Метод формирования графа локальной сети на основе анализа множеств адресов

Введение. Статья посвящена вопросам автоматизированного построения схемы локальной вычислительной сети с использованием средств и методов анализа трафика на канальном уровне модели OSI. Проблема обусловлена двумя факторами. Это сложности ручного определения связей между оборудованием и отсутствие физического доступа к линиям связи уже функционирующей сети. Цель работы — сокращение времени, затрачиваемого на построение схемы локальной сети, за счет автоматизации процесса определения связей между оборудованием.

Материалы и методы. Для решения поставленных задач предложен метод определения взаимного расположения устройств. Задействованы направленные в противоположные стороны сетевые адаптеры специализированного программно-аппаратного комплекса, подключаемого в разрыв линии связи в разных точках сети. Используемый метод базируется на вычислениях пересечений множеств адресов, полученных с этих адаптеров. Приведены структурные схемы построения такого программно-аппаратного комплекса и требования к нему. Описаны способы получения MAC-адресов из транзитных пакетов. Приводятся примеры библиотек программных компонентов для выполнения этой операции. Для хранения полученных данных предложена структура реляционной базы данных. Описаны формат и содержание полей ее таблицы.

Результаты исследования. С использованием разработанных методов на типовом примере сети стандарта Ethernet показан способ определения взаимного расположения конечных устройств, заданных своими MACадресами, а также как минимум двух коммутаторов, находящихся между ними. Определены признаки, по котором можно судить о наличии коммутационного оборудования в том или ином сегменте. Предложен метод, позволяющий с использованием набора реляционных операций последовательно уточнять топологию сети до достижения требуемой точности.

Обсуждение и заключения. Полученные результаты могут быть использованы при администрировании крупных локальных сетей с разветвленной структурой. Предложенный подход позволяет сократить время на построение схемы. Это возможно благодаря автоматизации процесса получения информации о работающих в сети устройствах и их взаимном расположении.

1. Кузьменко, Н. Г. Компьютерные сети и сетевые технологии / Н. Г. Кузьменко. — СПб. : Наука и техника, 2013. — 368 c.

2. Галушка, В. В. Сети и системы передачи информации / В. В. Галушка. — Ростов-на-Дону : Изд. центр ДГТУ, 2016. — 105 с.

3. Orzen, S.-N. Interaction understanding in the OSI model functionality of networks with case studies / Stefano-Niko Orzen // IEEE 9th Int. SACI. — 2014. — P. 327–330. — URL: www.researchgate.net/publication/269301474_Interaction_understanding_in_the_OSI_model_functionality_of_networks_with_case_studies (accessed: 18.08.2021). 10.1109/SACI.2014.6840086

4. Saxena, P. OSI Reference Model — A Seven Layered Architecture of OSI Model / Piyush Saxena // International Journal of Research. — 2014. — Vol. 1 (10). — P. 1145–1156.

5. Лагутин, И. А. Определение топологии с помощью протокола LLDP в сетях Juniper / И. А. Лагутин // Перспективы развития информационных технологий : [сайт]. — 2013. — № 16. — С. 66–70. — URL: https://cyberleninka.ru/article/n/opredelenie-topologii-s-pomoschyu-protokola-lldp-v-setyah-juniper/viewer (дата обращения: 10.04.2021).

6. Алексеев, В. Е. Графы и алгоритмы. Структуры данных. Модели вычислений / В. Е. Алексеев,

7. В. А. Таланов. — Москва : Бином. Лаборатория знаний, 2012. — 320 с.

8. Ifenthaler, D. Informing learning design through analytics: Applying network graph analysis / D. Ifenthaler, D. Gibson, E. Dobozy // Australasian Journal of Educational Technology. — 2018. — Vol. 34 (2). — P. 117–132. https://doi.org/10.14742/ajet.3767

9. Асельдеров, З. М. Представление и восстановление графов / З. М. Асельдеров, Г. А. Донец. — Киев : Наукова думка, 2001. — 96 с.

10. Hypergraph-based data link layer scheduling for reliable packet delivery in wireless sensing and control networks with end-to-end delay constraints / Mao Yan, Kam-Yiu Lam, Song Han, Edward Chan // Information Sciences. — 2014. — Vol. 278. — P. 34–55. 10.1016/j.ins.2014.02.006

11. Grigor’yan, A. Introduction to Analysis on Graphs / Alexander Grigor’yan // Providence, Rhode Island : American Mathematical Society, 2018. — 150 p.

12. Anduo Wang. Ravel: A Database-Defined Network / Anduo Wang, Xueyuan Mei, Jason Croft [et al.] // In: Proc. Symposium on SDN Research. — 2016. — Art. 5. — P. 1–7. — URL: www.researchgate.net/publication/304918854_Ravel_A_Database-Defined_Network (accessed: 21.08.2021). https://doi.org/10.1145/2890955.2890970

13. The Comparison and Verification of Some Efficient Packet Capture and Processing Technologies / Jiaqian Li, Chengrong Wu, Jiawei Ye [et al.] // 2019 IEEE Intl. Conf. — 2019. — P. 967–973. — URL: www.ieeexplore.ieee.org/abstract/document/8890423 (accessed: 18.08.2021). 10.1109/DASC/PiCom/CBDCom/ CyberSciTech.2019.00177

14. Saavedra, M. Towards Large Scale Packet Capture and Network Flow Analysis on Hadoop / M. Z. N. L. Saavedra, W. Yu // In: Proc. 6th Int. Workshop on Computer Systems and Architectures. — 2018. — P. 186–189. — URL: www.researchgate.net/publication/329905189_Towards_Large_Scale_Packet_Capture_and_Network_ Flow_Analysis_on_Hadoop (accessed: 18.08.2021). 10.1109/CANDARW.2018.00043

15. Marton, J. Formalising openСypher Graph Queries in Relational Algebra / József Marton, Gábor Szárnyas, Dániel Varró // In: Proc. 21st European Conf. on Advances in Databases and Information Systems. — 2015. — Vol. 10509. — P. 53–68. 10.1007/978-3-319-66917-5_13

16. Graph Analytics using Vertica Relational Database / Alekh Jindal, Samuel Madden, Malu Castellanos, Meichun Hsu // IEEE Xplore. — 2015. — P. 1191–1200. — URL: https://arxiv.org/abs/1412.5263 (accessed: 18.08.2021).