Researchers and practitioners often face the issue of having to attribute an IP address to an organization. For current data this is comparably easy, using services like whois or other databases. Similarly, for historic data, several entities like the RIPE NCC provide websites that provide access to historic records. For large-scale network measurement work, though, researchers often have to attribute millions of addresses. For current data, Team Cymru provides a bulk whois service which allows bulk address attribution. However, at the time of writing, there is no service available that allows historic bulk attribution of IP addresses. Hence, in this paper, we introduce and evaluate our 'Back-to-the-Future whois' service, allowing historic bulk attribution of IP addresses on a daily granularity based on CAIDA Routeviews aggregates. We provide this service to the community for free, and also share our implementation so researchers can run instances themselves.


翻译:研究人员和实践者常面临需要将IP地址归属至特定组织的问题。对于当前数据,利用whois或其他数据库服务可相对简便地完成此项工作。类似地,针对历史数据,RIPE NCC等机构已提供访问历史记录的网站平台。然而在大规模网络测量研究中,研究人员往往需对数百万个地址进行归属分析。对于当前数据,Team Cymru提供了支持批量地址归属的批量whois服务。但截至本文撰写时,尚无可用于历史批量IP地址归属的服务。因此,本文提出并评估了基于CAIDA Routeviews聚合数据、支持日粒度历史批量IP地址归属的"回溯式Whois"服务。我们免费向学术界提供该服务,并同步公开实现代码以便研究人员自行部署运行实例。

0
下载
关闭预览

相关内容

专知会员服务
41+阅读 · 2020年9月6日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
82+阅读 · 2020年7月26日
专知会员服务
61+阅读 · 2020年3月19日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
182+阅读 · 2019年10月11日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
94+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
105+阅读 · 2019年10月9日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
征稿 | International Joint Conference on Knowledge Graphs (IJCKG)
开放知识图谱
2+阅读 · 2022年5月20日
VCIP 2022 Call for Special Session Proposals
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年4月1日
IEEE ICKG 2022: Call for Papers
机器学习与推荐算法
3+阅读 · 2022年3月30日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
Capsule Networks解析
机器学习研究会
11+阅读 · 2017年11月12日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2023年3月23日
Arxiv
76+阅读 · 2022年3月26日
Arxiv
26+阅读 · 2019年3月5日
VIP会员
最新内容
重新思考无人机时代的生存能力
专知会员服务
2+阅读 · 今天7:44
装甲突击旅:现代战争思考、战斗与组织
专知会员服务
2+阅读 · 今天7:28
在人工智能加速决策环境中拓展OODA循环
专知会员服务
3+阅读 · 今天7:18
军事欺骗:供作战战术指挥官使用的工具
专知会员服务
3+阅读 · 今天7:03
综述 | 世界动作模型:少做梦,多行动
专知会员服务
5+阅读 · 6月23日
美以伊冲突:无人机与人工智能的运用
专知会员服务
10+阅读 · 6月23日
《特种部队在透明战场中的生存力》最新报告
专知会员服务
5+阅读 · 6月23日
相关VIP内容
专知会员服务
41+阅读 · 2020年9月6日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
82+阅读 · 2020年7月26日
专知会员服务
61+阅读 · 2020年3月19日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
182+阅读 · 2019年10月11日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
94+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
105+阅读 · 2019年10月9日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
相关资讯
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
征稿 | International Joint Conference on Knowledge Graphs (IJCKG)
开放知识图谱
2+阅读 · 2022年5月20日
VCIP 2022 Call for Special Session Proposals
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年4月1日
IEEE ICKG 2022: Call for Papers
机器学习与推荐算法
3+阅读 · 2022年3月30日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
Capsule Networks解析
机器学习研究会
11+阅读 · 2017年11月12日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员