Analyse des Normennetzwerks der Internet Requests for Comments

Transkript

1 Analyse des Normennetzwerks der Internet Requests for Comments Maciej Wieńszczak, Prof. Dr. Robert Tolksdorf Freie Universität Berlin 1

2 Einführung Was sind Netzwerke? Beispiele von Netzwerken Wie analysiert man Netzwerke? Charakteristik und Bedeutung von RFC-Dokumenten Erstellung des Netzwerks Analyse des Netzwerks Mittlere Länge des Weges Clusterkoeffizient Knotengrad Robustheit Mixing Patterns Netzwerkwachstum Aktualität Zusammenfassung 2

3 Einführung Was sind Netzwerke? Graphentheoretisches Modell Auswertung durch Metriken Netzwerk Knoten (Objekte) Kanten (Beziehungen) 3

4 Einführung Soziale Netzwerke 4

5 Einführung Eisenbahnnetz Autobahnnetz 5

6 Einführung Netzwerkanalyse Grafische Darstellung Unübersichtlich Lösung Metriken 6

7 Einführung Gängige Metriken und Eigenschaften Clusteringkoeffizient Mittlere Weglänge Durchschnittlicher Knotengrad Knotengradverteilung Small-World Eigenschaft Netzwerkrobustheit Mixing Patterns Knotenkorrelation 7

8 Einführung Beispiel: Mittlere Weglänge l G 1 n ( n 1) i, j d v, v i j l G 1 l G 0 v i v j d v, v 0 i j d v i, v j - kürzester Weg l G 2,639 8

9 Einführung Was sind Requests for Comments? Memoranda De Facto Standards RFC Ideenvorschläge IETF 9

10 Einführung Aktualisiert Referenziert Ersetzt Aktualisiert von RFC Ersetzt von Status Titel Datum, Verfasser 10

11 Einführung RFC-Index Aktualisiert Aktualisiert von Ersetzt Ersetzt von Status Datum Aktualitätsebene 11

12 Einführung RFC-Text Referenziert RFC-Index Datum Referenzenebene 12

13 Werkzeuge Referenzenextrahierung Umwandlung in GEXF Mittlere Weglänge Wattz-Strogatz Clusterkoeffizient Robustheit Zeitliche Entwicklung Network Workbench Tool Globaler Clusterkoeffizient Knotengradverteilung Robustheit Vergleichsgraphen 13

14 Ergebnisse Mittlere Weglänge Logarithmisches Wachstum Verlauf beim Zufallsgraph ähnlich Logarithmisches Wachstum Deutliche Unterschiede 14

15 Ergebnisse - Clustering Clustering stärker auf der Aktualitätsebene Kein Clustering bei den Zufallsgraphen 15

16 Ergebnisse - Gradverteilung f(x) = 0,782x -2 f(x) = 0,688x -1,86 Skalenfreiheit Preferential Attachment Keine Glockenkurve 16

17 Ergebnisse Gradverteilung f(x) = 0,861x -1,82 f(x) = 0,0891x -2,0635 Skalenfreiheit Preferential Attachment Keine Glockenkurve 17

18 Ergebnisse - Robustheit Starke Auswirkung bei gezielter Entfernung Immun gegenüber zufälliger Entfernung Zufallsgraph Einfluss der Entfernung vernachlässigbar 18

19 Ergebnisse - Robustheit Starke Auswirkung bei zufälliger Entfernung Gezielte Entfernung isoliert komplett die Knoten Zufallsgraph Einfluss der Entfernung kleiner 19

20 Ergebnisse - Robustheit Starke Auswirkung bei gezielter Entfernung Immun gegenüber zufälliger Entfernung 20

21 Ergebnisse - Knotenartkorrelation 21

22 Ergebnisse - Aktualität Mehrzahl der RFCs referenziert veraltete Memoranda Schlechter Qualitätsfaktor Weniger als 50% Kanten veraltet Qualitätsfaktor besser Immerhin viele veraltete Referenzen 24

23 Zusammenfassung RFC-Netzwerk ist: ein Small-World-Network Niedrige mittlere Weglänge, wächst logarithmisch Höher Clusterkoeffizient skalenfrei Knotengradverteilung folgt dem Potenzgesetz ausfallsicher Nur bei zufälliger Entfernung von Knoten 25

24 Zusammenfassung RFC-Netzwerk ist nicht: ein Pricesches Netzwerk Mittlerer Ausgrad wächst Kein Preferential Attachment α-koeffizient stimmt nicht ein aktuelles Netzwerk Viele Referenzen sind veraltet ausfallsicher Bei gezielter Entfernung von Knoten ein Netzwerk mit Knotengrad- und Knotenartkorrelation 26

25 Zukunft Welche Merkmale besitzen die anderen Normennetzwerke? ISO ANSI IEEE Wie unterscheiden sich diese und warum? Gibt es ein Wachstumsmodell für diese? Gilt es allgemein für Normennetzwerke? Kann eine Netzwerkanalyse die Qualität der Normung verbessern? 27