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随着网络的普及,各行业都利用网络的优点蓬勃发展,而网络本身也越来越成为每个人日常生活的一部分。自治系统(AS)级网络拓扑指以自治系统为节点,显示网络中各个自治系统间的互连关系及路由更新策略等。识别AS级网络拓扑结构可以对网络进行有效的管理和优化,因而网络拓扑识别技术对于互联网的基础研究必不可少。利用BGP信息识别AS级网络拓扑,本质上只需在全球部署足够数量的数据采集点,从而获取完整的AS路径数据即可。但是,由于目前全球数据采集点部署不足导致可用的BGP路由信息十分有限,大多数现有的AS级网络识别方法无法发现很多隐藏的连接关系;并且,BGP信息是一种控制层信息,受相关路由策略约束,其数据采集点通常位于网络上层位置,导致很多位于网络下层的连接关系无法识别。针对上述问题,本文主要包含以下两个方面的研究内容:(1)提出一种探测节点的布局方法:该方法能有效地确定为收集完整的网络拓扑数据还需额外部署的最少探测节点数,并对需额外部署的探测节点按照其对其他AS节点覆盖率进行排序,确定在资源有限的前提下,应该优先部署哪些探测节点才能最大化其覆盖范围。由于部署BGP探测节点或Traceroute探测节点均能通过覆盖非残桩AS从而实现对路由信息的采集,所以该布局方法对二者均适用。(2)提出一种多源数据融合的AS级拓扑识别方法:基于Traceroute的拓扑识别方法属于数据层面的探测方式,反映数据在传输过程中实际经过的链路情况,其部署的探测节点大都位于网络下层位置,可以解决位于网络上层位置的BGP数据采集点无法发现网络下层连接的问题。但是基于Traceroute的拓扑识别方法仅能获取IP地址数据,为了得到相应的AS数据,本文采用了一种基于动态规划与迭代的方法来处理IP-to-AS的映射问题,大大降低误匹配率。最后将获取的Traceroute信息与BGP信息融合,再利用IRR数据库信息进行补充,从而得到更完整的网络拓扑结构。本文通过比较现有探测节点对非残桩(non-stub)AS的覆盖率与额外部署探测节点后对非残桩AS覆盖率的变化情况,验证探测节点布局方法的可行性;通过比较基于现有BGP信息获取的AS级网络拓扑连接情况与融合多种数据源获取的AS级网络拓扑连接情况,验证基于数据源结合的AS级拓扑方法的有效性。