[論文レビュー] traIXroute: Detecting IXPs in traceroute paths

George G. Nomikos, Xenofontas Dimitropoulos|arXiv (Cornell University)|Nov 11, 2016

Internet Traffic Analysis and Secure E-voting参考文献 12被引用数 6

ひとこと要約

本稿では、PeeringDBおよびPacket Clearing House（PCH）から得た正確なBGPルータIPアドレス、IXP参加AS、およびIXPプレフィックスを活用することで、エンドツーエンド経路におけるインターネット交換ポイント（IXP）を特定するtraIXrouteというツールを提示する。本手法は92–93％の正確性を達成し、1回のトレースルート経路のうち約5分の1がIXPを通過しており、主に一度だけ、かつ経路の中盤付近に位置していることが判明した。

ABSTRACT

Internet eXchange Points (IXP) are critical components of the Internet infrastructure that affect its performance, evolution, security and economics. In this work, we introduce techniques to augment the well-known traceroute tool with the capability of identifying if and where exactly IXPs are crossed in endto- end paths. Knowing this information can help end-users have more transparency over how their traffic flows in the Internet. Our tool, called traIXroute, exploits data from the PeeringDB (PDB) and the Packet Clearing House (PCH) about IXP IP addresses of BGP routers, IXP members, and IXP prefixes. We show that the used data are both rich, i.e., we find 12,716 IP addresses of BGP routers in 460 IXPs, and mostly accurate, i.e., our validation shows 92-93% accuracy. In addition, 78.2% of the detected IXPs in our data are based on multiple diverse evidence and therefore help have higher confidence on the detected IXPs than when relying solely on IXP prefixes. To demonstrate the utility of our tool, we use it to show that one out of five paths in our data cross an IXP and that paths do not normally cross more than a single IXP, as it is expected based on the valley-free model about Internet policies. Furthermore, although the top IXPs both in terms of paths and members are located in Europe, US IXPs attract many more paths than their number of members indicates.

研究の動機と目的

• エンドユーザーおよび研究者がエンドツーエンドインターネット経路におけるトラフィックが通過するIXPをより透明に把握できるようにすること。
• 従来のトレースルートが、曖昧なIPアドレスの割り当てとIXPに配慮しないヒューリスティクスの欠如によりIXPを特定できないという限界に対処すること。
• PeeringDBおよびPCHからの公開データを活用したスケーラブルで低コストなIXP検出手法の開発。
• IXP関連データソースの正確性と網羅性を検証し、トレースルート経路における信頼性の高いIXP検出を実現すること。
• 本ツールの実用性を示し、IXP利用パターンの測定、例えば経路頻度、主要IXP、IXPホップ分布の分析を実施すること。

提案手法

• PeeringDBおよびPCHから得た、IXPサブネットに接続された正確なBGPルータIPアドレスを、{IP → IXP, AS}という三つ組として表現する。
• 隣接するASのIXP参加状況を確認することで、単一プレフィックスのヒューリスティクスを超えた検出信頼性を向上させるために、IXPプレフィックスデータとAS参加状況を統合する。
• 複数の証拠ルールを適用する：ホップIPがIXPプレフィックスと一致し、かつ両隣のASがIXPの参加者である場合に、その経路はIXPを通過していると分類する。
• IXPのルートコレクタから得たライブBGPセッションと照合することで、検出の正確性を検証した。
• Ark測定インfraから得た3180万件のトレースルートプローブを用いて、複数のベンチマークポイントからIXP通過パターンを分析した。
• 統計的分析を用いて、IXPホップ位置、経路ごとのIXP数、ASホップ数などの経路特性を算出した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 実世界のインターネット経路において、エンドツーエンドのトレースルート経路がIXPを通過するのはどの程度の頻度か？
• RQ2 IXPはトレースルート経路のどこに通常位置しており、経路が通常何個のIXPを通過するか？
• RQ3 どのIXPが最も多くの経路を引き付け、その数は参加AS数とどの程度相関しているか？
• RQ4 PeeringDBおよびPCHからのIXPデータソースは、トレースルート経路におけるIXP検出にどの程度正確かつ包括的か？
• RQ5 米国拠点のIXPは、参加AS数に比べて、ヨーロッパのIXPと比較してどれほど多くのトラフィックを引き付けているか？

主な発見

• トレースルート経路の約17.4％から23.6％が少なくとも1つのIXPを通過しており、平均して1経路あたり1.02～1.05個のIXPを通過している。
• IXPホップは平均してホップ5.4～6.68番目にあるため、経路の中盤に位置していることが示された。
• 経路数と参加AS数の両面で上位3位のIXPであるAMS-IX、LINX、DE-CIXはいずれもヨーロッパに所在している。
• 米国拠点のIXP、特にEquinixが運営するIXPは、参加AS数に比べて著しく多くの経路を引き付けていることが判明し、トラフィックの集中度が顕著に高いことが示された。
• 検出されたIXPの78.2％が、複数の異なる証拠源（例：IXPプレフィックス＋参加AS検証）を用いて特定されており、検出信頼性が向上している。
• PeeringDBおよびPCHのデータは、IXPのルートコレクタから得たライブBGPセッションと照合した結果、92–93％の正確性を示した。