CN107277189A - 一种针对全ip应用场景的分类方法 - Google Patents

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任国明
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Abstract

本发明公开了一种针对全IP应用场景的分类方法，主要包括：步骤a：获取IP使用情况的相关数据信息；步骤b：根据获取的数据信息，对IP的使用状态进行分类；步骤c：将全IP的应用场景进行分类。本发明的一种针对全IP应用场景的分类方法，可以实现提高分类准确性、实用性强以及便于操作的优点。

Description

一种针对全IP应用场景的分类方法
技术领域
本发明涉及应用场景的分类技术领域，具体地，涉及一种针对全IP应用场景的分类方法。
背景技术
IP是互联网通信的基础，是互联网设备的标识。全球共42亿IPv4（本文没有特殊说明，IP指IPv4），它们由5个区域性互联网注册机构（Regional Internet Registries，RIR)分配和管理；络运营商、机构、组织等从5个RIR申请使用IP，网络运营商又可以将IP用于做企业专线、住宅用户等业务，所以每个IP都有其相应的用途即应用场景。
从2011年开始，就有人说现有的互联网IP地址已分配完毕，IP地址总库已经枯竭，互联网未来发展将系于在全球范围内普及下一代互联网通信协议。然而，至今为止，IPv4仍然在大规模的使用。如何针对全IP的应用场景进行分类，相关行业研究和技术并没有统一标准，并不能真实描述IP的分类和用途即应用场景，也无法说明白IP究竟还有多少保留地址、多少未分配和多少未使用。
发明内容
本发明的目的在于，针对上述问题，提出一种针对全IP应用场景的分类方法，以实现提高分类准确性、实用性强以及便于操作的优点。
为实现上述目的，本发明采用的技术方案是：一种针对全IP应用场景的分类方法，主要包括：
步骤a：获取IP使用情况的相关数据信息；
步骤b：根据获取的数据信息，对IP的使用状态进行分类；
步骤c：将全IP的应用场景进行分类。
进一步地，所述步骤a中通过分布式网络爬虫技术，获取IP使用情况的相关数据信息。
进一步地，所述相关数据信息包括国际互联网工程任务组信息（IETF）、5个RIR信息、BGP数据以及主、被动的Ping/Traceroute/DataBase数据。
进一步地，所述步骤b具体包括：
步骤b1：基于IETF信息，将IP分为2类，分别为可用IP和保留IP；
步骤b2：利用5个RIR信息，将可用IP进一步的分为2类，分别为已分配和未分配；
步骤b3：利用BGP数据，将已分配的IP进一步分为2类，分别为可路由和不可路由；
步骤b4：最终利用主、被动的Ping/Traceroute/DataBase数据，将可路由的IP分为2类，分别为使用中和未使用
进一步地，对所述步骤b4的使用中的IP进行分类采用大数据挖掘技术，以分析使用中的IP的网络特征。
进一步地，对所述使用中的IP进行分类具体包括：
步骤b41：建立IP应用场景数据模型；
步骤b42：根据IP的用途，利用机器学习技术对IP应用场景进行分类；
步骤b43：将使用中的IP分为住宅用户、企业专线、数据中心、组织机构、学校单位、基础设施、移动网络、WLAN热点、卫星通信和交换中心10类应用场景。
进一步地，所述步骤c具体包括：
根据步骤b中对IP的使用状态进行分类结果，将全球IP的应用场景进行分类，具体分为14类，主要包括住宅用户、企业专线、数据中心、组织机构、学校单位、基础设施、移动网络、WLAN热点、卫星通信、交换中心、已路由-未使用、已分配-未路由、未分配和保留IP。
本发明的一种针对全IP应用场景的分类方法，主要包括：步骤a：获取IP使用情况的相关数据信息；步骤b：根据获取的数据信息，对IP的使用状态进行分类；步骤c：将全IP的应用场景进行分类，针对全IP的应用场景进行分类，并提出一种完整的针对全IP应用场景的分类方法，可以实现提高分类准确性、实用性强以及便于操作的优点。
本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。
下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。
附图说明
附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：
图1为本发明所述一种针对全IP应用场景的分类方法的全IP使用状态划分结构示意图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的优选实施例进行说明，应当理解，此处所描述的优选实施例仅用于说明和解释本发明，并不用于限定本发明。
实施例1：一种针对全IP应用场景的分类方法，主要包括：
步骤a：获取IP使用情况的相关数据信息；
步骤b：根据获取的数据信息，对IP的使用状态进行分类；
步骤c：将全IP的应用场景进行分类。
步骤a中通过分布式网络爬虫技术，获取IP使用情况的相关数据信息。
相关数据信息包括国际互联网工程任务组信息（IETF）、5个RIR信息、BGP数据以及主、被动的Ping/Traceroute/DataBase数据。
如图1所示，利用获取的数据，将全IP的状态进行划分，分为4个层次的8个使用状态，如步骤b具体包括：
步骤b1：基于IETF信息，将IP分为2类，分别为可用IP和保留IP；
步骤b2：利用5个RIR信息，将可用IP进一步的分为2类，分别为已分配和未分配；
步骤b3：利用BGP数据，将已分配的IP进一步分为2类，分别为可路由和不可路由；
步骤b4：最终利用主、被动的Ping/Traceroute/DataBase数据，将可路由的IP分为2类，分别为使用中和未使用
对所述步骤b4的使用中的IP进行分类采用大数据挖掘技术，以分析使用中的IP的网络特征。
对所述使用中的IP进行分类具体包括：
步骤b41：建立IP应用场景数据模型；
步骤b42：根据IP的用途，利用机器学习技术对IP应用场景进行分类；
步骤b43：将使用中的IP分为住宅用户、企业专线、数据中心、组织机构、学校单位、基础设施、移动网络、WLAN热点、卫星通信和交换中心10类应用场景。
所述步骤c具体包括：
根据步骤b中对IP的使用状态进行分类结果，将全球IP的应用场景进行分类，具体分为14类，主要包括住宅用户、企业专线、数据中心、组织机构、学校单位、基础设施、移动网络、WLAN热点、卫星通信、交换中心、已路由-未使用、已分配-未路由、未分配和保留IP。
实施例2：
表1 IP信息列表
结合真实数据集，对本发明进行进一步说明。数据集是全球IPV4，以4个IP举例，如表1示。
步骤1、获取IP使用情况的相关数据信息
获取 IETF信息、RIR信息、BGP数据和主动被动的Ping/Traceroute/DataBase数据。
步骤2、对IP的使用状态进行分类
首先，基于IETF信息，将224.0.0.0分为保留IP；其它3个IP分为可用IP；其次，根据RIR信息，将1.1.1.1、2.2.2.2和3.3.3.3这3个IP分为已分配IP；然后，利用BGP数据，将1.1.1.1分为不可路由IP，其余2个IP分为可路由IP；最后，利用主动被动的Ping/Traceroute/DataBase数据将2.2.2.2分为未使用的IP，将3.3.3.3分为使用中的IP。
步骤3、针对使用中的IP根据其用途进行详细分类
针对使用中的3.3.3.3这个IP，因为该IP被学习所使用，根据其用途，将该IP的应用场景分为学习单位。
步骤4、结合步骤2和步骤3，将全IP的应用场景进行分类
结合步骤2和步骤3，224.0.0.0、1.1.1.1、2.2.2.2和3.3.3.3这4个IP的应用场景分别为保留IP、已分配-未路由、已路由-未使用和学校单位。
至少可以达到以下有益效果：
本发明的一种针对全IP应用场景的分类方法，主要包括：步骤a：获取IP使用情况的相关数据信息；步骤b：根据获取的数据信息，对IP的使用状态进行分类；步骤c：将全IP的应用场景进行分类，针对全IP的应用场景进行分类，并提出一种完整的针对全IP应用场景的分类方法，可以实现提高分类准确性、实用性强以及便于操作的优点。
最后应说明的是：以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (7)

1.一种针对全IP应用场景的分类方法，其特征在于，主要包括：
步骤a：获取IP使用情况的相关数据信息；
步骤b：根据获取的数据信息，对IP的使用状态进行分类；
步骤c：将全IP的应用场景进行分类。
2.根据权利要求1所述的一种针对全IP应用场景的分类方法，其特征在于，所述步骤a中通过分布式网络爬虫技术，获取IP使用情况的相关数据信息。
3.根据权利要求2所述的一种针对全IP应用场景的分类方法，其特征在于，所述相关数据信息包括国际互联网工程任务组信息（IETF）、5个RIR信息、BGP数据以及主、被动的Ping/Traceroute/DataBase数据。
4.根据权利要求1所述的一种针对全IP应用场景的分类方法，其特征在于，所述步骤b具体包括：
步骤b1：基于IETF信息，将IP分为2类，分别为可用IP和保留IP；
步骤b2：利用5个RIR信息，将可用IP进一步的分为2类，分别为已分配和未分配；
步骤b3：利用BGP数据，将已分配的IP进一步分为2类，分别为可路由和不可路由；
步骤b4：最终利用主、被动的Ping/Traceroute/DataBase数据，将可路由的IP分为2类，分别为使用中和未使用。
5.根据权利要求4所述的一种针对全IP应用场景的分类方法，其特征在于，对所述步骤b4的使用中的IP进行分类采用大数据挖掘技术，以分析使用中的IP的网络特征。
6.根据权利要求5所述的一种针对全IP应用场景的分类方法，其特征在于，对所述使用中的IP进行分类具体包括：
步骤b41：建立IP应用场景数据模型；
步骤b42：根据IP的用途，利用机器学习技术对IP应用场景进行分类；
步骤b43：将使用中的IP分为住宅用户、企业专线、数据中心、组织机构、学校单位、基础设施、移动网络、WLAN热点、卫星通信和交换中心10类应用场景。
7.根据权利要求1-6所述的一种针对全IP应用场景的分类方法，其特征在于，所述步骤c具体包括：
根据步骤b中对IP的使用状态进行分类结果，将全球IP的应用场景进行分类，具体分为14类，主要包括住宅用户、企业专线、数据中心、组织机构、学校单位、基础设施、移动网络、WLAN热点、卫星通信、交换中心、已路由-未使用、已分配-未路由、未分配和保留IP。
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