I detta dokument introducerar vi Entropy/IP: ett system som upptäcker Internetadressstruktur baserad på analyser av en delmängd av IPv6-adresser som är kända för att vara aktiva, dvs. utbildningsdata, lysta av lätt tillgängliga passiva och aktiva medel. Systemet är helt automatiserat och använder en kombination av informations-teoretiska och maskininlärning tekniker för att probabilistiskt modellera IPv6 adresser. Vi presenterar resultat som visar att vårt system är effektivt för att exponera strukturella egenskaper hos delar av den aktiva IPv6 Internet adressutrymme, befolkas av kunder, tjänster och routrar. Förutom att visualisera adressstrukturen för prospektering, använder systemet sina modeller för att generera kandidatadresser för skanning. För var och en av 15 utvärderade dataset tränar vi på 1K-adresser och genererar 1M-kandidater för skanning. Vi uppnår viss framgång i 14 dataset, att hitta upp till 40% av de genererade adresser att vara aktiv. I 11 av dessa datauppsättningar hittar vi aktiva nätverksidentifierare (t.ex. /64 prefix eller "subnät") som inte syns i utbildningen. Därför ger vi det första beviset för att det är praktiskt att upptäcka subnät och värdar genom att skanna probabilistiskt utvalda områden i IPv6-adressutrymmet som inte är känt för att innehålla aktiva värdar a priori.
På liknande sätt, Foremski et al. föreslog Entropy/IP-systemet för att avslöja strukturen på IPv6-adresser med hjälp av maskininlärning REF.
Entropy/IP: Uncovering Structure in IPv6 Addresses
{'venue': "IMC '16", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}