLDA算法是有效可行的。     

Internet AS拓扑的“73/27”规律

为了深入理解和认清Internet AS拓扑中节点度的分配规律,提出适合Internet AS拓扑的幂律模型,利用该模型推导Internet AS拓扑中最富有节点数占网络总节点数的比例与这些最富有节点所拥有的节点度数占网络节点总度数的比例之间的关系,分析研究幂律指数和最大节点度等拓扑参数对该比例关系的影响,通过数值分析发现Internet AS拓扑中27%的最富有节点拥有约73%的节点度数（简称为“73/27”规律）,基于Internet AS拓扑经验数据对上述结果进行验证分析,结果表明该幂律模型对Internet AS拓扑是有效的,Internet AS拓扑存在“73/27”规律。     

Internet自治系统级拓扑发现系统的研究与实现

Internet由多个自治系统相互连接而成，AS间的互联结构体现了Internet的宏观结构。研究AS间的连接关系可以辅助分析网络特性。该文研究了Internet AS级拓扑发现，实现了一个Internet AS级拓扑发现系统。该系统分析BGP路由表得到Internet AS级拓扑并直观显示出来。分析了AS级拓扑的度分布属性，分析结果显示生成的拓扑具有幂律分布特性。     

因特网AS级拓扑的健壮性测度与健壮性演化

以自治系统(autonomous system,AS)为基本组成单元的域间路由系统是因特网(Internet)的核心组成部分,研究Internet AS级拓扑的健壮性对于整个Internet的健壮性设计具有重要意义.2003年的北美停电事故与2006年、2010年的台湾地震表明,当今Internet的健壮性仍亟待增强.本文结合基本的拓扑理论与实际的路由策略约束,利用Internet AS级拓扑的层次特性,从"单个AS"和"全局拓扑"两个不同的层面研究AS级拓扑的健壮性测度与健壮性演化:1)提出了对单个AS的健壮性测度的方法;2)对全局AS级拓扑的健壮性测度提出了k容错模型---任意k个AS级的节点/链路故障不影响任何其他两个AS之间的连通性;3)基于健壮性测度方法和k容错模型,提出了健壮性演化的机制与方法.对当今Internet AS级拓扑的统计分析表明:1)25.8%的AS节点还不能承受1个AS级的链路故障,26.4%的AS节点还不能承受1个AS节点故障;2)将现有的AS级拓扑演化为k容错拓扑不仅能保证任意节点对之间可达性的k容错,在故障数超过k的情况下,k容错拓扑的健壮性也显著优于原拓扑.     

Internet AS层幂率拓扑建模研究

由于真实网络中"富人俱乐部(Rich-Club)"现象的存在,网络中的核心层节点之间的连接度远远高于其它层的节点连接度,且核心层的度分布近似随机分布。文中分析和考察了AS层Internet网络常见的幂率模型,这些模型都能抓住Internet网络幂率分布的特征,但在Rich-Club现象方面存在不足。因此,在BBV模型的基础上提出了改进的幂率拓扑生成算法RBBV。RBBV模型考虑AS层Internet网络Rich-Club现象,并能够恰当地反映网络QoS属性要求。最后,用连续介质理论对RBBV模型进行理论分析,结果表明该模型的点强度和度分布都符合复杂网络的幂率特征。     

一种基于AS的Internet拓扑模型

分析Internet中AS的变化规律,提出一种拓扑模型。根据对Internct拓扑变化的统计计算出模型参数。仿真结果表明,该模型生成拓扑的特性比BA模型更接近Internet。     

非广延熵:一种新的Internet拓扑度量

随着Internet规模的不断扩大,Internet拓扑模型已成为网络领域的研究热点。从最初的Waxman随机模型到基于幂律[1]特征提出的BA模型、GLP模型、PFP模型,都试图去发现和解析Internet拓扑演化的规律。节点度、聚簇系数、介数等拓扑度量分别被提出,用于刻画拓扑特征。引入统计物理学上非广延熵[2]作为一个新的拓扑度量,从概率分布的均匀程度上刻画拓扑模型的节点度分布的特征。为了定量地分析非广延熵在不同模型上的差异,通过从CAIDA获得最新的真实拓扑数据,比较BA模型和Waxman模型与真实拓扑数据在非广延熵上是否具有一致性,来验证非广延熵作为拓扑度量的合理性。最后指出BA模型的非广延熵接近真实的Internet拓扑,从而也说明非广延熵作为一种新的拓扑度量的可行性。     

AS级Internet拓扑幂律和节点时效分析

Internet拓扑,尤其是AS级拓扑,是目前研究的热点问题.研究Internet拓扑的演化趋势,可以更好地了解网络的内在连接机制.基于CAIDA项目授权的海量数据(数据采集时间为2004年1月至2008年6月),首先介绍了必要的基本概念,然后给出了CCDF(d)-degree幂律分析、degree-rank幂律分析、节点时效分析.结果表明,随着网络拓扑结构的演化,AS级Internet的高度值节点部分较为稳定,保持了网络的聚集性与幂律性,但这部分节点随时间变化逐渐丧失有效连接,网络拓扑呈缓慢均匀化趋势.     

互联网AS拓扑的结构与连通性研究

基于BGP协议的域间路由系统是Internet的核心基础设施。研究域间路由系统在自治系统AS级的拓扑结构,深入理解并揭示AS拓扑的结构及连通性方面的特性,对于提高互联网路由系统的安全性、健壮性以及性能都具有重要的指导意义。AS之间的商业关系模型是互联网域间路由系统的基本模型之一,是AS拓扑研究的基础。受商业关系的约束,AS拓扑的结构与连通性呈现出了与普通无向图或有向图所不具备的特性:层次结构特性与AS路径的无谷底约束。本文提出了针对AS拓扑的层次划分算法,对AS拓扑的连通性做了深入研究,分析并验证了顶级AS的全互联结构,并进一步阐述了从宏观上对单个AS的连通性的评估方法。     

AS级Internet拓扑度和连通性演化分析

Internet拓扑,尤其是AS级拓扑,是目前研究的热点。研究Internet拓扑的演化趋势,可以更好地了解网络的内在连接机制。该项研究基于CAIDA项目授权的海量数据,数据采集时间为2004年1月至2008年6月。首先介绍了必要的基本概念,然后给出了节点平均度、最大节点度值、高度值节点平均度、富人俱乐部连通性和聚集系数的演化分析。研究发现,度值较高的节点,其影响力随时间变化逐渐下降,高度值节点之间的连接也逐渐减少,但网络整体上仍表现出明显的富人俱乐部性质和聚集性。     

SE-BGP:一种BGP安全机制

BGP(bordergatewayprotocol)协议的安全是Internet路由系统安全的关键.目前已提出多种BGP安全机制,但都未能得到部署.对BGP安全机制的部署问题进行深入分析,利用AS(autonomous system)结构的Rich-Club特性,提出AS联盟的概念,设计了一种BGP安全机制:SE-BGP(security enhanced BGP).SE-BGP采用基于AS联盟的安全体系结构,使用一种具有分布式认证中心的新的信任模型——TTM(translato rtrust model).设计了基于TTM模型的认证算法,给出了基于现有BGP协议的扩充实现方法.与已有的安全机制相比,SE-BGP在保证安全能力的同时,所需的证书规模大约为原有机制的1%,具有良好的可扩展性.     

生成Internet As拓扑图CWT层次算法研究

Internet拓扑图为大范围开发、利用Internet提供了一个有力的工具。Internet As级拓扑图在自治系统层次上刻画Internet特征，它在当前很多领域有着广泛的应用。该文提出了一种生成Internet As级拓扑图的Complete-Waxman-Tree算法，它生成具有三层结构的As级拓扑图，生成图在结点度分布、树大小分布以及树深度分布方面与Internet比较吻合。     

基于移动Agent的Internet拓扑自动发现研究

发现网络拓扑是实现许多关键网络管理任务的先决条件。然而由于Internet具有庞大的规模和动态性 ,因而发现Internet的拓扑是一项非常困难的任务。提出了一个基于移动Agent的分布式Internet拓扑发现算法 ,在算法中各个自治系统内的拓扑发现采用分布式的方式 ,因而比传统的基于客户 /服务器模式和SNMP的方法具有更高的效率和更好的可伸缩性。     

Internet AS幂律建模及其参数估计

为了精确建模Internet自治系统层面上的拓扑结构,提出了基于最小节点度和最大节点度的拓扑幂律模型及其参数估计新算法。针对Internet自治系统层拓扑实际测量数据,利用新算法对拓扑幂律模型中的最小节点度、最大节点度以及标度参数进行计算。实验结果表明,由新算法估计的Internet自治系统层拓扑幂律模型的最小节点度为1,最大节点度随网络规模的增大而增大,标度参数的误差与使用最大然似估计法误差一样均非常小,约为2.25。