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过去几年，已经出现了一个新的研究领域，即网络验证，旨在严格确保网络按期望的业务意图运行。网络验证的技术灵感来源于形式化方法，一种广义上基于数学方法，通过对复杂系统建立严格的数学模型，验证系统的性能与行为正确性的方法，主要有模型检测、定理证明、符号执行及SMT/SAT(可满足性理论)求解器四种技术[3]。形式化验证已经在硬软件领域得到的成功的应用。例如，NASA(美国航空航天局)成功使用形式化验证技术在火星探测器飞行软件中发现了并发错误[4]。如果我们可以验证硬软件，为什么不验证网络?最近，网络验证在验证和程序语言社区变得逐渐流行起来，学术界和产业界都开展了网络验证的相关研究。在学术界，主要有斯坦福大学、伊利诺伊大学香槟分校、加州大学洛杉矶分校、卡内基梅隆大学以及清华大学等高校。在工业界，主要有微软研究院和AT&T实验室。目前，该领域已经出现了一些初创公司，如Forward Networks、Veriflow、Intentionet。

本文将首先介绍一些相关背景知识，然后分别介绍网络验证中的控制平面验证和数据平面验证两个研究方向，最后进行总结。

背景知识

网络从路由转发的角度可以被分为三层，即策略、控制平面和数据平面，如图1所示[3]。策略是控制平面和数据平面的参考，体现了网络管理人员的意图，如主机A是否允许和主机B通信。控制平面是用于实现策略的，在传统网络中是指分散于各处的网络设备中的配置文件，在SDN(软件定义网络)中是指各种应用。数据平面是网络中根据控制平面生成的转发信息与拓扑结构，其中转发信息在传统网络中是指转发表，在SDN中是指流表。根据控制平面和数据平面两个层次，网络验证有控制平面验证和数据平面验证两个研究方向，其通过分析对应平面信息，然后验证网络策略的不变式完成检查。其中，不变式是一种属性，在网络中特指路由转发行为的正确属性，如无转发循环不变式，断言了数据包在网络中不会出现转发循环。在对一个特定网络如企业网、校园网进行验证时，除了需要考虑该网络的控制平面或数据平面信息，还需要考虑网络环境的因素，如网络外部发送给网络的路由通告。


 

我认识原作者，情况不是你想的那样。我觉得，作者只是没有像我们今天这样考虑这么多，他们在利用搜索引擎整合图片的时候，可能没想过要对标签列表进行过滤。

无论网友抱持有何种观点，目前这个数据集的下架都已是不争的事实。

哪怕是比Tiny Images更有影响力的数据集ImageNet，在这次研究中也被指出存在部分令人不适的图片，但没有Tiny Images数量这么庞大。

有学者指出，ImageNet维护者众多、且图像分类明确，与之相比，Tiny Images则几乎从未被仔细检查过。

到底是什么原因，使得这么多年来，Tiny Images数据集一直少有人工清查？

这个问题，可能还得从Tiny Images自身的特性说起。

Tiny Images数据集的特点

Tiny Images数据集自2006年问世后，至今已包含5万多个WordNet中的不同标签。

数据集中的图像，来源于搜索引擎搜索标签、并自动下载所搜到的图片。

整理后的图像数量达8000万张，每张都以非常低的分辨率（32×32）保存在数据集中，形成了Tiny Images数据集的特色：数量庞大，图像微小。

然而，正是由于图像数量过于庞大，导致这些令人反感的图像隐藏太深；而低分辨率，则会导致这些图像难以被视觉识别。

（编辑：济南站长网）

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