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区域网络边界识别技术研究
电子技术应用
张昊宇1,2,孙彻1,2,苏马婧1,2,赵静1,2,包正晶1,2
1.中国信息安全研究院有限公司;2.华北计算机系统工程研究所
摘要: 网络边界识别是进行网络拓扑测量的一个重要环节,当前的区域网络边界识别技术主要基于对于区域网络的抽样探测和基于IP地址的地理定位技术进行边界筛选的方法进行,此方法存在网络拓扑获取不完善、边界验证手段少等问题。针对此问题,提出了面向区域网络边界识别的高覆盖探测策略和基于多源信息融合的区域边界IP识别技术,通过设计探测点部署位置和目标覆盖策略对区域拓扑边界进行测量以提升发现边界的概率,通过对WHOIS、时延、traceroute等多源信息进行获取以补充边界验证数据来源,通过建立基于机器学习的验证模型提高了区域网络边界识别的可信度及覆盖率。将此方法应用于地区A的网络边界识别与验证工作中,验证了此方法的有效性。
中图分类号:TP393.02 文献标志码:A DOI: 10.16157/j.issn.0258-7998.256312
中文引用格式: 张昊宇,孙彻,苏马婧,等. 区域网络边界识别技术研究[J]. 电子技术应用,2025,51(10):74-82.
英文引用格式: Zhang Haoyu,Sun Che,Su Majing,et al. Research on the recognition technology of regional network topology boundary[J]. Application of Electronic Technique,2025,51(10):74-82.
Research on the recognition technology of regional network topology boundary
Zhang Haoyu1,2,Sun Che1,2,Su Majing1,2,Zhao Jing1,2,Bao Zhengjing1,2
1.China Information Security Research Institute Co., Ltd.;2.National Computer System Engineering Research Institute of China
Abstract: Network boundary recognition is an important step in network topology measurement. Currently, regional network boundary recognition technology is mainly based on sampling detection of regional networks and boundary screening using IP address based geolocation technology. This method has problems such as incomplete network topology acquisition and limited boundary verification methods. In response to this issue, this article proposes a high coverage detection strategy for regional network boundary recognition and a regional boundary IP recognition technology based on multi-source information fusion. By designing the deployment location of detection points and target coverage strategy to measure the topological boundaries of the region, the probability of discovering boundaries is improved. Multiple sources of information such as WHOIS, latency, and traceroute are obtained to supplement the source of boundary verification data. A machine learning based verification model is established to improve the credibility and coverage of regional network boundary recognition. This article applies this method to the network boundary recognition and verification work in region A, and verifies the effectiveness of this method.
Key words : network topology measurement;network boundary recognition;multi-source information;machine learning

引言

近年来,随着互联网技术的快速发展,网络结构越来越复杂,网络管理的难度也在不断提高。由于Internet具有异构复杂、大规模、高动态等特点,对其网络结构的研究面临着极大的挑战。掌握互联网的具体结构对于分析网络的健壮性以及对网络管理优化有着重要作用,因此,Internet网络拓扑结构测量一直是学术界一个重要研究方向[1]。Internet拓扑可以按照层次结构进行划分,自上而下可以划分为AS(Autonomous System)级别、POP(Point Of Presence)级别、路由器级别以及IP(Internet Protocol)接口级别。不同层次根据AS的不同、地理位置的不同,出现了区域的划分,进而这些区域之间存在着“区域网络边界”,即也可以按照层次划分为AS边界、国家边界、城市边界、地区边界等。这些区域边界通常是网络联通交互的关键节点,在互联网组网和通信中起着重要的作用,因此,发现和识别这些区域边界有助于进一步了解网络的连接方式、发现网络脆弱点和关键点。

对网络边界的识别是进行网络拓扑测量的一个重要环节,当前对网络边界识别的研究主要集中在对AS边界的识别,在地区网络边界上,相关研究较少。当前对于区域网络边界的识别主要采取基于抽样探测的网络拓扑获取和基于IP地址地理定位技术的边界筛选,通过大规模获取网络拓扑后进行筛选来获取某一地区的网络边界,再通过IP地址的地理定位技术判断节点位于地区内还是地区外。基于抽样探测的网络拓扑获取存在网络拓扑获取不完善的问题;基于IP地址地理定位技术的边界筛选存在IP地址定位不准、IP地址定位库更新不及时的问题。因此,为更多、更高效地发现区域网络拓扑边界节点,本文提出了一种面向边界识别的高覆盖探测策略和一种基于多源信息融合的区域边界IP识别技术,提高了获取区域网络边界的完整性,提升筛选区域网络边界识别的可信度。


本文详细内容请下载:

//www.51qz.net/resource/share/2000006810


作者信息:

张昊宇1,2,孙彻1,2,苏马婧1,2,赵静1,2,包正晶1,2

(1.中国信息安全研究院有限公司,北京 100020;

2.华北计算机系统工程研究所,北京 100083)


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