面向动态拓扑的网络断层透视技术研究

Network tomography is an advanced network measurement technology with features include low cost, high accuracy, and easy deployment. Its core idea is to use measurement data from the network edge to infer internal behaviors of the network. However, the dynamic routing widely used in modern networks like IoT poses serious challenges to traditional network tomography methods. Therefore, in this project, we will conduct research on network tomography for dynamic topologies. First, we will start from the temporal-spatial correlation analysis of packet routing paths, and study the useful information source in topology measurement tasks. Based on that, we will derive the relationship between the information source and the performance of topology measurement algorithms. Then we will propose a network-aware dynamic topology measurement algorithm to achieve good measurement performance in various networks. Further, we will propose a theory of identifiability based on topology prediction, and establish a time-varying network model for dynamic topologies. Then we will solve the monitor placement problem and the measurement path construction problem in dynamic topology networks. We will also study the robust measurement theory for dynamic topologies, to keep network measurement tasks working properly in case of unpredictable network changes. Finally, we will use real-world dynamic topologies to validate the proposed technologies. The research of this project is able to systematically solve the network tomography problem in dynamic topologies, improve our capabilities to understand the internal behaviors of dynamic topologies, thus supporting the continuous improvement of network performance.

网络断层透视是一种先进的网络测量技术，其核心思想是利用网络边缘测量数据推断网络内部运行状态，具有开销低、精度高、易部署等特点。然而，物联网等新型网络越来越多地采用动态拓扑，给传统网络断层透视带来了严峻的挑战。因此，本项目拟开展面向动态拓扑的网络断层透视技术研究。首先，从数据包路由路径的时空相关性分析出发，探索拓扑测量过程中可用的信息源。在此基础上推导信息源与拓扑测量算法性能间的关系，并提出网络形态自适应的动态拓扑测量算法。进一步地，提出基于拓扑预测的可测性理论，建立动态拓扑的时变网络模型，解决动态拓扑网络中监测节点部署和测量路径构造等问题。同时，探索动态拓扑网络测量的鲁棒性理论，在发生不可预测的变化时保障网络测量的顺利进行。最后，针对动态拓扑的实际网络场景进行技术验证。本项目的研究将系统性地解决动态拓扑的网络断层透视问题，提升我们了解动态拓扑网络运行机理的能力，从而支撑网络性能的继续进步。

网络断层透视是一种先进的网络测量技术，其核心思想是利用网络边缘测量数据推断网络内部运行状态，具有开销低、精度高、易部署等特点。然而，物联网等新型网络越来越多地采用动态拓扑，给传统网络断层透视带来了严峻的挑战。因此，本项目开展面向动态拓扑的网络断层透视技术研究。.在基于时空相关性分析的动态拓扑测量理论方面，项目组提出基于时空相关性分析的动态拓扑测量模型与可测性理论，为动态拓扑测量方法的设计与选择提供理论基础。进一步地，基于可测性理论，项目组提出了基于时间相关性分析的动态拓扑测量方法，将在3种网络场景中的路径重建率平均分别从94.4%、34.3%和30.8%提高到98.9%、99.9%和60.1%。.在基于动态拓扑的网络断层透视理论与方法方面，本项目从动态拓扑时变模型出发，研究网络断层透视可测性理论。针对网络拓扑结构的动态性，本项目提出了基于网络拓扑预测的可测性理论，与传统方法相比，本项目所提算法可以减75%~93%的监测节点部署数量。在测量路径构建方面，本项目提出了基于界限值推断的路径测量技术，能有效推断网络端到端通信路径性能指标界限值，将路径性能指标界限区间紧密性提高2.2-2.9倍。在鲁棒性保持方面，本项目提出了动态拓扑网络测量的鲁棒性理论，能有效量化网络测量方法在鲁棒性方面的性能。.项目组在软件定义网络（SDN）和大规模传感网中验证所提动态拓扑测量方法和网络断层透视理论和方法。针对SDN网络中的方法验证，项目组提出了一种低开销、适用于各种网络拓扑的SDN带内数据包轨迹跟踪方法，在Fat-tree拓扑中实现了接近100%的正确路径重构率，在重建网状网络和随机网络中超过99.1%的数据包路径。针对大规模传感网中的验证，项目组提出了一种传感网中进行路径测量的方法PAT，能够同时满足通用与可扩展性的需求，能够提高72%-77%的路径恢复率。.项目共计发表论文27篇，其中 IEEE/ACM Transactions长文8篇， CCF A 类论文11篇（含中文论文1篇）。项目申请专利6项，其中已授权3项。项目培养博士生4名，硕士5名。本项目的研究系统性地解决了动态拓扑的网络断层透视问题，提升我们了解动态拓扑网络运行机理的能力，从而支撑网络性能的继续进步。