Detailansicht
Integrating geolocation and AS affiliation for scalable internet graph reduction and visualization
Christoph Walser
Art der Arbeit
Masterarbeit
Universität
Universität Wien
Fakultät
Fakultät für Informatik
Studiumsbezeichnung bzw. Universitätlehrgang (ULG)
Masterstudium Informatik
Betreuer*in
Johanna Ullrich
DOI
10.25365/thesis.79795
URN
urn:nbn:at:at-ubw:1-21420.06456.321729-4
Link zu u:search
(Print-Exemplar eventuell in Bibliothek verfügbar)
Abstracts
Abstract
(Deutsch)
Das Internet ist ein komplexes, dezentrales Kommunikationssystem. Es besteht aus Tausenden von einzelnen Netzwerken, die verschiedene Einheiten miteinander verbinden. Diese Arbeit befasst sich mit der Herausforderung, wie man die großräumige Struktur des Internets untersuchen kann, indem man Geolokalisierungsdaten und die Zugehörigkeit zu autonomen Systemen (AS) einbezieht, um die Topologiegraphen des Internets zu vereinfachen. In dieser Thesis werden Methoden zur Reduzierung von Internetgraphen durch die Integration von Geolokalisierungs‑ und AS‑Zugehörigkeitsdaten vorgeschlagen. Knoten werden auf der Grundlage gemeinsamer Standorte oder der Zugehörigkeit zu autonomen Systemen (AS) zusammengeführt. Durch Edge Pruning (Kantenreduktion) und clusterorientierte Graph‑Einbettungen wird sichergestellt, dass wichtige strukturelle Eigenschaften erhalten bleiben. Die effiziente Berechnung wichtiger struktureller Metriken wie Konnektivität, Zentralität und hierarchische Struktur wird durch diese kombinierte Strategie der räumlichen und organisatorischen Reduzierung unter Beibehaltung wesentlicher topologischer Eigenschaften unterstützt. Die Arbeit umfasst auch eine umfassende Strukturanalyse der kleineren Graphen und zeigt, wie wichtige Internetregionen und große AS‑Knoten über geografische Grenzen hinweg verbunden bleiben. Darüber hinaus wird eine grafische Karte der vorverarbeiteten Daten erstellt. Diese liefert neue Einblicke in die räumlichen und organisatorischen Strukturen des Internet‑Backbones. Dieser Ansatz ermöglicht eine skalierbare Kartierung des Internets und verbessert unser Verständnis der Beziehungen zwischen Geografie, AS‑Struktur und globaler Netzwerkkonnektivität. Die Arbeit baut auf früheren Ansätzen auf und ergänzt sie durch einen flexiblen Rahmen für die Konstruktion, Reduzierung und Untersuchung von Graphen.
Abstract
(Englisch)
The internet is a complex, decentralized communication system. It is composed of thousands of individual networks that connect different entities. This work addresses the challenge of how to explore the large‑scale structure of the internet by incorporating geolocation data and autonomous system (AS) membership to simplify the topology graphs of the internet. This work proposes methods for reducing internet graphs by integrating geolocation and AS affiliation data. Nodes are merged based on shared locations or autonomous system (AS) membership. Edge pruning and cluster‑aware embeddings ensure that key structural properties are preserved. The efficient calculation of important structural metrics such as connectivity, centrality, and hierarchical structure is supported by this combined strategy of spatial and organizational reduction while preserving essential topological properties. The thesis also includes a comprehensive structural analysis of the smaller graphs and shows how important internet regions and major AS nodes remain connected across geographical boundaries. Furthermore, a graphical map of the preprocessed data is created. This provides new insights into the spatial and organizational structures of the internet backbone. This approach allows the internet to be mapped on a large scale and improves our understanding of the relationships between geography, AS structure, and global network connectivity. We build on previous work and supplement it with a flexible framework for graph construction, reduction, and exploration.
Schlagwörter
Schlagwörter
(Deutsch)
Internettopologie Autonome Systeme (AS) Geolokalisierungsdaten Graphenreduktion Netzwerkvisualisierung Strukturanalyse Konnektivität Zentralität Hierarchische Struktur Räumliche Organisation AS-Zugehörigkeit Kantenausdünnung Großskalige Netzwerkkartierung Graphenkonstruktion und Erforschung Internet Backbone Netzwerkresilienz Topologieerhaltung Datenintegration Skalierbare Darstellung
Schlagwörter
(Englisch)
Internet topology Autonomous Systems (AS) Graph reduction Network visualization Structural analysis Connectivity Centrality Hierarchical structure Spatial organization AS affiliation Edge pruning Large-scale network mapping Graph construction and exploration Internet backbone Geolocation data Network resilience Topological preservation Data integration Scalable representation
Autor*innen
Christoph Walser
Haupttitel (Englisch)
Integrating geolocation and AS affiliation for scalable internet graph reduction and visualization
Publikationsjahr
2025
Umfangsangabe
78 Seiten : Illustrationen
Sprache
Englisch
Beurteiler*in
Johanna Ullrich
Klassifikationen
54 Informatik > 54.00 Informatik. Allgemeines ,
54 Informatik > 54.32 Rechnerkommunikation
AC Nummer
AC17725021
Utheses ID
78261
Studienkennzahl
UA | 066 | 921 | |