M. R. Meiss, F. Menczer, A. Vespignani Structural analysis ... · Campionamento dei pacchetti con...

Structural analysis of behavioral networks from the Internet

M. R. Meiss, F. Menczer, A. Vespignani

De Santis Roberto

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M. R. Meiss, F. Menczer, A. Vespignani, Structural analysis of behavioral networks from the Internet

La rete delle reti

● Successo di Internet

● Rete vista in termini di

● Fisicità

● Sistema complesso

● Applicazioni e reti virtuali

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Com'è fatta la rete Internet?

● Problemi inerenti allo studio di Internet

● Mancanza di una componente di controllo centralizzato o che permetta di avere una visione globale

● Collezione di vari elementi di visione locale

● Traceroute

● Risultati

● Topologia controversa, ma nota a grandi linee

● Proprietà interessanti

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Utilizzi della rete e comportamenti

● Struttura topologica della rete fisica e della rete virtuale sono indipendenti l'una dall'altra

● Perchè studiare le “reti comportamentali”?

● Miglioramento nella progettazione delle reti future

● Modellare meglio il traffico di Internet

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Rilevare i comportamenti

● Server log

● Non basato su user-to-user interaction

● Flussi di rete

● IP, porte

● Cisco NetFlow

● Problema della privacy

● Campionamento dei pacchetti con frequenza 1:100

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Scenario: la rete Abilene

● Progetto di Internet2 fine anni '90

● Prestazioni elevate: 10Gbps sulle dorsali

● Università e centri di ricerca: centinaia di migliaia di utenti

● Mai congestionata

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I dati raccolti: forma e preparazione

● Dati sottoforma di record (circa 30GB al giorno)

● Dettagli su sorgente e destinatario

● Tipo e quantità di dati scambiati

● Identificazione dei ruoli: client e server

● C = {i1, i

2, …, i

Nc }

● S = {j1, j

2, …, j

Ns }

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Behavioral, functional, application graphs

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Flussi osservati

● Osservazione di 24 ore il 14 Aprile 2005

● 625 milioni di flussi

● 258 milioni (41,3%) relativi al Web

● 82 milioni (13,1%) relativi ad applicazioni P2P

● 285 milioni (45,6%) relativi ad altro traffico (incluso network monitoring)

Web41,3%

Altro45,6%

P2P13,1%

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Host osservati

● 15 milioni di host (considerando tutti i flussi):

● 5,82 milioni di client

● 11,1 milioni di server

● Considerando solo il flusso web:



● Considerando solo il flusso P2P:



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Distribuzione degli edge rispetto ai traffici

● Behavioral graph

● Traffico web: 50.1 milioni di edge (38,0%)

● Traffico P2P: 7.89 milioni di edge (6,0%)

● Traffico di altro tipo: 54.9 milioni di edge (41,6%)

Web44%

P2P7%

Altro49%

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Degree overlap tra client e server

● Alcuni nodi fungono sia da client, sia da server

● Nel behavioral graph tali nodi compaiono due volte

● Grado di overlap tra gli insiemi C ed S:

● Valori rilevati nel behavioral graph

● Generico: O = 0,14

● Traffico web: O = 0,013

● Traffico P2P: O = 0,097

O=(∣C∣∩∣S∣)(∣C∣∪∣S∣)

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Statistiche sul traffico

● 1.85 TB di informazioni scambiate (in media 124 kB per host)

● Tenere in considerazione il campionamento 1:100

Web25%

P2P6% Altro

69%

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Confronto tra flusso e traffico

Web41,3%

Altro45,6%

P2P13,1%

Distribuzione del flusso

Web25%

P2P6% Altro

69%

Distribuzione del traffico

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Studio della struttura del behavioral graph

● Degree di un nodo N

dN=i+j

dove i e j sono rispettivamente il numero di archi uscenti ed entranti

● Strength di un nodo N

dove

è il peso dell'arco da N a Nk

● Il degree di un nodo rispecchia la quantità di altri nodi con cui ha scambiato dati, mentre la strength si riferisce alla quantità di dati scambiati

sN=∑k=1

i

wN , N k+∑

k=1

j

wN k , N

wN , N k

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Distribuzioni di degree e strength

● Decisioni individuali in una popolazione molto larga

● Distribuzione normale?

Degree Strength

● Distribuzioni di tipo “long-tailed” (10 ordini di grandezza per strength)

● Distribuzione approssimabile con power-law per entrambe

P (n)∼n−γ

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Distribuzione power-law P(n)∼n-γ

● A seconda del valore di γ si ha una certa rapidità di convergenza a 0

● Valore atteso <n>=∫ n P(n) dn

● Varianza <n2>=∫ n2 P(n) dn

● Se 2<γ<3 la varianza diverge, la media è ben definita

● Il valore atteso <n> non è più un parametro in grado di predire il numero di collegamenti nel sistema su ogni nodo (degree)

● Alta probabilità di avere client connessi con un numero arbitrario di server (degree) o che abbia scaricato un'arbitraria quantità di dati (strength)

● Se γ<2 la media diverge: né il valore medio di collegamenti (degree), né la quantità media di dati trasmessi sono caratteristiche predicibili nel sistema

● Forte eterogeneità

● Scale-free network

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Traffico web: degree e strength

Degree

Strength

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Traffico P2P: degree e strength

Degree

Strength

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Relazione tra degree e strength

● Relazione tra numero di host contattati e quantità di informazioni scambiata

● Comportamento atteso: strength che aumenta in funzione del degree

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Relazione tra degree e strength

● Power-law (crescente)

● <s(k)> k∼ β

● Server web: β≤1

● Client web: β=1.2±0,1

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Conclusioni

● Il comportamento degli utenti raramente segue una distribuzione normale

● Comportamenti differenti a seconda dell'applicazione

● In alcuni casi il comportamento può diventare un parametro identificativo dell'applicazione

● Attuale politiche di sicurezza con soglie basate sul data rate per il rilevamento di anomalie nel traffico

● Informazioni importanti per network design e capacity planning dei collegamenti

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Grazie per l'attenzione!

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