Description
Date depot: 30 mars 2024
Titre: Measuring event impact and propagation in the Internet
Directeur de thèse:
Olivier FOURMAUX (LIP6)
Encadrant :
Kevin VERMEULEN (Laas)
Domaine scientifique: Sciences et technologies de l'information et de la communication
Thématique CNRS : Systèmes et réseaux
Resumé: Comprendre l’impact des événements anormaux sur Internet à l’échelle mondiale est un problème difficile. Il n'existe pas de système à cette l'échelle pour surveiller les événements sur toutes les parties de l'Internet (systèmes autonomes, AS), et nous n'avons donc pas une compréhension claire de l'impact d'un événement. Nous proposons de concevoir ce système de mesure manquant et de relever les défis de détection des événements et de suivi de leur propagation.
La recherche de sources de données pertinentes est un préalable pour améliorer la couverture de notre détection d'événements. Ensuite, le défi consiste à sélectionner les destinations pour effectuer des traceroutes afin de comprendre la propagation de ces événements. Il existe plusieurs modèles qui décrivent la propagation sur des graphes extraits de données du monde réel, y compris des cartes Internet au niveau AS. Nous aimerions étudier dans quelle mesure ces modèles s'adaptent aux observations réelles et si les résultats peuvent être extrapolés pour prédire les conséquences d'événements futurs. Cela pourrait nous amener à développer de nouveaux modèles adaptés à cette problématique spécifique.
Résumé dans une autre langue: Understanding the impact of Internet anomalous events at Internet scale is a challenging problem. There is no Internet-scale system to monitor events across all Autonomous Systems (ASes), and thus we do not have a clear understanding of the impact of an event. We propose to design this missing measurement system and address the challenges of detecting the events and monitoring their propagation.
Finding data sources of Internet events is part of the project to improve the coverage of our event detection. Once an event is detected, the challenge is to select the destinations to perform traceroutes to understand how the event propagates. There are a variety of models that describe propagation on graphs extracted from real-world data, including AS-level maps of the Internet. We would like to investigate how well these models fit actual observations and whether the results can be extrapolated to predict the consequences of future events. This may lead us to develop new propagation models adapted to this specific problem.