CN114205243A - 一种综合分层分区的逻辑拓扑分层布局方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种综合分层分区的逻辑拓扑分层布局方法，首先将计算机网络逻辑数据划分为网络物理层、逻辑网络层、社会层三个层次，然后分析各层目标要素的映射关系，实现层间拓扑关联，再通过计算节点关键度，进行逻辑节点关键度判定和拓扑分区布局划分，实现分层、分区相结合的多种逻辑拓扑结构构造。本发明综合考虑层间拓扑关联关系和拓扑分区布局，形成拓扑分层布局，将拓扑布局计算分解成为层间拓扑关联计算和拓扑分区布局两个部分，从同层布局和层间关系两个角度降低拓扑分层布局的复杂度，解决了直接进行拓扑布局计算会造成等待时间过长和资源占用过高的问题。
Description
技术领域
本发明涉及网络安全领域，具体涉及到一种综合分层分区的逻辑拓扑分层布局方法。
背景技术
网络空间存在大规模、多元异构、层次分布广泛、实时性强和地理位置不确定的业务逻辑数据，业务逻辑数据的拓扑结构能够清晰、直观展示复杂、实时的网络拓扑结构，提高用户理解度，为逻辑数据分析、查询及深度感知提供数据支撑，因此需要进行逻辑拓扑布局。当前用于逻辑拓扑布局计算的资源有限，直接进行拓扑布局计算会造成等待时间过长、资源占用过高的问题。
现存的逻辑拓扑布局技术中的一类主要是针对物理层面少量、局部的实体设备进行拓扑布局，无法展示全部逻辑节点的拓扑关系，另一类是针对拓扑分层布局中的节点直接计算通联关系，实现完整的逻辑节点拓扑分层布局，会面临计算量大、等待时间过长、资源占用过高的问题。
发明内容
针对现存的逻辑拓扑布局技术所存在的无法展示全部逻辑节点的拓扑关系或计算量大、等待时间过长、资源占用过高的问题，本发明公开了一种综合分层分区的逻辑拓扑分层布局方法，其综合考虑层间拓扑关联关系和拓扑分区布局，形成拓扑分层布局，将拓扑布局计算分解成为层间拓扑关联计算和拓扑分区布局两个部分，从同层布局和层间关系两个角度降低拓扑分层布局的复杂度，解决直接进行拓扑布局计算会造成等待时间过长和资源占用过高的问题。拓扑分层布局建立在逻辑数据分层的基础上，通过对同层拓扑分区布局和层间拓扑关键关系建立，构建拓扑分层布局。
所述的节点关键度，由属性关键度与体系关键度相加计算得出。属性关键度和体系关键度按照节点属性和通联关系中所处位置不同获取相应取值，最终得出节点关键度，以此影响拓扑分区布局中节点位置。
所述的拓扑分区布局，根据节点通联关系和节点关键度，划分网络区域，形成同层级拓扑分区布局。
所述的拓扑分层布局，结合拓扑分区布局和层间拓扑关联关系，明确网络物理层、逻辑网络层和社会层之间的连接关系，形成跨层的拓扑分层布局。
本发明公开了一种综合分层分区的逻辑拓扑分层布局方法，首先将计算机网络逻辑数据划分为网络物理层、逻辑网络层、社会层三个层次，然后分析各层目标要素的映射关系，实现层间拓扑关联，再通过计算节点关键度，进行逻辑节点关键度判定和拓扑分区布局划分，实现分层、分区相结合的多种逻辑拓扑结构构造。
本发明方法的具体步骤包括：
S1，网络逻辑数据分层，通过分析计算机网络空间逻辑数据分类分层体系，将其按照不同介质和特征划分为三个层面，其中网络物理层的数据指物理空间中具有实际形态的实体和设备的数据，包括网络节点、服务器、路由器、交换机、移动终端、打印机、扫描仪、摄像头等实体设备的数据，该数据包括设备品牌、设备型号、硬件参数等；逻辑网络层的数据没有对应的实际物理形态，是指网络物理层的实体设备上搭载的软件、协议、端口、IP地址等数据，其用于描述构建逻辑网络层级的通联关系；社会层的数据是指能够代表设备用户身份和角色的账号信息。
S2，网络逻辑数据的层间拓扑关联，在网络逻辑数据分层的基础上，以社会层信息为基准，分别形成用户-设备和用户-软件的对应关系表，根据跨层映射关系和逻辑网络层通联关系形成目标对象的拓扑关联。
S3，对网络逻辑数据进行剖分处理，以逻辑数据属性特征及在网络通联维持中的重要程度进行节点关键度计算，该计算利用属性关键度与体系关键度加权结合的节点关键度计算方法来完成，按照节点关键度计算方法，对网络拓扑中的每一个节点进行节点关键度计算，根据网络中节点的节点关键度数值，设定取值范围，节点关键度数值位于该取值范围中的节点为网络拓扑中的核心节点，也就是通联关系中的关键节点。
S4，拓扑分区布局，在逻辑数据剖分处理的基础上，利用力导向布局算法，进行区块独立布局与整体分层布局相结合的拓扑位置自动分配。
S5，拓扑分层布局，在各层分级、分区布局的基础上，以层间拓扑关联关系为依据，实现各层目标对象通联以及跨层目标通联，形成计算机网络逻辑数据的拓扑分层布局。
本发明的有益效果为：
本发明公开了一种综合分层分区的逻辑拓扑分层布局方法，其综合考虑层间拓扑关联关系和拓扑分区布局，形成拓扑分层布局，将拓扑布局计算分解成为层间拓扑关联计算和拓扑分区布局两个部分，从同层布局和层间关系两个角度降低拓扑分层布局的复杂度，解决了直接进行拓扑布局计算会造成等待时间过长和资源占用过高的问题。
附图说明
图1为本发明的图逻辑拓扑分层布局流程图；
图2为本发明的拓扑分区布局示意图；
图3为本发明的层间拓扑关联示意图。
具体实施方式
为了更好的了解本发明内容，这里给出一个实施例。
图1为本发明的图逻辑拓扑分层布局流程图；图2为本发明的拓扑分区布局示意图；图3为本发明的层间拓扑关联示意图。
所述的节点关键度，由属性关键度与体系关键度相加计算得出。属性关键度和体系关键度按照节点属性和通联关系中所处位置不同获取相应取值，最终得出节点关键度，以此影响拓扑分区布局中节点位置。
所述的拓扑分区布局，根据节点通联关系和节点关键度，划分网络区域，形成同层级拓扑分区布局。
所述的拓扑分层布局，结合拓扑分区布局和层间拓扑关联关系，明确网络物理层、逻辑网络层和社会层之间的连接关系，形成跨层的拓扑分层布局。
基于节点关键度的逻辑拓扑分层布局方法主要研究网络逻辑数据分类分层体系、各层逻辑数据的承载及关联关系、基于节点关键度的逻辑数据剖分方法和拓扑自动布局方法。
本发明公开了一种综合分层分区的逻辑拓扑分层布局方法，首先将计算机网络逻辑数据划分为网络物理层、逻辑网络层、社会层三个层次，然后分析各层目标要素的映射关系，实现层间拓扑关联，再通过计算节点关键度，进行逻辑节点关键度判定和拓扑分区布局划分，实现分层、分区相结合的多种逻辑拓扑结构构造，为网络逻辑数据交互分析提供支撑。
本发明方法的具体步骤包括：
S1，网络逻辑数据分层，通过分析计算机网络空间逻辑数据分类分层体系，将其按照不同介质和特征划分为三个层面，其中网络物理层的数据指物理空间中具有实际形态的实体和设备的数据，包括网络节点、服务器、路由器、交换机、移动终端、打印机、扫描仪、摄像头等实体设备的数据，该数据包括设备品牌、设备型号、硬件参数等；逻辑网络层的数据没有对应的实际物理形态，是指网络物理层的实体设备上搭载的软件、协议、端口、IP地址等数据，其用于描述构建逻辑网络层级的通联关系；社会层的数据是指能够代表设备用户身份和角色的账号信息。
S2，网络逻辑数据的层间拓扑关联，在网络逻辑数据分层的基础上，以社会层信息为基准，分别形成用户-设备和用户-软件的对应关系表，根据跨层映射关系和逻辑网络层通联关系形成目标对象的拓扑关联。
S3，对网络逻辑数据进行剖分处理，以逻辑数据属性特征及在网络通联维持中的重要程度进行节点关键度计算，该计算利用属性关键度与体系关键度加权结合的节点关键度计算方法来完成，按照节点关键度计算方法，对网络拓扑中的每一个节点进行节点关键度计算，根据网络中节点的节点关键度数值，设定取值范围，节点关键度数值位于该取值范围中的节点为网络拓扑中的核心节点，也就是通联关系中的关键节点。
路由交换设备的属性关键度取值区间为5-9，终端设备属性关键度取值区间为0-4，其中核心交换机、VPN、网关等设备取值相对较高，二层交换机、路由器等设备取值相对较低。
S4，拓扑分区布局，在逻辑数据剖分处理的基础上，利用力导向布局算法、总线型布局和星型布局等多种方法，进行区块独立布局与整体分层布局相结合的拓扑位置自动分配。
S5，拓扑分层布局，在各层分级、分区布局的基础上，以层间拓扑关联关系为依据，实现各层目标对象通联以及跨层目标通联，形成计算机网络逻辑数据的拓扑分层布局。
以上所述仅为本申请的实施例而已，并不用于限制本申请。对于本领域技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的权利要求范围之内。
Claims (5)
1.一种综合分层分区的逻辑拓扑分层布局方法，其特征在于，首先将计算机网络逻辑数据划分为网络物理层、逻辑网络层、社会层三个层次，然后分析各层目标要素的映射关系，实现层间拓扑关联，再通过计算节点关键度，进行逻辑节点关键度判定和拓扑分区布局划分，实现分层、分区相结合的多种逻辑拓扑结构构造。
2.如权利要求1所述的综合分层分区的逻辑拓扑分层布局方法，其特征在于，本发明方法的具体步骤包括：
S1，网络逻辑数据分层，通过分析计算机网络空间逻辑数据分类分层体系，将其按照不同介质和特征划分为三个层面，其中网络物理层的数据指物理空间中具有实际形态的实体和设备的数据，包括网络节点、服务器、路由器、交换机、移动终端、打印机、扫描仪、摄像头的实体设备的数据，该数据包括设备品牌、设备型号和硬件参数；逻辑网络层的数据没有对应的实际物理形态，是指网络物理层的实体设备上搭载的软件、协议、端口和IP地址的数据，其用于描述构建逻辑网络层级的通联关系；社会层的数据是指能够代表设备用户身份和角色的账号信息；
S2，网络逻辑数据的层间拓扑关联，在网络逻辑数据分层的基础上，以社会层信息为基准，分别形成用户-设备和用户-软件的对应关系表，根据跨层映射关系和逻辑网络层通联关系形成目标对象的拓扑关联；
S3，对网络逻辑数据进行剖分处理，以逻辑数据属性特征及在网络通联维持中的重要程度进行节点关键度计算，该计算利用属性关键度与体系关键度加权结合的节点关键度计算方法来完成，按照节点关键度计算方法，对网络拓扑中的每一个节点进行节点关键度计算，根据网络中节点的节点关键度数值，设定取值范围，节点关键度数值位于该取值范围中的节点为网络拓扑中的核心节点，也就是通联关系中的关键节点；
S4，拓扑分区布局，在逻辑数据剖分处理的基础上，利用力导向布局算法，进行区块独立布局与整体分层布局相结合的拓扑位置自动分配；
S5，拓扑分层布局，在各层分级、分区布局的基础上，以层间拓扑关联关系为依据，实现各层目标对象通联以及跨层目标通联，形成计算机网络逻辑数据的拓扑分层布局。
3.如权利要求2所述的综合分层分区的逻辑拓扑分层布局方法，其特征在于，所述的节点关键度，由属性关键度与体系关键度相加计算得出；属性关键度和体系关键度按照节点属性和通联关系中所处位置不同获取相应取值，最终得出节点关键度，以此影响拓扑分区布局中节点位置。
4.如权利要求2所述的综合分层分区的逻辑拓扑分层布局方法，其特征在于，
所述的拓扑分区布局，根据节点通联关系和节点关键度，划分网络区域，形成同层级拓扑分区布局。
5.如权利要求2所述的综合分层分区的逻辑拓扑分层布局方法，其特征在于，
所述的拓扑分层布局，结合拓扑分区布局和层间拓扑关联关系，明确网络物理层、逻辑网络层和社会层之间的连接关系，形成跨层的拓扑分层布局。
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