一种基于网路层析成像的动态拓扑估计方法技术

本发明专利技术公开一种基于网路层析成像的动态拓扑估计方法，应用于网络拓扑估计领域，针对现有技术在网络发生变化后，需要对整个网络进行重新探测，但是频繁地对整个网络进行重新探测会带来无法承受的计算复杂度，也可能因产生较大的流量给网络环境带来额外的负担的问题；本发明专利技术利用单播背靠背包进行端到端探测，获取往返时延判断网络拓扑结构，将动态变化前拓扑中受到影响的网络分支重新插入，重构出准确的网络拓扑；本发明专利技术的方法能够在网络发生变化后，利用原有的网络拓扑信息，通过少量的重新探测估计出更新后的网络拓扑。探测估计出更新后的网络拓扑。探测估计出更新后的网络拓扑。

【技术实现步骤摘要】
一种基于网路层析成像的动态拓扑估计方法


[0001]本专利技术属于网络拓扑估计领域，特别涉及一种动态拓扑估计技术。

技术介绍

[0002]在网络技术急速发展的背景下，网络规模逐渐增大，网络拓扑结构也更加复杂。而网络拓扑能够准确地反映网络中的设备之间的连接关系。网络拓扑估计是通过网络探测工具或端到端探测等方式构建网络拓扑的方法。许多网络的管理与维护任务需要网络拓扑的支持(如路由选择、负载均衡、寻找网络瓶颈、评估网络性能等)，因此获取准确的网络拓扑是网络拓扑测量领域值得关注的重要问题。
[0003]现有的网络拓扑估计方法主要分为两类：基于内部节点协作的方法和基于网络层析成像的方法。基于网络内部节点合作的方法在获得网络内部节点的路由信息反馈后能够快速并准确地探测出网络拓扑。但出于安全性与私密性的考虑，如今网络中的许多路由器拒绝对协作请求进行回复，导致类似方法无法获取准确的网络拓扑。基于网络层析成像的拓扑估计方法利用端到端探测获取路径信息估计网络拓扑，因其不再需要网络内部节点的协作的优势获得了学术界的广泛关注。
[0004]基于网络层析成像的拓扑估计方法，通过发送精心构建的探测包(背靠背包、“三明治包”等)获取探测源节点到一系列目的节点的路径信息。并且利用获取的端到端时延、丢包率等链路特征参数来估计网络拓扑结构。当前的网络层析成像方法主要是在网络拓扑不变的条件下，对完整的网络拓扑进行估计。在网络发生变化后，需要对整个网络进行重新探测，但是频繁地对整个网络进行重新探测会带来无法承受的计算复杂度，也可能因产生较大的流量给网络环境带来额外的负担。
[0005]在基于网络层析成像的网络拓扑估计方法中，源节点需要向一系列探测目的节点发送端到端探测包以获取网络链路参数信息。基于不同的探测包发送方式，网络层析成像可以分为单播与多播两种方式。
[0006]相关现有技术：
[0007]现有技术1：基于多播探测的网络层析成像方法
[0008]Ratnasamy等率先提出了一种基于多播发送方式的网络层析成像方法，该算法在树状拓扑中使用基于多播包的端到端探测，在目的节点统计探测包的丢包率，并通过计算最终得出共享路径上的丢包率。后来，Duffield等提出使用任何可测量的并具有单调性的度量都可以用于多播网络层析成像。另外，他们提出了一种基于最大似然估计与一种基于贝叶斯估计的方法来估计树状拓扑。后来，他们尝试将路径时延方差作为估计网络拓扑的新度量。网络层析成像方法的准确性往往依赖于研究者们提出的一系列假定前提条件，Nguyen等认为中间节点或链路独立性假设可能失效，提出了顺序二元独立分量分析算法来估计网络拓扑。Bowden等提出了SLTD(Shared Loss Topology Discovery)算法，该算法能够在链路过程不完全独立的情况估计出正确的网络拓扑。虽然多播探测包在链路中只会被传递一次，并且只在分支链路被复制，相较单播探测包而言能够获取更多信息，但同时也会
占据更多带宽，适用于小规模的网络探测。另外，基于网络安全等因素的考虑，现存的大多数网络不再支持多播的路由方式。因此，主要的网络拓扑估计方法转向研究基于单播探测包的网络层析成像。
[0009]现有技术2：基于单播探测的网络层析成像方法
[0010]Castro等开创了使用单播端到端测量进行网络层析成像的方法，他们设计了一种“三明治包”来进行单播端到端探测，并且提出了ALT算法(agglomerative likelihood tree algorithm)来估计二叉树状网络拓扑。在此基础上，为了进一步估计出更加一般的树状拓扑，Castro等提出了马尔科夫链蒙特卡洛算法(MCMC，Markov Chain Monte Carlo algorithm)算法，该算法通过点的插入删除操作获得一系列候选树，再通过最大似然方法从候选树中选择最大似然树作为最终的网络树状拓扑。基于Castro的工作，Shih等提出了一种分层聚类拓扑估计算法，算法基于图聚类与有限混合模型的无监督学习实现了对叶节点自顶向下的递归分区，能够在不使用阈值与蒙特卡洛方法的条件下生成一般树状拓扑。实现单播端到端探测估计网络拓扑通常需要大量的单播探测包。为了减少探测包的数量，Eriksson等提出了一种基于深度优先搜索的拓扑估计方法。同时，他们还提出了一种基于节点对融合的排序逻辑拓扑识别(OLTD,Ordered Logical Topology Discovery)算法来估计网络拓扑。Pepe等提出了一种寻找最小端到端探测集的方法来自动决定需要探测路径的最小集合，以减少所需的探测包数量。
[0011]网络拓扑结构是描述网络设备关系信息的重要工具，对网络设备的管理具有重要意义。现有的网络拓扑估计方法一般假设在一段时间内网络拓扑不会发生改变。但在真实网络中，网络中的一些节点可能由于设备故障、网络攻击等原因从网络拓扑中移除，现有的网络拓扑估计方法对于这一问题缺乏相应的解决方案。

技术实现思路

[0012]为解决上述技术问题，本专利技术提出一种基于网路层析成像的动态拓扑估计方法，利用单播背靠背包进行端到端探测，获取往返时延判断网络拓扑结构，将动态变化前拓扑中受到影响的网络分支重新插入，重构出准确的网络拓扑。
[0013]本专利技术采用的技术方案为：一种基于网路层析成像的动态拓扑估计方法，记动态变化前的网络拓扑为G＝(V,E)，V表示动态变化前的网络中的节点集合，E表示动态变化前的网络中节点之间的边集合，受到攻击后需要从网络中移除的节点集合V
r
，所述方法具体包括以下步骤：
[0014]S1、初始化：其中V
a
是需要调整的网络分支的起始节点的集合；具体根据V
r
中各节点在动态变化前的网络拓扑中的非叶子节点得到V
a
；
[0015]定义R＝{R1,R2,R3,...,R
i
,...,R
n
}，其中R
i
是以节点i为插入位置的网络分支的起始节点的集合，i＝1,2,3,...,n；
[0016]S2、根据节点集合V
r
，从网络拓扑G中删除需要移除的节点，并删除与这些需要移除的节点直接相连的所有边；将调整后的网络拓扑记为G1；
[0017]S3、从V
a
中任取一个节点i，使用网络分支插入算法判断节点i所代表的网络分支在网络拓扑G1中的插入位置j；更新以下数据：
[0018]V
a
＝V
a
\i,V＝V∪{i},E＝E∪{(i,j)}，R
j
＝R
j
∪{i}；
[0019]S4、判定所有需要调整的网络分支是否重新插入；具体的：如果执行步骤S5，否则重复步骤S3；
[0020]S5、对于任意集合R
i
∈R，如果|R
i
|≥2，对于R
i
中的任意两个节点，根据本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于网路层析成像的动态拓扑估计方法，其特征在于，记动态变化前的网络拓扑为G＝(V,E)，V表示动态变化前的网络中的节点集合，E表示动态变化前的网络中节点之间的边集合，受到攻击后需要从网络中移除的节点集合V
r
，所述方法具体包括以下步骤：S1、初始化：其中V
a
是需要调整的网络分支的起始节点的集合；具体根据V
r
中各节点在动态变化前的网络拓扑中的非叶子节点得到V
a
；定义R＝{R1,R2,R3,...,R
i
,...,R
n
}，其中R
i
是以节点i为插入位置的网络分支的起始节点的集合，i＝1,2,3,...,n；S2、根据节点集合V
r
，从网络拓扑G中删除需要移除的节点，并删除与这些需要移除的节点直接相连的所有边；将调整后的网络拓扑记为G1；S3、从V
a
中任取一个节点i，使用网络分支插入算法判断节点i所代表的网络分支在网络拓扑G1中的插入位置j；更新以下数据：V
a
＝V
a
\i,V＝V∪{i},E＝E∪{(i,j)}，R
j
＝R
j
∪{i}；S4、判定所有需要调整的网络分支是否重新插入；具体的：如果执行步骤S5，否则重复步骤S3；S5、对于任意集合R
i
∈R，如果|R
i
|≥2，对于R
i
中的任意两个节点，根据这两个节点的结构关系进行判断，若存在其中一个节点应插入以另一个节点为起始节点的网络分支下，则重新调用网络分支插入算法，确定该节点的插入位置；否则执行步骤S6；S6、输出动态变化后的网络拓扑G1。2.根据权利要求1所述的一种基于网路层析成像的动态拓扑估计方法，其特征在于，确定两个节点之间的结构关系的过程为：记两个节点分别为第一节点、第二节点；从以第一节点为起始节点的网络分支中选取一个端到端探测目的节点，从第二节点派生的叶节点中选取两个端到端的探测目的节点，利用选出来的这三个节点组成只...

【专利技术属性】
技术研发人员：费高雷，陈勤文，胡光岷，
申请(专利权)人：电子科技大学，
类型：发明
国别省市：