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10.11897/SP.J.1016.2024.01949

6EDL:高效的大规模活跃IPv6地址探测系统

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互联网规模的急剧增长导致IPv4地址资源逐渐耗尽,IPv6的大规模部署有效地解决了 IPv4地址耗尽的问题.然而,IPv6地址空间庞大的特性为活跃地址的探测带来了巨大挑战.当前已有的活跃IPv6地址探测方法存在探测速度较慢、命中率偏低、探测范围受限等问题.针对这些挑战,本文提出了高效、快速、适用范围广的活跃地址探测系统6EDL.6EDL将地址探测分为无种子地址场景和有种子地址场景,并针对每种场景设计高效探测算法.在无种子地址场景下,本文提出了 6EDL-N,使用神经网络挖掘BGP前缀信息与地址配置模式之间的潜在关系,实现了有种子区域到任一无种子区域的地址迁移,从而扩展了地址探测的边界.此外,本文引入了预探测机制,有效缓解了大规模地址探测中的资源浪费问题.实验表明,6EDL-N的命中率达到12.69%,覆盖度为21.97%,单位时间发现的活跃地址数(NPT)为233.09个/s.与现有工作相比,6EDL-N的命中率是其的8.13倍,NPT为14.94倍,覆盖度为1.84倍.在有种子地址场景下,本文提出基于生成对抗网络(GAN)的活跃地址探测方法6EDL-S,通过精细的种子地址分布规律学习,并采用环境反馈机制来缓解种子地址采样偏差,有效提升了命中率.实验表明,6EDL-S的命中率达到了 25.91%,是已有方法的1.23~10.89倍.同时,NPT为466.72个/s,是已有方法的1.49~6.20倍.最终,经过持续探测,6EDL系统成功发现了 29.77亿个活跃地址,包含5.66亿别名地址和24.11亿非别名地址,覆盖了 125 101个BGP前缀和40 137个AS.本文构造的活跃IPv6地址集将有效支撑IPv6网络测量和安全分析等多种应用,进一步打开了 IPv6网络研究的大门.

网络测量、IPv6、活跃地址探测、机器学习、IPv6活跃地址集

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TN915

2024-08-26(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)

共21页

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