論文の概要: Automatic Inference of High-Level Network Intents by Mining Forwarding
Patterns
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.02423v2
- Date: Fri, 7 Feb 2020 19:05:15 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-01-03 13:14:03.358836
- Title: Automatic Inference of High-Level Network Intents by Mining Forwarding
Patterns
- Title(参考訳): マイニングフォワードパターンによる高レベルネットワークインテントの自動推論
- Authors: Ali Kheradmand
- Abstract要約: ネットワークオペレータの高レベルな意図と、その意図を達成する低レベルな構成との間には意味的なギャップがある。
本稿では,低レベルのネットワーク行動から高レベルの意図を推測する,ギャップを埋めるための代替手法について論じる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.6980076213134384
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: There is a semantic gap between the high-level intents of network operators
and the low-level configurations that achieve the intents. Previous works tried
to bridge the gap using verification or synthesis techniques, both requiring
formal specifications of the intended behavior which are rarely available or
even known in the real world. This paper discusses an alternative approach for
bridging the gap, namely to infer the high-level intents from the low-level
network behavior. Specifically, we provide Anime, a framework and a tool that
given a set of observed forwarding behavior, automatically infers a set of
possible intents that best describe all observations. Our results show that
Anime can infer high-quality intents from the low-level forwarding behavior
with acceptable performance.
- Abstract(参考訳): ネットワークオペレータの高レベルな意図と、その意図を達成する低レベルな構成との間には意味的なギャップがある。
これまでの研究は、検証や合成技術を使ってギャップを埋めようと試みていたが、どちらも意図された振る舞いの正式な仕様を必要とした。
本稿では,低レベルのネットワーク行動から高レベルの意図を推測する,ギャップを埋めるための代替手法について論じる。
具体的には、観測された転送動作のセットを付与するフレームワークとツールであるAnimeが、すべての観測を最もよく記述する可能なインテントのセットを自動的に推論する。
その結果,animeは低レベルのフォワーディング行動から高い品質のインテントを推測できることがわかった。
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