[发明专利]一种基于图嵌入与生成模型的IP地址定位方法

权利要求书

1.一种基于图嵌入与生成模型的IP地址定位方法，其步骤包括：

1)采集多个已知IP设备的地理位置以及辅助定位特征；

2)根据所述辅助定位特征构建由各IP节点构成的图结构；每一IP节点对应一IP设备；

3)利用图嵌入模型生成所述图结构中每个IP节点的特征向量；

4)对每一所述IP设备的地理位置信息进行离散化处理，将同一区域内的IP设备设置相同的地理信息离散编码；

5)使用生成模型对每个IP节点的特征向量进行特征降维，并用该IP节点对应的地理信息离散编码进行监督训练优化所述生成模型，将优化后的生成模型作为降维网络；

6)对于一待定位的IP设备k，根据该IP设备k的辅助定位特征生成该IP设备k的特征向量并将其输入所述降维网络，预测得到该IP设备k的定位结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，利用图嵌入模型生成所述图结构中每个IP节点的特征向量的方法为：

21)将所述图结构中两IP节点之间时延信息的倒数作为对应两IP节点之间的跳转概率；

22)使用随机游走的方法，随机选择一个IP节点作为起始点，根据所述跳转概率进行随机跳转，生成一个IP设备序列；

23)重复步骤22)生成多个IP设备序列，将每一所述IP设备序列输入word2vec模型得到对应IP节点的结构特征向量；

24)将每个IP节点的辅助定位特征进行离散化处理得到对应IP节点的基础特征向量，并将其与对应IP节点的结构特征向量进行合并，得到对应IP节点的特征向量。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述生成模型为掩码自编码器，得到所述降维网络的方法为：

31)掩码自编码器对当前输入IP节点的特征向量中的基础特征向量进行掩码处理，随机抽取基础特征向量中的部分特征并将其值设为0；

32)将步骤31)处理后的特征向量进行降维输出的向量作为当前输入IP节点的预测定位，计算IP节点的预测定位与该IP节点对应的地理信息离散编码之间的欧式距离并将其加入掩码自编码器的损失函数；

33)将步骤32)输出的向量升维到所输入特征向量的维度，与步骤31)中输入的特征向量进行比较，计算得到两向量之间的杰卡德距离并将其加入掩码自编码器的损失函数；

34)利用所述损失函数计算损失值对所述生成模型进行优化，将优化后的生成模型作为降维网络。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据该IP设备k的辅助定位特征生成该IP设备k的基础特征向量；根据该IP设备k的辅助定位特征构建该IP设备k与其他已知IP设备组成的网络拓扑图并将其输入训练后的图嵌入模型，得到该IP设备k的结构特征向量；将该IP设备k的结构特征向量与其基础特征向量拼接，得到该IP设备k的特征向量。

5.根据权利要求1或2或3或4所述的方法，其特征在于，所述辅助定位特征包括IP设备信息、IP设备路由信息以及IP设备时延信息；所述地理位置为IP设备位置的经纬度。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述IP设备信息包括IP设备的IPv4地址、IP互联网服务提供商、IP所在自治系统ID、IP所在国家、IP所在省份、IP所在城市、IP使用场景。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，生成IP设备的地理信息离散编码的方法为：将各所述IP设备所在地理区域进行网格划分，得到多个区域并对其进行编码，若所述设备IP的地理位置属于区域i，则将该区域i的编码赋给该IP设备，作为该IP设备的地理信息离散编码。

8.一种服务器，其特征在于，包括存储器和处理器，所述存储器存储计算机程序，所述计算机程序被配置为由所述处理器执行，所述计算机程序包括用于执行权利要求1至7任一所述方法中各步骤的指令。

9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7任一所述方法的步骤。