Алексей Качалин / Евгений Усков, 4 курс, sec-sem

На этом форуме публикуются и уточняются постановки задач студентам, а также отслеживается ход их выполнения

Модератор: staff

Закрыто
Бычков Иван
Аспирант
Сообщения: 179
Зарегистрирован: 23 сен 2008 01:19 pm

Алексей Качалин / Евгений Усков, 4 курс, sec-sem

Сообщение Бычков Иван »

Соруководитель - Александр Герасев

Тема
Модель внутренней сети автономной системы в системе ГМГС
(Составная часть в проекте Гибридной модели глобальной сети (ГМГС))

Цели
Разработка модели домена АС в системе ГМГС
Разработка моделей генераторов и потребителей трафика в модели ГМГС

Задачи
1

Исследовать (архитектура, размеры подсетей, используемая аппаратура и т.д.), составить обзор АС, предложить классификацию (по типам) АС.

Формализовать параметры домена АС в ГМГС.

Исследовать возможность описания трафика от ботнета с заданным алгоритмом в сети заданной конфигурации в виде потока трафика в аналитической модели домена АС.

Разработать модель потребителей потоков трафика

Разработать модель домена АС и модель внутренней сети АС в системе ГМГС (совместно с Азимовым).

2

Выработать рекомендации по анализу (оценке) ущерба, нанесенного домену и АС в результате массированного воздействия, и представления результатов анализа пользователю системы ГМГС (совместно с Чеботаревым)

Реализовать генераторы/потребители трафика, соответствующие ботам, проанализированным в курсовой работе за прошлый год, а также, некоторым легитимным сервисам.

[Исследования/Реализация - 40/60]
Евгений Усков
Выпускник
Сообщения: 1
Зарегистрирован: 13 сен 2007 02:46 pm

Сообщение Евгений Усков »

Отчёт о работе за семестр Ускова Евгения
Научные руководители: Качалин Алексей Игоревич, Герасёв Александр Витальевич.

Тема
Модель внутренней сети автономной системы в системе ГМГС.

Актуальность
В рамках данной курсовой работы была поставлена задача разработки и реализации модели внутренней сети автономной системы. Данная проблема является актуальной по следующим причинам. Во-первых, одним из наиболее существенных вопросов, который необходимо рассмотреть в рамках модели, является генерация трафика. Исследование аналитических подходов к моделированию трафика является достаточно актуальной проблемой, поскольку моделирование трафика часто необходимо при построении модели сети. В то же время, на данный момент не существует универсальной модели, описывающей все виды трафика, поэтому для различных видов трафика требуются разные модели. На сегодняшний день не существует обзоров моделей трафика, достаточно полно покрывающих множество существующих моделей. Во-вторых, для построения модели внутренней сети необходимо провести исследование существующих автономных систем. Работы на русском языке, посвящённые подобным исследованиям, также практически отсутствуют.

Задачи
  • Исследовать существующие автономные системы по таким критериям, как архитектура, размеры подсетей, используемая аппаратура и т.д. Предложить классификацию (по типам) АС.
  • Исследовать существующие подходы к аналитическому моделированию трафика с целью их применения для описания трафика (в том числе, вредоносного) внутренней сети.
  • Формализовать параметры домена АС в ГМГС. Разработать модель домена АС, модель потребителей потоков трафика и модель внутренней сети АС в системе ГМГС (совместно с Александром Азимовым).
Результаты работы
  • Проведено исследование существующих подходов к аналитическому моделированию трафика. Результатом исследования является обзор моделей трафика (написанный совместно с Николаем Абрамовым). В обзоре рассмотрены все существующие на сегодняшний день модели трафика, представляющие практический интерес. Критерии, по которым рассматривались модели, включают в себя следующие:
    1. виды трафика, которые можно моделировать с использованием данной модели;
    2. число параметров модели;
    3. вычислительная сложность модели;
    4. объём статистических данных, требуемых для калибровки модели.
    Обзор является весьма полным и актуальным. При написании было проанализировано около 100 научных статей, почти 40 из которых вошли в список литературы. В обзоре представлено около 20 моделей трафика, включая разработанные в 2007 году. Аналогичные обзоры на сегодняшний день отсутствуют. В следующем семестре планируется публикация данного обзора.
  • Были рассмотрены различные способы классификации автономных систем:
    1. по используемому протоколу маршрутизации;
    2. в зависимости от связей с другими АС и режима работы (ограниченная, транзитная, многоканальная);
    3. в зависимости от количества и характера связей с другими АС.
  • Были проанализированы некоторые наиболее крупные автономные системы. Критерии, по которым рассматривались автономные системы, включают в себя следующие:
    1. число узлов, входящих в АС;
    2. число связей внутри АС;
    3. топологические свойства (например, диаметр и среднее расстояние между узлами) графа АС;
    4. географическое расположение АС;
  • Совместно с другими участниками проекта было начато исследование возможностей системы SSFNet применительно к нашей задаче.
    К настоящему моменту завершена исследовательская часть работы (наиболее сложная и трудоёмкая часть). Детальная разработка ГМГС, включая модели потребителей потоков трафика, модель домена АС и модель внутренней сети АС, запланирована на январь.
План работы в следующем семестре
1. Реализовать модели генераторов/потребителей трафика, соответствующих ботам, проанализированным в курсовой работе за прошлый год.
2. Построить интерфейс для интеграции моделей генераторов/потребителей трафика с моделью автономных систем.
3. Провести тестирование полученной модели в рамках ГМГС.

Список литературы
Автономные системы
1. Sally Floyd, Vern Paxson. Difficulties in Simulating the Internet, 2001. http://www.icir.org/floyd/papers/simulate_2001.pdf
2. Georgos Siganos, Sudhir L Tauro, Michalis Faloutsos. Jellyfish: A Conceptual Model for the AS Internet Topology, 2004. http://eclectic.ss.uci.edu/~drwhite/pw/ ... _paper.pdf
3. Giuseppe Di Battista, Maurizio Patrignani, Maurizio Pizzonia. Computing the Types of the Relationships between Autonomous Systems, 2003. http://www.ieee-infocom.org/2003/papers/04_04.PDF
4. Marco Gaertler, Maurizio Patrignani. Dynamic Analysis of the Autonomous System Graph. http://www.dia.uniroma3.it/~patrigna/pa ... alysis.pdf
5. Damien Magoni, Jean Jacques Pansiot. Analysis of the Autonomous System Network Topology, 2001. http://citeseer.ist.psu.edu/old/475223.html
6. Ramesh Govindan, Pavlin Radoslavov. An Analysis of The Internal Structure of Large Autonomous Systems, 2002. http://www.cs.usc.edu/Research/techrepo ... 02-777.pdf
7. Dmitri Krioukov, George Riley, KC Claffy. Classifying the Types of Autonomous Systems in the Internet
8. Xenofontas Dimitropoulos, 2005. http://conferences.sigcomm.org/sigcomm/ ... er-151.pdf
9. Yixuan Wang, Ye Wang, Maoke Chen, Xing Li. Inter-Domain Access Volume Model: Ranking Autonomous Systems, 2007. http://www.cs.yale.edu/homes/yw254/doc/ ... IN2007.pdf

Моделирование трафика
1. Adrian Popescu, Manfred Schroeder. Traffic Self-similarity, 2001. http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/su ... 1.110.9297
2. Richard G. Clegg. Markov-modulated on/off Processes for Long-Range Dependent Internet Traffic, 2006. http://www.richardclegg.org/pubs/markov_models2006.pdf
3. Stephan Robert, Jean-yves Le Boudec. On a Markov Modulated Chain Exhibiting Self-Similarities Over Finite Timescale, 1996. http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/su ... .1.1.19.49
4. Stephan Robert, Jean-yves Le Boudec. New Models for Pseudo Self-Similar Traffic, 1997. http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/su ... .1.29.6802
5. L. Muscariello, M. Mellia, M. Meo, M. Ajmone Marsan, R. Lo Cigno. Markov Models of Internet Traffic and a New Hierarchical MMPP Model, 2005. http://www.tlc-networks.polito.it/melli ... ca2005.pdf
6. Paulo Salvador, Rui Valadas, Antonio Pacheco. Multiscale Fitting Procedure using Markov Modulated Poisson Processes, 2003. http://www.av.it.pt/~rv/Papers/telsys03_mmpp.pdf
7. Steven L. Scott, Il-Horn Hann. A Nested Hidden Markov Model for Internet Browsing Behavior, 2006. http://faculty.chicagogsb.edu/workshops ... hidden.pdf
8. Antonio Nogueira, Paulo Salvador, Rui Valadas, and Antonio Pacheco. Modeling Self-Similar Traffic through Markov Modulated Poisson Processes over Multiple Time Scales, 2003. http://www.av.it.pt/~rv/Papers/hsnmc03.pdf
9. L. Muscariello, M. Mellia, M. Meo, R. Lo Cigno, M. Ajmone Marsan. A Simple Markovian Approach to Model Internet Traffic at Edge Routers, 2003. http://www.tlc-networks.polito.it/musca ... 03-032.pdf
10. Alexander Klemm, Christoph Lindemann, Marco Lohmann. Modeling IP Traffic Using the Batch Markovian Arrival Process, 2003. http://citeseer.ist.psu.edu/old/klemm03modeling.html
11. Alexander Klemm, Christoph Lindemann, Marco Lohmann. Traffic Modeling of IP Networks Using the Batch Markovian Arrival Process, 2002. http://rvs.informatik.uni-leipzig.de/de ... 2Paper.pdf
12. L. Muscariello, M. Mellia, M. Meo, M. Ajmone Marsan. An MMPP-Based Hierarchical Model of Internet Traffic, 2004. http://www.tlc-networks.polito.it/melli ... pICC04.pdf
13. Timothy Neame. Characterisation and Modelling of Internet Traffic Streams, 2003. http://www.ee.unimelb.edu.au/multimedia ... Thesis.pdf
14. Abdelnaser Adas. Traffic Models in Broadband Networks, 1997. http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/su ... .1.43.7682
15. Chun You, Kavitha Chandra. Time Series Models for Internet Data Traffic, 1999. http://morse.uml.edu/~kchandra/publicat ... -lcn00.pdf

16. Sabyasachi Basu, Amarnath Mukherjee, Steve Klivansky. Time Series Models for Internet Traffic, 1995. http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/su ... .1.57.2552
17. Nancy K. Groschwitz, George C. Polyzos. A time series model of long-term NSFNET backbone traffic, 1994. http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/su ... .1.28.1852
18. Bo Zhou, Dan He, Zhili Sun, Wee Hock Ng. Network Traffic Modeling and Prediction with ARIMA/GARCH. http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/su ... 1.107.3031
19. Michal Kociskґy, Jozef Lasz and Ivan Kotuliak. Analysis of Ethernet Traffic Statistical Properties http://cit.zesoi.fer.hr/browsePaper.php ... paper=1043
20. Huda M. A. El Hag, and Sami M. Sharif. Adjusted ARIMA Model: Capturing Local Self-Similarity http://www.uofk.edu/fileadmin/sami_pub/ ... review.pdf
21. G. Rutka. Network Traffic Prediction using ARIMA and Neural Networks Models http://ieeexplore.ieee.org/xpls/abs_all ... ber=318226
22. D.K. Arrowsmith, R.J. Mondragon-C, J.M. Pitts, M.Woolf. Internet Packet Traffic Congestion http://www.maths.qmul.ac.uk/~arrow/IEEEBKpaper.pdf
23. LBL-TCP-3 dump description and articles http://ita.ee.lbl.gov/html/contrib/LBL-TCP-3.html
24. Michel Mandjes, Remco van de Meent, Sindo Nunez Queija. A Classification of IP Traffic Models, 2007. http://arch.cs.utwente.nl/projects/m2c/m2c-D21.pdf
25. Marwan Krunz, Armand Makowski. A Source Model for VBR Video Traffic Based on M/G/Inf Input Processes, 1998. http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/su ... .1.49.3295
26. M. E. Sousa-Vieira, A. Suarez-Gonzalez, M. Fernandez-Veiga, C. LopezGarcia, R. F. Rodr??guez-Rubio. A Highly Efficient M/G/Inf Generator of Self-similar Traces, 2006. http://www.informs-sim.org/wsc06papers/276.pdf
27. Ilkka Norros. On the Use of Fractional Brownian Motion in the Theory of Connectionless Networks, 1995. http://citeseer.ist.psu.edu/old/norros95use.html
28. Moshe Zukerman, Timothy D. Neame, Ronald G. Addie. Internet Traffic Modeling and Future Technology Implications, 2003 http://www.ieee-infocom.org/2003/papers/15_01.PDF
29. Vinay J. Ribeiro, Rudolf H. Riedi, Matthew S. Crouse, Richard G. Baraniuk. Simulation of nonGaussian Long-Range-Dependent Traffic using Wavelets, 1999. http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/su ... .1.23.7680
30. Matthew S. Crouse, Rudolf H. Riedi, Vinay J. Ribeiro, Richard G. Baraniuk. Network Traffic Modeling using a Multifractal Wavelet Model, 1999. http://cmc.rice.edu/docs/docs/Rie1999Feb5NetworkTra.pdf
31. Marwan M. Krunz, Armand M. Makowski. Modeling Video Traffic Using M/G/Inf Input Processes: A Compromise Between Markovian and LRD Models http://www.ece.arizona.edu/~krunz/Papers/jsac.ps
32. O. Cappґe, E. Moulines, J. Pesquet, A. Petropulu, and X. Yang. Long-Range Dependence and Heavy-Tail Modeling for Teletraffic Data citeseer.ist.psu.edu/cappe02longrange.html
33. J. Ilow. Parameter Estimation in FARIMA Processes with Applications to Network Traffic Modeling, 2007 http://personal.stevens.edu/~fharmant/P ... Hitc07.PDF
34. K. Nagarajan and G.T. Zhou. Modeling the Short and Long Memories of VBR VideoStreams citeseer.ist.psu.edu/744343.html
35. du Plessis, M.A. van Wyk. Modelling of Ethernet traffic with self-similar processes http://etd.rau.ac.za/theses/available/e ... lessis.pdf
36. Scherrer, N. Larrieu, P. Borgnat, P. Owezarski, P. Abry. Non Gaussian and Long Memory Statistical Modeling of Internet Traffic http://hal.archives-ouvertes.fr/docs/00 ... DF/5.3.pdf
37. H. Adeli and A. Samant. An Adaptive Conjugate Gradient Neural Network-Wavelet Model for Traffic Incident Detection http://www3.interscience.wiley.com/jour ... 1&SRETRY=0
38. Milosh Ivanovich, Jonathan Li, Timothy Neame, Jackson Yin, Paul Fitzpatrick. GPRS data modelling http://www.itcss16.ua.ac.be/papers/23.pdf
39. Jacques Levy, Rudolf Riedi. Fractional Brownian Motion and data traffic modeling: The other end of the spectrum http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/su ... 1.1.21.354
Закрыто