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