[發明專利]一種邊界網關協議網絡的異常監測系統及方法

有效

• 申請號: 200710308557.1
• 申請日: 2007-12-29
• 公開（公告）號: CN101471824A
• 公開（公告）日: 2009-07-01
• 發明（設計）人: 馬強;梁偉;畢經平
• 申請（專利權）人: 中國科學院計算技術研究所
• 主分類號: H04L12/26
• 分類號: H04L12/26;H04L29/06;H04L12/56
• 代理公司: 北京律誠同業知識產權代理有限公司
• 代理人: 梁 揮;陳 振

技術領域

本發明涉及計算機網絡技術，特別是一種邊界網關協議網絡的異常監測系統及方法。

背景技術

在因特網(internet)體系結構中，路由器是一種用于連接多個網絡或網段的網絡設備，它能將不同網絡或網段之間的數據信息進行“翻譯”，以使它們能夠相互“讀”懂對方的數據，從而構成一個更大的網絡。人們把眾多的路由器劃分成一個個的自治系統(AS)，每個自治系統是處于一個管理機構控制之下的路由器和網絡群組。在自治系統內部運行內部網關協議(IGP)，自治系統之間則運行外部網關協議(EGP)。當前，邊界網關協議(BGP)是自治系統之間進行路由的事實上的標準協議，因此，邊界網關協議本身運行的好壞程度會影響整個因特網的運行狀況和服務質量。由于邊界網關協議本身是一種基于策略的路徑向量協議，其協議的配置具有較大的人為因素，易出現錯誤，從而影響自治系統之間的路由的穩定，進而影響整個網絡的穩定性和服務質量，因此，如何快速有效的發現邊界網關協議網絡異常的位置和誘發原因成為了提高網絡穩定性和服務性能的一個重要保障。

目前針對邊界網關協議網絡異常監測的方法主要可以分成四個大的類別：

1)Anja?Feldmann.etc“Locating?Internet?Routing?Instabiliyies”，ACMSIGCOMM’04中提出了使用<Time，View，Prefix>的三維分析方法進行BGP網絡異常定位分析，文章是從時間維度，監測點維度，前綴維度三層來分析BGP網絡異常發生的位置。同類的文章還有：

CAESAR，M.，SUBRAMANIAN，L.，AND?KATZ，R.H.“Towards?LocalizingRoot?Causes?of?BGP?Dynamics”.Tech.Rep.CSD-03-1292，UC?Berkeley，November2003；

Jian?Wu，Z.Morley?Mao，Jennifer?Rexford，Jia?Wang，“Finding?a?Needle?in?aHaystack：Pinpointing?Significant?BGP?Routing?Changes?in?an?IP?Network”，NSDI’05

2)基于統計學和基于信號檢測的BGP異常定位方法研究

Ke?Zhang.etc“On?Dection?of?Anomalous?Routing?Dynamics?in?BGP”，NETWORKING?2004，提出了使用基于統計學的異常檢測方法和基于信號檢測的異常定位方法，文章中將BGP?Update數據包的到達頻度和Update數據包的內容作為輸入分析BGP網絡異常的發生位置和大致的類別。

3)基于模式識別的BGP異常定位方法研究

Di-Fa?Chang.etc的“The?Temporal?and?Topological?Characteristics?of?BGPPath?Changes”，ICNP’03提出了基于模式識別的BGP異常監測算法，對報文進行量化，并使用了層次聚類的方法將報文聚類成事件，然后對事件進行分析的方法；

4)基于機器學習的BGP異常定位方法研究

Jian?Zhang.etc“Learning-Based?Anomaly?Dection?in?BGP?Updates”，2005ACM?SIGCOMM?workshop?on?Mining?network?data，提出了基于機器學習方法的BGP異常發現方法；類似的文章還有Murat?Can?Ganiz，Sudhan?Kanitkar.etc“Dection?of?Interdomain?Routing?Anomalies?Based?on?Higher-Order?PathAnalysis”.

上述方法普遍存在運算效率不高的問題，更重要的是，在這些方法中，都僅僅給出了邊界網關協議網絡異常發生的位置，而沒有有效的推測出邊界網關協議網絡異常的誘發原因。

發明內容

本發明的目的在于，提供一種邊界網關協議網絡的異常監測系統及方法，以解決現有的邊界網關協議的異常監測方法中所存在的運行效率低下以及不能有效提供異常誘發原因的問題。

為了實現上述目的，本發明提供了一種邊界網關協議網絡的異常監測系統，包括采集模塊以及分析模塊；