自律システムトポロジーを推論するためのノイズによる切断【JST・京大機械翻訳】

Leyba Kirtus G.; Daymude Joshua J.; Young Jean-Gabriel; Newman M. E. J.; Rexford Jennifer; Forrest Stephanie

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202213377190589 整理番号：22P0276488

自律システムトポロジーを推論するためのノイズによる切断【JST・京大機械翻訳】

Cutting Through the Noise to Infer Autonomous System Topology

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発行年： 2022年01月18日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年01月18日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

Border Gatewayプロトコル(BGP)は,自律システム(AS)が他者に接続する集中記録を必要とせずに,ドメイン間ルーティングを管理する分散プロトコルである。多くの方法が,公的に利用可能なBGPデータからASトポロジーを推論するために考案されてきたが,データは,データが非常に不完全であり,誤差を受けるという事実を扱う一般的な方法を提供しない。本論文では,複数のバンテージポイントからBGPルーティングテーブルに作用するBayes統計的推論を用いて,測定誤差の存在下でASレベル連結性を確実に推論する方法について述べた。ASレベルネットワークの統計的推定を生成するために,Bayesアルゴリズムとともに,公共経路収集器からのAS-PATH属性データにおけるAS隣接観測を計数する新しい方法を採用した。また,この手法は,既存の再構成法の精度を評価し,新しい経路収集器またはバンテージポイントに対する有利な位置を特定する方法を与える。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , , 【Automatic Indexing@JST】

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