Internet-Scale Route Tracing Capture and Analysis
Capture et analyse du traçage de routes à l'échelle d'Internet
Résumé
The Internet is one of the most remarkable human creations, enabling communication among about two thirds of the global population. This network of networks spans the entire globe and is managed in a highly decentralized way, making it impossible to fully comprehend at IP-level. Nonetheless, for over two decades, researchers have been devising new techniques, developing new tools, and creating new platforms to capture and provide more precise and comprehensive maps of the Internet's topology. These efforts support network operators in the industry and other researchers in improving core features of the Internet such as its connectivity, performance, security, or neutrality. This thesis presents new contributions that improve the scalability of Internet topology measurement. It introduces a state of the art measurement platform that enables the use of high-speed probing techniques for IP route tracing at Internet scale, as well as a reinforcement learning approach to maximize the discovery of the Internet topology. Because the analysis of the route tracing data collected requires additional metadata, the evolution of IP address geolocation over a 10-year period in a widely used proprietary database is examined, and lessons are provided to avoid biases in studies using this database. Finally, a large-scale analysis framework is developed to effectively utilize the large number of collected data and augmented metadata from other sources, such as IP address geolocation, to produce insightful studies at the Internet scale. This work aims to considerably improve the study of the Internet topology by providing tools to collect and analyze large amounts of Internet topology data. This will allow researchers to better understand how the Internet is structured and how it evolves over time, leading to a more comprehensive understanding of this complex system.
Le réseau Internet est l'une des réalisations les plus remarquables de notre civilisation, permettant la communication entre environ deux tiers de la population mondiale. Ce réseau de réseaux a une portée internationale et est géré de manière hautement décentralisée, rendant sa représentation globale impossible au niveau IP. Cependant, depuis plus de deux décennies, les chercheurs ont développé de nouvelles techniques, construit de nouveaux outils et créé de nouvelles plateformes pour capturer et fournir des cartes plus précises et complètes de la topologie de l'Internet, soutenant ainsi les opérateurs réseau de l'industrie et les autres chercheurs dans l'amélioration des composantes essentielles du réseau Internet comme sa sécurité, ses performances, sa connectivité ou sa neutralité. Cette thèse présente de nouvelles contributions visant à améliorer la mesure de la topologie de l'Internet à grande échelle. Elle introduit une plateforme de mesure permettant l'utilisation un traçage à grande vitesse des routes IP, ainsi qu'une approche d'apprentissage par renforcement pour optimiser la découverte de la topologie de l'Internet. L'analyse des données des routes de l'Internet collectées nécessitant des métadonnées supplémentaires, cette thèse étudie également l'évolution de la géolocalisation des adresses IP dans une base de données privée couramment utilisée sur une période de 10 ans et fournit des conseils pour éviter les biais dans les études utilisant cette base de données. Enfin, un cadre d'analyse à grande échelle a été développé pour exploiter de manière efficace cette grande quantité de données collectées, ainsi que les métadonnées supplémentaires provenant d'autres sources telles que la géolocalisation des adresses IP, afin de produire des études pertinentes à l'échelle de l'Internet. Ce travail vise à considérablement améliorer l'étude de la topologie de l'Internet en proposant des méthodes et des outils pour la collecte et l'analyse de quantités massives de données sur la topologie IP de ce réseau. Cette approche permettra une meilleure compréhension de la structure et de l'évolution de l'Internet, facilitant ainsi la compréhension de ce système complexe.
Origine : Version validée par le jury (STAR)