[논문 리뷰] traIXroute: Detecting IXPs in traceroute paths

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

Internet Traffic Analysis and Secure E-voting참고 문헌 12인용 수 6

한 줄 요약

이 논문은 PeeringDB와 Packet Clearing House(PCH)에서 제공하는 정확한 BGP 라우터 IP 주소, IXP 멤버 AS 및 IXP 프리픽스 정보를 활용하여 종단 간 경로에서 인터넷 교환점(Internet Exchange Points, IXPs)을 탐지하는 도구인 traIXroute를 제시한다. 이 도구는 92–93%의 정확도를 달성하며, 5개 중 1개의 트래서스루트 경로가 IXP를 횡단하며, 대부분 한 번만 횡단하고, IXP는 경로의 중간 부근에 위치함을 확인한다.

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.

연구 동기 및 목표

• 종단 간 인터넷 경로에서 트래픽이 어떤 IXP를 통해 통과하는지에 대한 사용자 및 연구자들의 투명성을 향상시키기 위해.
• 기존 트래서스루트의 한계를 해결하기 위해, 모호한 IP 주소 할당과 IXP 인식 히وري스틱의 부재로 인해 IXP를 식별하지 못하는 문제를 해결하기 위해.
• PeeringDB와 PCH의 공개 데이터를 활용하여 확장 가능하고 저비용의 IXP 탐지 방법을 개발하기 위해.
• 신뢰할 수 있는 트래서스루트 경로 내 IXP 탐지에 적합한 IXP 관련 데이터 소스의 정확도와 포괄성을 검증하기 위해.
• 도구의 유용성을 입증하기 위해, 경로 빈도, 최고의 IXP, IXP 홉 분포와 같은 IXP 사용 패턴 측정에 활용 가능함을 보여주기 위해.

제안 방법

• PeeringDB와 PCH에서 제공하는 정확한 BGP 라우터 IP 주소와 IXP 서브넷을 연결한 데이터를 활용하며, 이를 삼중항 {IP → IXP, AS} 형태로 표현한다.
• 이웃하는 AS의 멤버십 검증과 함께 IXP 프리픽스 데이터를 조합하여 단일 프리픽스 히وري스틱을 초월한 탐지 신뢰도를 높인다.
• 다중 증거 규칙을 적용: 홉 IP 주소가 IXP 프리픽스와 일치하고, 양 옆의 AS가 모두 해당 IXP의 멤버일 경우, 경로는 IXP를 횡단한 것으로 분류한다.
• 실제 IXP 라우팅 컬렉터에서의 라이브 BGP 세션과 비교하여 탐지 정확도를 검증한다.
• 3180만 건의 트래서스루트 프로브를 Ark 측정 인fra에서 활용하여 다양한 관측점에서 IXP 횡단 패턴을 분석한다.
• 통계적 분석을 통해 IXP 홉 위치, 경로당 IXP 수, AS 홉 수 등 경로 특성 계산에 활용한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 실제 인터넷 경로에서 종단 간 트래서스루트 경로가 얼마나 자주 IXP를 횡단하는가?
• RQ2 IXP는 트래서스루트 경로의 어디에 일반적으로 위치해 있으며, 일반적으로 얼마나 많은 IXP를 횡단하는가?
• RQ3 어느 IXP가 가장 많은 경로를 유치하며, 이는 멤버 AS 수와 어떻게 관련이 있는가?
• RQ4 PeeringDB와 PCH의 IXP 데이터 소스는 트래서스루트 경로 내 IXP 탐지에 얼마나 정확하고 포괄적인가?
• RQ5 미국 소재 IXP는 멤버 수에 비해 유럽 IXP보다 더 많은 트래픽을 유치하는가?

주요 결과

• 트래서스루트 경로 중 약 17.4%에서 23.6%가 최소 한 개 이상의 IXP를 횡단하며, 평균적으로 경로당 1.02~1.05개의 IXP를 횡단한다.
• IXP 홉은 평균적으로 홉 5.4에서 6.68 사이에 위치하여, 일반적으로 경로의 중간 부근에서 발견됨을 시사한다.
• 경로 수와 멤버십 수 모두에서 상위 3개의 IXP인 AMS-IX, LINX, DE-CIX는 유럽에 위치해 있다.
• 미국 소재 IXP, 특히 Equinix에서 운영하는 IXP는 멤버 AS 수에 비해 훨씬 더 많은 경로를 유치하여, 트래픽 집중도가 높은 것으로 나타났다.
• 검출된 IXP의 78.2%는 IXP 프리픽스 + 멤버 AS 검증과 같은 다양한 증거 소스를 병행하여 식별되어 탐지 신뢰도가 향상되었다.
• PeeringDB와 PCH의 데이터는 IXP 라우팅 컬렉터에서의 라이브 BGP 세션과 비교했을 때 92–93%의 정확도를 보였다.