面向大规模网络解析的层次单调别名解析算法

随着网络规模的幂指数增长,大规模网络环境下IP级拓扑结构呈现多元复杂结构。针对大规模网络下IP别名解算法性能不高的问题,提出一种层次别名解析方法。该方法通过目标主机IP分类、IP异常检测和基于时空搜索的IP别名检测等3个层次逐步降低IP地址解析规模,在RE和Tier-1两个数据集上我们的方法、传统单调别名解析(monotonic ID-based alias resolution,MIDAR)和泛型方法解析(generic approach resolution,GAR)。实验结果表明,提出的方法相比传统MIDAR和GAR方法更有效,且准确率更高。其中,准确率分别提高了19. 52%和11. 86%。因此,提出的方法可以有效解决大规模网络IP别名解析问题。