Réalisations

Cette page répertorie les projets sur lesquels j'ai travaillés au cours de mon doctorat.

TreeNET, un outil de découverte basé sur les sous-réseaux

TreeNET sur GitHub GitHub

Dernière version: 3.3

TreeNET est ma première réalisation majeure en tant que doctorant. Il s'agit d'un outil de découverte de topologie qui repose sur l'inférence de sous-réseaux au sein d'un réseau cible pour inférer une topologie complète faite de sous-réseaux et de routeurs. L'inférence des sous-réseaux est réalisée par ExploreNET, un outil existant sur lequel TreeNET est construit. En plus d'ajouter des étapes de raffinement des sous-réseaux, TreeNET utilise Paris traceroute vers chaque sous-réseau inféré pour localiser les sous-réseaux les uns par rapport aux autres, à l'aide d'une structure en arbre - d'où son nom.

Cette structure permet à TreeNET de découvrir des voisinages, c.-à-d. des localités au sein d'un réseau qui sont entourées d'un ensemble de sous-réseaux qui peuvent tous se contacter avec au plus un saut en terme de routage. En pratique, un voisinage est soit un unique routeur, soit un ensemble de routeurs interconnectés, potentiellement à l'aide d'un équipement de couche-2 (typiquement, un ou plusieurs switch(es) Ethernet). Comme il est possible de retrouver des interfaces de routeur au sein des sous-réseaux inférés, l'inférence des voisinages est une première étape pour la résolution d'alias, c.-à-d. l'aggrégation d'interfaces qui pourraient appartenir à un même routeur. En effet, lister les candidats pour chaque voisinage distinct est une forme de réduction de l'espace de recherche.

D'abord développé dans le cadre de mon TFE (défendu en juin 2015), TreeNET a beaucoup évolué depuis et est devenu plus efficace, mieux conçu et plus exhaustif. TreeNET propose aussi des fonctionnalités pour la modélisation en permettant la conversion d'un arbre en graphe biparti (plusieurs formats sont proposés).

L'entièreté du code source de TreeNET est disponible sur GitHub (voir lien ci-haut). Le même répertoire héberge aussi un grand nombre de mesures obtenues à partir du réseau PlanetLab. Il convient de rappeler que TreeNET n'est disponible que pour IPv4.

Publications liées:
-TreeNET: Discovering and Connecting Subnets (TMA 2016; 8 pages)
-Towards a Renewed Alias Resolution with Space Search Reduction and IP Fingerprinting (TMA 2017; 9 pages)
-Discovering Routers in Load-balanced Paths (CoNEXT 2017 Student Workshop; 3 pages)

WISE, un outil d'inférence de sous-réseaux à complexité linéaire

WISE sur GitHub GitHub

Dernière version: 1.0

Après avoir utilisé ExploreNET pendant plusieurs années, que TreeNET a amélioré en ajoutant des techniques de raffinement (ainsi que des heuristiques pour accélérer les mesures), j'ai décidé de créer mon propre outil d'inférence de sous-réseaux en repartant d'une feuille blanche, et ce pour deux raisons. Premièrement, même avec les nombreuses améliorations apportées par TreeNET, l'inférence de sous-réseaux a toujours été l'étape la plus chronophage de mes mesures depuis le réseau PlanetLab. Deuxièmement, la fréquence de l'ingénierie du trafic dans l'Internet est devenue un obstacle majeur pour la réalisation d'une inférence précise. Après avoir identifié les phénomènes typiques induits par l'ingénierie de trafic qui altèrent l'inférence de sous-réseaux classique, j'ai conçu une nouvelle approche capable d'inférer des sous-réseaux en un temps linéaire par rapport au nombre d'adresses IP à rassembler et capable d'atténuer les effets de l'ingénierie de trafic. WISE (Wide and lInear Subnet inferencE) est le produit de cette recherche.

En plus du code de l'outil lui-même, le dépôt sur GitHub (voir plus haut) fournit de nombreux scripts pour lancer une campagne de mesures et analyser les données collectées, et ce afin de mettre en évidence les propriétés des sous-réseaux découverts. À terme, WISE sera utilisé pour réaliser un nouvel outil de découverte basé sur les voisinages (conceptualisés au départ avec TreeNET). A l'instar de TreeNET, WISE n'est implémenté que pour IPv4, mais sa conception le rend potentiellement plus simple à adapter à IPv6 à terme.

Publications liées:
-Revisiting Subnet Inference WISE-ly (TMA 2019; 8 pages)