MLAR:面向IP定位的大规模网络别名解析

• 作者: 刘琰 刘粉林 刘翀 罗向阳 袁福祥
• 来源期刊: 网络与信息安全学报
• 学科: 工学
• 关键词: 别名解析 IP定位 网络拓扑 网络测量 机器学习
• 年，卷（期）: 2020,（4）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 77-94
• 页数: 18页
• 分类号: TP393
• 字数: 16919字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11959/j.issn.2096-109x.2020044

摘要

为准确高效地对接口IP进行别名解析,支撑IP定位,提出一种大规模网络别名解析算法(MLAR).基于别名IP与非别名IP的时延、路径、Whois等的统计差异,设计过滤规则,在解析前排除大量不可能存在别名关系的IP,提高解析的效率;将别名解析转化为分类,构建时延相似度、路径相似度等四维新颖的特征,用于过滤后可能的别名IP和非别名IP的分类.基于CAIDA百万级样本的实验表明,相比RadarGun、MIDAR、TreeNET,正确率提高15.8％、4.8％、5.7％,耗时最多降低77.8％、65.3％、55.2％;在应用于IP定位时,SLG、LENCR、PoPG这3种典型定位方法的失败率降低65.5％、64.1％、58.1％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘粉林	信息工程大学网络空间安全学院	22	130	6.0	11.0
3	罗向阳		12	153	4.0	12.0
4	刘琰	信息工程大学网络空间安全学院	12	17	3.0	4.0
10	袁福祥	信息工程大学网络空间安全学院	2	2	1.0	1.0
14	刘翀	信息工程大学网络空间安全学院	1	0	0.0	0.0