下一代互联网活跃地址的多分类识别方法

王 禹，焦飒镧，周 鉴

(1.河南工程学院 软件学院，河南 郑州 451191;2.中国移动通信集团郑州分公司 网络部，河南 郑州 450000;3.中原动力智能机器人有限公司 信息技术部，河南 郑州 450000)

随着物联网、云计算和人工智能的飞速发展，IPv6作为下一代互联网应用解决方案，已经得到快速普及[1-2]。据2020年CNNIC发布的《中国互联网络发展状况统计报告》[3]，截至2019年12月，我国IPv6地址数量为50 877块/32，和2018年同期相比增长了15.7%，相对的IPv4地址仅增长了0.4%。从全球视角来看，2019年上半年IPv6地址分配数量为17 865块/32，已分配地址总数为282 222块/32。

在实际应用中，IPv6通过网络运营商实施分配和管理，以保持网络正常通信。由于其天然具有海量空间，不同情况下IPv6的配置模式不尽相同。发展至今，IPv6配置模式主要包括人工配置模式、有状态地址自动配置模式、无状态地址自动配置模式及其子模式(出自RFC 4941[4]、RFC 4862[5]和RFC 7217[6]等的定义)。吴伊杰等[7]对IPv6地址配置策略进行分析并设计了识别算法，但未提及隐私扩展模式地址的处理方法。Foremski等[8]基于聚类算法和信息熵对IPv6地址结构特征进行分析研究，对于随机化地址分类识别给出了较好的方法，然而并未涵盖所有的IPv6地址分配模式。

针对IPv6地址进行分类识别，能够有效挖掘IPv6地址的配置策略和部署规律，为后续地址探测和网络监管等打下基础。本研究分析了已有下一代互联网地址分配/生成规范，提出了一种融合多种特征的IPv6地址分类识别方法，并基于真实的活跃地址数据集验证了该方法的有效性。

1 IPv6地址结构

IPv6地址空间巨大，根据互联网数字分配机构(the internet assigned numbers authority，IANA)的规划方案，可分为以下几类，具体情况如表1所示。……