近日，全球网络通信领域旗舰会议ACM SIGCOMM’2022公布了录用论文，SNLAB实验室撰写的《Flash:针对大规模网络快速、一致的数据平面验证系统》（Flash: Fast, Consistent Data Plane Verification for Large-Scale Network Settings）论文作为大会正文被录用。ACM SIGCOMM是全球网络通信领域顶级旗舰会议，是系统网络领域最权威的会议，每年吸引全球近千名网络与通信领域的顶级专家参加，全球每年仅接受30-50篇论文。
该论文针对大规模网络中可能出现的数据平面更新风暴和长尾更新，引入了一种称为快速逆模型变换（Fast IMT）的新方法，可以将大量数据平面更新快速转换为验证模型。Flash还引入了一致、高效的错误提前检测机制（CE2D），避免因长尾更新导致的错误发现迟滞。实验表明，在美国脸书公司实际大规模网络规模下，Flash的验证效率相比现有最新研究提升了近4个数量级。
网络数据平面验证是减少网络服务中断的一项基本而重要的技术。针对在大规模网络验证系统现在面临的在短时间内处理大量数据平面更新和验证系统功能迟滞的关键挑战。Flash创新性地提出两项新技术实现大规模网络中的高效数据平面验证：对于更新风暴，Flash提出快速逆模型变换（Fast IMT）技术实现大量数据平面更新的聚合处理；对于长尾更新情况，Flash提出一致性提前检测（CE2D）技术，可以在保证一致性的前提下提前做出验证决策而无需等到网络收敛。
该成果由博士生郭栋、陈莘莘担任共同一作，耶鲁大学终身教授杨阳（R. Richard Yang）教授带队，其他合作者来自四川大学、厦门大学和美国脸书公司。该论文的发表代表了同济大学网络系统团队在网络系统验证这一国际科技前沿领域处于引领地位。（文/图 杜海舟 郭栋）