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基于随机森林的IP地址城市级定位方法研究

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针对传统IP地址定位方法准确度低的问题,提出了一种基于随机森林的IP地址城市级定位方法.该方法分析了IP自身特点及IP间存在关系,分别对经过路由特征和地域触发特征进行了定义,并通过主动测量提取IP多维度特征,然后结合机器学习的思想训练构建分类器,以实现对IP所处城市的定位.在此基础上,利用真实的IP地址数据集对所提定位方法进行实证分析.实验结果表明,基于随机森林的IP地址城市级定位方法可以实现IP在物理空间上到城市级的精准定位,且定位结果与主流IP定位工具一致.此外,该方法模型训练时间短且无需进行复杂调优,在保证定位可信度的前提下运行耗时少,具有更高的实际应用价值.
Research on IP City-Level Geolocation Based on Random Forest

蔡颖、张琨、尹魏昕、张云纯、蒋彤彤、方悦

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南京理工大学计算机科学与工程学院 南京 210094

国家计算机网络与信息安全管理中心江苏分中心 南京 210019

IP地址定位 主动测量 网络拓扑 机器学习 随机森林

江苏省研究生科研与实践创新计划项目

SJCX19_0053

2021

10.3969/j.issn.1672-9722.2021.06.025

计算机与数字工程
中国船舶重工集团公司第七0九研究所

计算机与数字工程

CSTPCD
影响因子：0.355
ISSN：1672-9722
年,卷(期)：2021.49(6)
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