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user: 4. AS商业关系推断 AS商业关系的推断首先要尽量整合路径集合，排除无效路由的影响，然后推断核心层AS并依据路由策略的六种模式对每一时刻每个监测点进行AS商业关系初步推断，统计形成时空上的AS商业关系监测表，计算每个AS商业关系的可信度值，根据阈值选取可信的AS商业关系。 4.1. 过滤无效路由 BGP在设计应用之初，并未考虑到路由信息的安全性问题[ 10 ] ，因此没有建立一种可靠的机制来证明路由信息的有效性，使得攻击者可以任意产生、宣告、伪造路由信息，进而对网络实施攻击。目前，从Route-Views上采集的单个文件的路由表项就达2200万条之多，而且从历史数据统计分析看，路由表项呈现逐年递增的趋势，这与网络规模的不断扩大密切相关，给路由分析带来了麻烦，也使得路由表处理的速度极为缓慢。通过对路由表项中的AS-PATH属性进行观察发现，许多AS-PATH是一样的，只是转发的源与目标路由器的IP地址不同，这给我们一个启发，因为主要的研究对象是AS-PATH属性，能不能将AS-PATH数量缩小以达到快速处理的目标。通过对所有AS-PATH做集合操作，发现实际AS-PATH路径只有300多万条，其中含有核心层AS的路径就有200多万条，这大大降低了路由项处理的数量。同时还发现在300多万条路径中包含诸多无效路由，包括含私有AS或保留AS、路由环、3个及以上或2个不相邻核心层AS、连续重复AS的路径。针对私有AS或保留AS，AS-PATH中不应出现RFC1930中定义的私有或保留的自治系统号的路径，2015年10月份的路由表中这样的路由平均占比0.07%；针对路由环，在AS-PATH中若出现多个相同AS且至少有两个被不同的AS所分离，这样的路径影响了正常路由的选择，2015年10月份的路由表中这样的路由平均占比0.06%；针对3个及以上或2个不相邻核心层AS的路径，违反了路由选择策略，2015年10月份的路由表中这样的路由平均占比0.06%；针对连续重复AS的路径，进行压缩处理，例如将A B B C型路径压缩成A B C，2015年10月份的路由表中这样的路由平均占比19.64%。总的来看无效路由占比在20%左右，这无疑将会造成AS的商业关系的错误判断[ 11 ] [ 12 ] ，因此，在推断AS间商业关系前要尽量排除无效路径的影响。 4.2. 推断核心层AS 由于AS间存在着商业关系，使得整个BGP网络具有一定的层次性。一般地，按照AS在流量传递过程中所处位置一般将Internet分为核心层、转发层和边缘层。核心层AS一般被认为是顶级服务提供商的骨干网所形成的Internet的核心，各个顶级服务提供商之间相互建立同级对等(p2p)商业互联关系，且是全互联结构。由于在5万多个AS的拓扑中求出最大全连通子图是相对比较困难的，为了降低计算的复杂度，文献[ 13 ] 给出一种核心层AS推断方法，但此方法依赖于阈值D和经验值P，并未考虑阈值D外的其它AS是否与阈值D内的AS是全互连的，可能存在误差。本文针对上述方法进行改进以提高核心层AS推断的准确性。具体方法为：首先，获取边缘层AS集合，由于边缘层AS不为其它任何自治系统转发网络流量，且位于网络的边缘，只能出现在AS_PATH序列的末端且不会出现在其它位置，因此将AS-PATH中末位AS组成的集合与非末位AS组成的集合做差集运算，即得边缘层AS集合。其次，指定P值为1(即全连通)，并按照文献[ 13 ] 所述方法得到部分核心层AS。再次，将AS集合中边缘层AS和部分核心层AS去除，因为边缘层AS不能同时为核心层AS，且边缘层的数量占总AS数量的近60%。最后，逐个判断剩余AS与部分核心层是否为全连通，如果为全连通则加入核心层。 以2015年10月1日至30日的路由数据进行分析，按照上述方法提取核心层AS共13个，分别2914、7018、2828、174、209、1299、4436、6453、1239、3320、3257、3356、701，且它们在1日至30日均被推断为核心层AS，说明核心层AS是相对稳定的。 4.3. 基于时空的AS商业关系可信度计算 由于网络的动态变化，诸如ISP间的合作关系的变化、针对BGP路由的路径伪造、路径篡改、路由泄露等等都会影响AS间的商业关系，需要一种有效的方法来辨别AS间商业关系的可靠性。为此，本文提出一种基于时空的AS商业关系可信度的计算方法，在基于时间的统计分析上加以空间上的统计分析，即在某一时刻将路由表按监测点进行分离后单独对AS间商业关系进行推断与监测，形成空间与时间的立体式统计分析计算。其具体计算方法如公式(1)和(2)。 (1) (2) 空间可信度由公式(1)给出，其中，n1为监测点的数量，V MPi 的值为0或1，V Mpi = 1表示在监测点MPi推断出了AS商业关系 ，反之，V MPi = 0表示在监测点MPi没有推断出AS商业关系 ，考虑到监测点的数量较多，这里指定在有m个及以上监测点监测到了某一AS间商业关系对的存在，即认为此AS商业关系对在空间上是真实可信的。 基于时空的AS商业关系可信度S由公式(2)给出，主要利用对空间可信度加权平均来实现，使得在最近频繁出现的AS商业关系的权重变大，说明在时间维度上越稳定可信。给定AS商业关系可信度阀值β，若S > β，则认为对应的AS商业关系在时空上是可信的，反之亦然。 4.4. 基于可信度的AS商业关系推断算法 依据路由策略模式，基于时空可信度的AS间商业关系算法将监测点的数量及路由表采集的时间综合考虑进去进行AS商业关系判断。首先，获取单个监测点的路由表并进行AS商业关系初步推断，具体算法如算法1，其基本过程如下： (1) 去除as-path中的含私有AS或保留AS、路由环、3个及以上或2个不相邻核心层AS、含环、即在as-path中出现至少2个相同AS的路径，压缩含连续重复AS的as-path。 (2) 得到核心层AS集合，若两个不同AS都是核心层AS，则推断它们为对等关系。 (3) 若AS-PATH中含有核心层AS，则推断第一个核心层AS及其左侧为上坡路径，且按路径顺序从左至右每相邻两个AS的商业关系为客户–提供者关系；最后一个核心层AS及其右侧为下坡路径，且按路径顺序从左至右每相邻两个AS的商业关系为提供者–客户关系。 (4) 若AS-PATH中不含核心层AS，且已知两个不相邻AS的商业关系为提供者-客户(或客户-提供者)关系，则推断二者之间AS的商业关系为提供者–客户(或客户–提供者)关系。 (5) 若在不含核心层AS的AS-PATH中存在提供者–客户关系，且其右侧AS关系还没有被标记，则推断其右侧为提供者–客户关系。 (6) 若在不含核心层AS的AS-PATH中存在客户–提供者关系，且其左侧AS关系还没有被标记，则推断其左侧为客户–提供者关系。 (7) 重复步骤(3)、(4)和(5)，直到没有新的AS商业关系产生。 (8) 遍历上述产生的AS商业关系集，若存在两个AS1与AS2的关系既为提供者–客户关系也为客户–提供者关系，则推断其为兄弟关系。 然后，在单个监测点AS商业关系初步推断的基础上，进行空间和时间上的统计，并计算每一对AS商业的可信度值S，若S大于给定的β，则认为此AS商业关系在时空上是稳定的、可信的。具体算法如算法2，其基本过程如下： (1) 将路由表按监测点进行分离，对于每个监测点的路由表进行AS商业关系初步推断，得到空间上AS商业关系的统计表如表1。 (2) 按时间获取路由表，针对每张路由表执行(1)操作，得到时空上监测到的AS商业关系统计表如表2。 (3) 按照公式(1)和(2)计算每个AS商业关系的可信度值，舍弃S值小于β的AS商业关系。