Dagens Internet innehåller en stor del av "dynamiska" IP-adresser, som tilldelas kunder på begäran. En betydande mängd skadliga aktiviteter har rapporterats från dynamiskt IP-utrymme, såsom spamming, botnät, etc.. Exakt identifiering av dynamiska IP-adresser kommer att bidra till att bygga svarta listor över misstänkta värdar med mer förtroende, och hjälpa till att spåra källorna till olika typer av avvikande aktiviteter. I detta dokument kontrasterar vi trafikaktivitetsmönster mellan statiska och dynamiska IP-adresser i ett stort campusnätverk, samt deras aktivitetsmönster när man motsätter sig extern skanningstrafik. Baserat på de tydligt observerade egenskaperna föreslår vi en skanningsbaserad teknik för att identifiera dynamiska IP-adresser i block. Vi utför ett experiment med hjälp av en månadslång data som samlats in från vårt campusnätverk, och i stället för att skanna vårt eget nätverk använder vi identifierad utanför skanningstrafiken. Experimentets resultat visar en hög klassificeringsfrekvens med låg falsk positiv frekvens. Som ett pågående arbete introducerar vi också vår design av en onlineklassificerare som identifierar dynamiska IP-adresser i alla nätverk i realtid.
Jin m.fl. detekterade dynamiska IP-adressblock baserade på aktiv skanning REF.
Identifying dynamic IP address blocks serendipitously through background scanning traffic
{'venue': "CoNEXT '07", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}