[发明专利]一种基于节点排序的城市级IP定位方法

说明书

本发明公开了一种基于节点排序的城市级IP定位方法，包括如下步骤，通过通用的均匀地标选择算法在给定地标集中选取均匀分布的地标；构建网络拓扑图；基于遍历节点的度中心性和路径数，寻找较大的稳定节点；对重要节点根据一跳延迟和延迟矢量约束将节点分为两类；根据较小的稳定节点来对目标IP进行定位。本发明通过结合地图服务设计了一种通用的均匀地标选择算法（EDLS），EDLS减小了地标的使用数量从而降低网络负载，在一定程度上缓解了网络测量过程中由负载均衡引起的测量异常。进一步的通过使用节点的度中心性和穿过节点的路径数量对节点排序以找出重要节点，然后通过具有复杂度低可靠性高等优点的排序算法，选出的节点有很多利于定位的特性。

技术领域

本发明涉及IP定位技术领域，尤其涉及一种基于节点排序的城市级IP定位方法。

背景技术

目前，IP定位技术将IP地址映射为现实中的地理位置，包括国家、城市和经纬度。它在网络广告精确投放(online targeted advertising)、隐私保护、追踪溯源、信息推送、账号保护等领域中具有广泛的应用。例如，账号在异地登录后会进入异常状态，账号的敏感操作会被限制。此举往往是在账号密码泄露后保护账号内资产的最后一根稻草，为用户减小损失争取了宝贵的时间。因此，开展IP定位技术的研究具有重要的现实意义。

现有的IP定位方法主要可以分成三类：基于数据库的、基于数据挖掘的和基于网络测量的。基于数据库的定位方法因其方便快速的优点而被广泛使用。但是数据库的数据来源无法验证，其定位准确率往往无法保证，尤其是城市级定位误差较大。ManafGharaibeh et al.对4个广泛使用的公开和商业数据库包括IP2Location-Lite、NetAcuity、MaxMind-GeoLite、MaxMind-Paid进行了评估，结果表明它们在城市级的定位结果是不可靠的，并且不同的数据库在不同的地区准确性不同。Ovidiu Dan1etal.对主流IP数据库进行了评估(major commercial)，结果表明它们在城市级的定位准确率不超过70％。

基于数据挖掘的方法从大量数据中挖掘和IP关联的位置信息。典型的方法有Structon，Checkin-Geo和DRoP等.Structon是一套从web页面挖掘和IP相关的位置信息并进行评估筛选的自动化方法，其城市级定位准确率超过87％。Checkin-Geo使用用户在位置分享服务中的签到数据(location-sharing services，chechkins)和登录日志(loginlogs)建立IP和位置的映射关系。DRoP根据设定的规则自动从DNS主机名中提取位置相关的信息，而对于规则外的字符串则不能处理。此外，有些国家或地区很少有主机名，例如中国。

基于网络测量的定位方法利用traceroute和ping等工具测量目标IP的时延和路径等拓扑信息推测IP的地理位置，它克服了其它方法定位结果的不确定性。基于时延的典型定位方法有。GeoPing利用多个探测源到目标IP的时延相似性对目标进行定位。

CBG(Constrained-Based Geolocation),Octanc，Spotter等方法在建立时延-距离模型后通过三边定位来推测IP的地理位置。CRLB(Cramér–Rao Lower Bound)从理论上分析了利用时延进行三边定位的最小误差，研究了地标的位置和分布对定位的影响。

基于拓扑的典型定位方法有TBG(Topology-based Geolocation)利用了网络拓扑，在对中间路由器使用时延进行三边定位的基础上对目标进行定位。LBG(Learning-Based Geolocation)将IP定位转化为机器学习的分类问题，使用时延和跳数训练模型推测IP的地理位置。SLG在CBG的基础上使用了目标和地标到共同路由器的相对时延推测IP的地理位置。Geo-PoP在利用“bifan”结构划分PoP的基础上首先确定PoP的位置，然后通过IP经过的PoP(Point of Presence)的位置确定IP的地理位置。