Machine Learning methods for Internet routing monitoring using heterogeneous network data and graph embeddings
Creators: name: Γεωργίτσης, Χρήστος Γεωργίου
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2022
Subjects: Μηχανική μάθηση
Παρακολούθηση Διαδικτύου
Ετερογενή Δεδομένα
Machine Learning
Internet monitoring
Heterogeneous data

description: Network monitoring is the continuous analysis of a network to detect and correct any performance issues, which involves collecting network statistics to determine the quality of services offered by the network. It is widely known that the monitoring infrastructure provided by RIPE NCC and other organizations (RouteViews, CAIDA, etc.) for monitoring the Internet routing is invaluable for network operators. However, the current infrastructure is not uniformly deployed, limiting some measurement efforts or leading to biased findings. In recent years there has been a constant effort for extending the existing infrastructure by deploying more monitors. While several mechanisms have been proposed to monitor the Internet, no studies have been conducted concerning discovering potential locations to deploy new monitor infrastructure and finding ways to unbias measurements from existing infrastructure. This thesis is one of the first efforts studying this topic and aiming to address the aforementioned limitations. Specifically, we develop machine learning models for improving current network infrastructure by studying the existing monitoring infrastructure’s accuracy, coverage, and bias and quantifying the margin for improvement. Furthermore, we decrease the existing bias by selecting a set of vantage points from the existing infrastructure for lightweight and efficient measurements.
description: Η παραϰολούϑηση διϰτύου είναι η συνεχής ανάλυση ενός διϰτύου για τον εντοπισµό ϰαι τη διόρϑωση τυχόν προβληµάτων απόδοσης ϰαι περιλαµβάνει τη συλλογή στατιστιϰών στοιχείων διϰτύου για τον προσδιορισµό της ποιότητας των υπηρεσιών που προσφέρει το διαδίϰτυο. Είναι ευρέως γνωστό ότι η υποδοµή παραϰολούϑησης διϰτύων που παρέχεται από το RIPE NCC ϰαι άλλους οργανισµούς (RouteViews, CAIDA ϰ.λπ.) για την παραϰολούϑηση της δροµολόγησης στο ∆ιαδίϰτυο είναι ανεϰτίµητη για τους διαχειριστές διϰτύων. Ωστόσο, η τρέχουσα υποδοµή δεν αναπτύσσεται οµοιόµορφα, περιορίζοντας ορισµένες προσπάϑειες µέτρησης ή οδηγώντας σε µεροληπτιϰά ευρήµατα. Τα τελευταία χρόνια γίνεται συνεχής προσπάϑεια επέϰτασης της υπάρχουσας υποδοµής. Ενώ έχουν προταϑεί αρϰετοί µηχανισµοί για την παραϰολούϑηση του ∆ιαδιϰτύου, δεν έχουν διεξαχϑεί µελέτες σχετιϰά µε την αναϰάλυψη πιϑανών τοποϑεσιών για την ανάπτυξη νέας υποδοµής παραϰολούϑησης ϰαι την εύρεση τρόπων για αµερόληπτες µετρήσεις στην υπάρχουσα υποδοµή. Η παρούσα διπλωµατιϰή εργασία είναι µια από τις πρώτες προσπάϑειες που µελετά αυτό το ϑέµα ϰαι στοχεύει στην αντιµετώπιση των προαναφερϑέντων περιορισµών. Συγϰεϰριµένα, αναπτύσσουµε µοντέλα Μηχανιϰής Μάϑησης για τη βελτίωση του τρέχοντος διϰτύου υποδοµής ενώ παράλληλα µελετούµε την αϰρίβεια, τη µεροληψία ϰαϑώς ϰαι το περιϑώριο βελτίωσης της. Επιπλέον, µειώνουµε την υπάρχουσα µεροληψία επιλέγοντας ένα σύνολο από σηµεία αναφοράς από την υπάρχουσα υποδοµή για αποτελεσµατιϰές µετρήσεις αϰριβείας.