[发明专利]一种寻找最少失效链路使得路由不可达的方法

说明书

本发明涉及一种寻找最少失效链路使得路由不可达的方法，包括随机生成若干张路由传播图训练集，每张路由传播图指定源节点与目的节点；利用消息传递神经网络构建深度强化学习神经网络；使用随机数据集训练消息传递神经网络，用于生成链路个数最少的链路集合，集合内的链路失效将使得目的节点的路由无法传播到源节点；输入现网网络配置与拓扑，转换成现网路由传播图；利用训练后的深度强化学习神经网络，针对现网路由传播图找出链路个数最少的链路集合，集合内的链路失效将使得目的节点的路由无法传播到源节点。本发明能够快速地、准确地找到要切断的最少的链路集合，可用于网络配置验证工具判断现有网络的健壮性。

技术领域

本发明涉及网络配置验证领域，特别是涉及一种寻找最少失效链路使得路由不可达的方法。

背景技术

现代网络变得越来越复杂。网络设备被配置为交换路由信息，以便达到各种目的地。这些配置可能涉及多种路由协议和复杂的路由过滤策略，并且往往有成千上万条的路由线路。因此手动检查配置的正确性是很难的，特别是当前设备在与其他设备交互的时候。业界提出了多种网络配置验证工具，通过描述网络意图，对现有网络配置进行可达性验证，检查现有配置是否满足意图。进一步，网络配置验证工具可以用于对需要下发的网络配置进行预验证，确保网络配置更新满足网络意图。

对于一个实际运行的网络，需要确保一些承载关键服务的设备是时刻到达的，即使存在部分链路失效的情况。特别的，对于一个给定网络与指定的两台设备，网络运维人员需要知道使得两个设备无法到达的最少失效链路是哪些，运维人员可以根据验证结果进行网络维护。这样的网络健壮性问题对网络设计具有重要意义。

现有技术通过枚举全部可能失效链路的集合，即从失效链路个数为1的失效链路集合开始，到失效链路个数为2甚至更多，然后判断给定失效链路集合时的指定两个设备的路由可达性。这种方法存在组合爆炸的复杂度，最坏情况下需要枚举个失效链路集合，其中M为网络链路个数，计算复杂度难以接受。因此需要研究更加高效地寻找使得路由不可达的最少失效链路集合方法。

发明内容

针对现有技术存在的问题，本发明的目的是提供一种寻找最少失效链路使得路由不可达的方法，其能够快速地、准确地找到要切断的最少的链路集合，可用于网络配置验证工具判断现有网络的健壮性。

为实现上述目的，本发明采用的技术方案是：

一种寻找最少失效链路使得路由不可达的方法，所述方法应用于网络配置验证系统，所述方法包括：

步骤1、随机生成若干张路由传播图训练集，每张路由传播图指定源节点与目的节点；

步骤2、利用消息传递神经网络构建深度强化学习神经网络；

步骤3、使用随机数据集训练消息传递神经网络，用于生成链路个数最少的链路集合，集合内的链路失效将使得目的节点的路由无法传播到源节点；

步骤4、输入现网网络配置与拓扑，转换成现网路由传播图；

步骤5、利用训练后的深度强化学习神经网络，针对现网路由传播图找出链路个数最少的链路集合，集合内的链路失效将使得目的节点的路由无法传播到源节点。

所述步骤1具体包括：

每张训练图有若干个点，代表设备的路由进程；有若干个边，代表路由进程间的连接关系；每条边上有路由策略信息，作为边的标签；每张训练图指定源节点与目的节点；每张训练图根据深度优先搜索算法求出最小的切边集合使得路由无法从目的节点传播到源节点。

所述步骤2包括：

使用消息传递神经网络构建q-eval深度神经网络和q-target深度神经网络两个结构相同的神经网络模型；每个神经网络由边嵌入层、点嵌入层和读出层组成。

所述步骤3具体包括：