IP地理定位优化方法初探

2019-12-05 08:35曾良伟张宇朱金玉
智能计算机与应用 2019年5期
关键词:网关IP地址路由器

曾良伟 张宇 朱金玉

摘 要:IP地址地理定位是网络拓扑测绘的基础,然而如何准确定位IP地址是一个难题。为了提高IP地址定位的准确性,本文提出了3种优化IP地理定位准确性的方法。首先综合各个IP地理定位数据库的优点,合并新的地理定位数据库,新集成数据库定位一致率较其他数据库提高了2%。然后获取互联网路由器接口信息并对路由器定位,定位后的路由器可以作为地标点定位接口IP地址以及相邻IP地址。最后搜集路径信息,从路径中推断出地区的边界网关IP地址,得到的网关IP地址列表能够对地区内部的IP地址定位提供帮助。

关键词: 网络拓扑测绘;IP地理定位;路由器定位;地区网关

【Abstract】 IP address geolocation is the basis of network topology mapping, but how to accurately locate an IP address is a problem. In order to improve the accuracy of IP address location, this paper proposes three methods to optimize the accuracy of IP geolocation. First, the paper integrates advantages of each IP geolocation database to merge the newly geolocation database. The newly integrated database geolocation accuracy is 2% higher than other databases. Then the paper collects the Internet router interface information and locates the router. The located router can be used as a landmark point to locate the interface IP address and the adjacent IP address. Finally, the paper collects the path information, infer the regional border gateway IP address from the path. The list of gateway IP addresses can help locate the IP address within the region.

【Key words】  network topology mapping; IP geolocation; router geolocation; region gateway

0 引 言

如何将网络空间与地理信息相互映射,将虚拟、动态的网络空间测绘成可靠、有效的网络空间地图,是一项非常重要的工作[1]。IP地理定位技术分为2类。通过ISP、查询whois信息等基于服务商填写的方法获取IP地址对应地理信息[2],或者利用测量延迟或网络拓扑对IP地址进行定位[3]。本文从3个角度对IP定位准确性进行优化。首先是合并各个公司的IP定位数据库,IP定位数据库包含了IP地址段对应的地理信息以及额外信息,提供接口供用户查询IP地址定位信息。现在流行的数据库不仅难于被校正,而且由于缺少建立这些数据库的方法的相关信息,其准确度也仍有待商榷;然后是定位路由器,网络空间中有许多路由器节点,而且都是信息传输的中转站。若能准确定位路由器地理信息,对路由器相连的终端节点进行定位将变得非常简单;最后是识别地区的网关IP地址列表,这些网关IP地址可以作为地理定位中的地标点指导该地区的地理定位,地区外的监测点测量地区内目的IP地址时,路径中一定经过该地区的网关IP地址且经过网关IP地址后的路径IP地址均属于该地区。本文主要贡献如下:

(1) 将多个流行的地理定位数据库合并为一个更为准确的定位数据库。

(2) 提出3种路由器定位方法。

(3)提取Traceroute数据中的网关IP地址信息。

1 相关工作

1.1 IP地理定位

GeoTrack[4]通过挖掘主机名字中可能包含的不同粒度的地理位置信息推测主机的位置。DRoP算法[5]提取和解码路由器接口的主机名中包含的地理信息字符串来给出定位。NetGeo算法[6]通过直接查询Whois数据库来推测主机位置信息。MaxMind、IP2Location、埃文、IPMarker、IPIP.NET等基于数据库的商业定位系统综合各种方法来收集、获取位置信息,定位精确度可为国家、城市、甚至于邮编级。

1.2 路由器定位

CAIDA维护宏观互联网拓扑数据工具包(ITDK),ITDK包含大面积测量全球互联网得到的链接和路由数据。对于在路由器級别研究Internet的拓扑结构以及其他用途非常有用。测量数据利用MIDAR和iffinder工具合并路由器信息,本文使用路由器接口信息和路由器链接信息来对路由器进行定位[7]。

1.3 边界推测

CFS算法[8]通过多个约束源缩小一个给定的对等链接可能的位置范围,从而推断对等互连所在的地理位置及互连关系类型。MAP-IT方法[9]根据多条的traceroute路径中提取IP地址的接口邻居集,提出启发式推断方法来识别域间连接的接口和所属AS。Bdrmap[10]方法利用有针对性的traceroute、traceroute特性知识和结构化启发式方法集中拓扑约束,从而正确地识别边界路由器的域间链接。

图4中,每个点代表一个IP地址,利用数据库定位的相同地点用相同颜色做出表示。作为网关IP地址,则应为地理位置的分界线,那么在网关左侧的非绿色圆圈其定位结果错误,网关右侧的绿色圆圈定位结果错误。由此得到的网关IP地址,在一定程度上可以指导地理定位。

4 结束语

本文融合各个地理定位数据库数据,增加了IP地址定位的2%的一致率。提出了3种路由器定位方法,对Caida ITDK中的路由器进行定位,并且验证了定位结果的准确率。从公开的Traceroute数据中提取目标地区的网关IP地址列表,使用Ping测量、人工检验以及运营商检验的方式对得到的列表进行验证。在未来,则会利用路由器定位结果对附近的终端IP地址进行定位,以及通过得到的地区网关IP地址对地区内部IP地址定位。

参考文献

[1]埃文.网络空间地区测绘的意义[EB/OL]. [2018-01-12]. https://blog.csdn.net/aiwenipgeolocation/article/details/79040485.

[2]BENDALE J, RATANARAJ K J. Review of different IP Geolocation methods and concepts[J]. International Journal of Computer Science & Information Technology, 2014,5(1):436.

[3]IETF Geopriv Workgroup.Geopriv status pages[EB/OL].[2012-10-24]. http://tools.ietf.org/wg/geopriv/.

[4]PADMANABHAN V N, SUBRAMANIAN L. An investigation of geographic mapping techniques for internet hosts[C]//roceedings of the ACM SIGCOMM Computer Communication Review. New York, USA: ACM, 2001: 173-185.

[5]HUFFAKER B, FOMENKOV M, CLAFFY K. DRoP: DNS-based router positioning[J]. ACM SIGCOMM CCR, 2014, 44(3): 5-13.

[6]MOORE D, PERIAKARUPPAN R, DONOHOE J, et al. Where in the world is netgeo.caida.org?[C]// Internet Society Conference. Yokohama, Japan: CAIDA, 2000.

[7]CAIDA, Macroscopic Internet Topology Data Kit (ITDK)[EB/OL].[2019-05-03]. http://www.caida.org/data/internet-topology-data-kit/.

[8]GIOTSAS V, SMARAGDAKIS G, HUFFAKER B, et al. Mapping peering interconnections to a facility[C]// ACM SIGCOMM Conference on emerging Networking EXperiments and Technologies (CoNEXT). Heidelberg, Germany: ACM, 2015:1-13.

[9]MARDER A, SMITH J M. MAP-IT: Multipass accurate passive inferences from traceroute[C]// ACM on Internet Measurement Conference. Santa Monica, CA, USA:ACM, 2016:397-411.

[10]LUCKIE M, DHAMDHERE A, HUFFAKER B, et al. bdrmap: Inference of borders between IP networks[C]// Proceedings of the 2016 Internet Measurement Conference. Santa Monica, California, USA:ACM, 2016:381-396.

[11]百度. 百度翻譯开放平台[EB/OL].[2019]. http://api.fanyi.baidu.com/api/trans/product/index.

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