分布式目标网络环境仿真关键技术研究

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1、摘要摘要利用规模较大的真实物理网络环境进行网络攻防实验时，存在成本昂贵和配置困难的问题。NS等网络仿真工具虽然能够模拟拥有大量节点的网络，但对计算空间的要求非常苛刻，且大多面向协议分析；网络攻防平台所能模拟的网络规模较小，配置管理很不方便。针对以上问题，本文引入了应用广泛的网络仿真技术，研究大规模网络的虚拟化生成策略和分布式仿真方法并给予实现，以此为网络攻防实验提供一个近似真实、配置简单、功能完备的网络仿真环境。现有的网络仿真大多由运行在单个仿真主机上的软件独立完成，存储空间有限、计算效率不高，难以模拟出反映真实网络拓扑环境的大规模网络目标。分布式网络仿真技术

2、在空间上扩展了仿真存储能力，在时间上提高了仿真运行效率，配合蜜罐技术很好地适应了模拟目标网络环境的要求。通过对分布式网络仿真技术研究后发现，构建较大规模目标网络环境并执行攻防实验的关键在于资源空间的合理利用和仿真任务的有效管理。因此，本文利用网络拓扑图的可切割特征，通过分析网络负载能力和拓扑关系，将较大规模的网络场景划分为多个子场景，利用多个仿真处理单元扩展仿真资源；采用分布式仿真调度算法，依据仿真任务对资源的需求关系，动态调整资源分布和任务分配策略，对仿真过程进行优化。为了对所提出的分布式网络仿真技术的实际应用效果，本文对网络实体和连接设备特征、行为逐一建模

3、，设计了缜密的控件库，并利用改进的蜜罐软件honeyd底层网络环境支撑，建立了拓扑构建模型、仿真通信模型和脚本解析模型，并通过GRE隧道技术实现了仿真环境的分布式扩展。针对几种常见的网络探测和攻击，本文在实现的目标网络环境仿真平台上进行了仿真实验。结果表明：本文提出的分布式网络仿真技术构建的拓扑结构正确有效，在多任务仿真过程中实现了负载平衡，提高了仿真资源利用率。关键词：分布式网络仿真技术，拓扑划分，分布式任务调度，GRE隧道I万方数据ABSTRACTABSTRACTConsideringrealnetworks’difficultconfigurations

4、andhighcost,togetherwithsimulationtoolsasNS’sstrictdemandsinmemoriesforcalculationandproneforprotocolanalysisandpseudonetworkplatforms’lowscalabilityandinconvenientmanagement,introducingawidelyappliednetworksimulatingtechnique,thisthesisresearchdeeplyintothelarge-scalevirtualnetwork

5、s’generationanddistributedsimulatingmethodswithcompleteimplementationsmadeprovidingenvironmentswithhighfidelity,configurationeasyandfunctionalintegrityforthosenetworkexperiments.Comparedtocurrentsimulationsoftwares’residinginasinglemachinesufferingbothlimitedmemoriesandinefficientca

6、lculation,whichmakethemhardtoreflectthoserealobjectsinlargescalability,distributedsimulationwithhoneypottechnique,however,asthisthesisproposed,couldgetgreaterperformancebothintimeandspaceusages,notablysatisfyingwellthoserequirementsinpractice.Discoveringthatthekeyinlarge-scaleenviro

7、nmentsimulatingandoperatingliesdefinitelyinthereasonableresourceandtaskmanagement,basedonthecuttablefeatureofthetopologygraph,byanalyzingthoroughlytherelationshipbetweenthenetworkcapacityandactualtopology,thisthesisdividedasinglegiantintomultiplesmallergroupsmakingusageofmultiplepro

8、cessingunits.Focuse