09.12.2025, 13:15 Uhr

Universität Wien
Besprechungsraum 4.34
Währinger Str. 29
1090 Wien

Titel: Integrating Geolocation and AS Affiliation for Scalable Internet
Graph Reduction and Visualization

Kurzfassung:
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.