一种IPv6地址搜索方法、系统、介质及设备转让专利

申请号 : CN202311085837.6

文献号 : CN116827904B

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发明人 : 曹放李玉诺张成冯健陈广义

申请人 : 明阳时创(北京)科技有限公司明阳点时科技(沈阳)有限公司

摘要 :

本发明公开一种IPv6地址搜索方法、系统、介质及设备,其中,所述系统包括数据采集单元、数据处理单元、建模单元、Apriori算法处理单元和遍历单元,数据处理单元包括一级分类模块、IPv6地址生成模块、IPv6地址活跃判断模块和二级分类模块,数据采集单元与与一级分类模块通信连接,一级分类模块与IPv6地址生成模块通信连接,IPv6地址生成模块与IPv6地址活跃判断模块通信连接,IPv6地址活跃判断模块与二级分类模块通信连接,二级分类模块与建模单元通信连接,建模单元与Apriori算法处理单元通信连接,Apriori算法处理单元与遍历单元通信连接。本发明解决了海量IPv6地址的探测问题,提高了IPv6地址的搜索的命中率和分析效率。

权利要求 :

1.一种IPv6地址搜索方法,其特征在于,包括如下步骤:

S1)根据种子地址的两个维度信息对种子地址进行分类,得到待搜索地址集合,其中,所述两个维度信息分别为自治号+边界网关协议和地址接口标识符号IID;

S2)为经步骤S1)分类后的某一类待搜索地址集合设置探索的空间范围,将空间范围定义为SR并通过下式进行计算得到:其中,为待搜索地址集合中每个半字节去重之后其取值的乘积和;

为待搜索地址集合中每个半字节各取值的个数乘积和;

为待搜索地址集合中第 个半字节的熵;

为待搜索地址集合中第 个半字节的极差;

为待搜索地址集合中第 个半字节的取值种数;

为待搜索地址集合中第 个半字节去重后的取值;

S3)利用Apriori算法求出步骤S2)中空间范围SR内的IPv6地址的极差、熵、取值种数的比较结果和可选数据的集合;其中,空间范围SR内的IPv6地址的极差、熵、取值种数的比较结果通过如下操作获得:将步骤S2)中空间范围SR内的IPv6地址组成集合,然后计算出每个半字节的极差、熵和取值种数,并将这三个统计量与阈值进行比较,得出这三个统计量的具体比较结果;

S4)循环遍历待搜索地址集合中的种子地址,计算统计量的比较结果,进而得到该种子地址的可选值内容。

2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,在步骤S1)中对种子地址进行分类通过如下步骤实现:S1‑1)利用自治系统的ASN或IPv6地址的BGP前缀对种子地址进行初次分类,得到初次分类地址集合;

S1‑2)依据步骤S1‑1)中得到的每个初次分类地址集合生成一个与该初次分类地址集合相对应的新IPv6地址;

S1‑3)利用基于种子地址的IPv6活跃地址发现算法判断步骤S1‑2)中生成的新IPv6地址是否为活跃地址;

S1‑4)利用地址接口标识符IID对步骤S1‑3)中被判断为活跃地址的新IPv6地址进行二次分类,得到待搜索地址集合。

3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,在步骤S1‑4)中,利用地址接口标识符号IID的Log_A值对被判断为活跃地址的新IPv6地址进行二次分类;其中,Log_A通过下式计算得到:其中,A通过下式计算得到:

式中,n为IPv6地址最后16个半字节IID部分取值最多值的个数;

为IPv6地址第 个半字节的取值,取值范围为16进制[0,f]。

4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,在步骤S2)中,计算某一类待搜索地址集合中每个IPv6地址的每个半字节位置在该待搜索地址集合中的三个统计量并将这三个统计量与该待搜索地址集合的阈值进行比较,得出与阈值的一组比较结果,然后根据该比较结果和对应的地址可选数组,设定要探索的IID中每个半字节的具体字符,其中,三个统计量分别为极差、熵 和取值种数,第 个半字节的熵 定义为:式中,为待搜索地址集合在第 个半字节取值为 的概率。

5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,待搜索地址集合的阈值通过如下步骤获得:S2‑11)通过SR计算公式得出某一类待搜索地址集合Log_A中的空间变化范围,且通过前述操作依次求出所有待搜索地址集合Log_A组中最大空间探索变化范围;

S2‑12)通过下式求出每个待搜索地址集合的标准差平均值:式中, 为所有待搜索地址集合的SR的算术平均值;

S2‑13)依据步骤S2‑12)中计算得到的BalanceSR值,计算SR与BalanceSR差距最小的待搜索地址集合中种子地址的16个半字节的三个统计量,并将计算得到的三个统计量作为所有待搜索地址集合的三个统计量的阈值;

S2‑14)将所有待搜索地址集合中的种子地址的IID的每个半字节与步骤S2‑13)中得到的阈值进行比较,确定出每个半字节应该设定的IP取值。

6.一种利用权利要求1所述的IPv6地址搜索方法进行IPv6地址搜索的系统,其特征在于,包括:数据采集单元,用于通过自动采集或者人工载入的方式采集IPv6地址;

数据处理单元,用于对数据采集单元采集到的IPv6地址进行分类;

建模单元,用于对经数据处理单元分类后得到的某一类待搜索地址集合构建空间范围模型;

Apriori算法处理单元,用于求出处于建模单元构建的空间范围模型所限定的空间范围内的IPv6地址的极大、熵以及取值种数的比较结果和可选数据的集合;其中,空间范围SR内的IPv6地址的极差、熵、取值种数的比较结果通过如下操作获得:将空间范围SR内的IPv6地址组成集合,然后计算出每个半字节的极差、熵和取值种数,并将这三个统计量与阈值进行比较,得出这三个统计量的具体比较结果;

遍历单元,用于循环遍历Apriori算法处理单元求出的极大、熵以及取值种数的比较结果和可选数据集合;

数据采集单元与数据处理单元通信连接,数据处理单元与建模单元通信连接,建模单元与Apriori算法处理单元通信连接,Apriori算法处理单元与遍历单元通信连接。

7.根据权利要求6所述的系统,其特征在于,数据处理单元包括:一级分类模块,用于利用自治系统的ASN或IPv6地址的BGP前缀对种子地址进行初次分类;

IPv6地址生成模块,用于根据一级分类模块的处理结果生成新IPv6地址;

IPv6地址活跃判断模块,用于判断IPv6地址生成模块生成的新IPv6地址是否为活跃地址;

二级分类模块,用于利用地址接口标识符IID对被判断为活跃地址的新IPv6地址进行二次分类;

数据采集单元与一级分类模块通信连接,一级分类模块与IPv6地址生成模块通信连接,IPv6地址生成模块与IPv6地址活跃判断模块通信连接,IPv6地址活跃判断模块与二级分类模块通信连接,二级分类模块与建模单元通信连接。

8.计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1~5中任一所述的方法。

9.计算机设备,包括可读存储介质、处理器以及存储在可读存储介质上并可在处理器上运行的计算机程序,其特征在于,所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1~5中任一所述的方法。

说明书 :

一种IPv6地址搜索方法、系统、介质及设备

技术领域

[0001] 本发明涉及计算机应用技术领域,具体地说是一种IPv6地址搜索方法、系统、介质及设备。

背景技术

[0002] 随着互联网用户的不断增加,传统的IPV4地址数量已经无法满足快速增长的互联网发展需求。IPv4协议规定IP地址长度为32位,也就是说IPv4地址只有2的32次方个。2019年11月26日,全球所有43亿个IPv4地址已分配完毕,这意味着没有更多的IPv4地址可以分配给ISP和其他大型网络基础设施提供商。IPv6的地址长度为128位,其地址空间为2的128次方,可以有效解决当前地址空间枯竭困境,并满足未来物联网、大数据等新型网络技术对网络地址的爆炸式需求。同时,国家明确“十四五”期间IPv6规模部署任务和目标,2025年底县级以上政府网站完成率达到95%以上。IPV6地址未来将逐渐淘汰IPV4,因此,对于海量IPV6地址的发现与探索变得十分重要。
[0003] 目前有一些研究者提出基于种子地址的活跃IPv6地址探测方法,即通过对IPV6种子地址结构规律的学习来生成待探测的可能存活的IPv6新地址。种子地址指的是研究者收集的长期或短期存活的IPv6地址。比如根据种子地址集合在每个比特位的取值情况建立二叉搜索树,按照一定优先级顺序遍历每个比特位的取值,实现地海量IPv6地址的探索。
[0004] 以二叉搜索树的方法发现IPV6地址存在这很多差问题。在生成的地址分布不平衡问题,即生成地址大部分集中在某些地址数量非常多的前缀或者某些特别活跃的地 址空间区域。相关算法几乎都是依靠IPV6本身的128比特信息对种子地址进行划分或分类,而忽略了地址关联的多个维度信息。 其提出的地址空间建模的方法在建模空间大小的选择上存在缺陷,要么过分依赖收集的种子地址导致地址建模空间变小从而引发样本偏差问题,要么建模空间过大导致待生成的地址范围较大从而大幅降低命中率。

发明内容

[0005] 为此,本发明所要解决的技术问题在于提供一种IPv6地址搜索方法、系统、介质及设备,解决了海量IPv6地址的探测问题,提高了IPv6地址的搜索的命中率和分析效率。
[0006] 为解决上述技术问题,本发明提供如下技术方案:
[0007] 一种IPv6地址搜索方法,包括如下步骤:
[0008] S1)根据种子地址的两个维度信息对种子地址进行分类,得到待搜索地址集合,其中,所述两个维度信息分别为自治号+边界网关协议和地址接口标识符号IID;
[0009] S2)为经步骤S1)分类后的某一类待搜索地址集合设置探索的空间范围,将空间范围定义为SR并通过下式进行计算得到:
[0010]
[0011] 其中, 为待搜索地址集合中每个半字节去重之后其取值的乘积和;
[0012]   为待搜索地址集合中每个半字节各取值的个数乘积和;
[0013] 为待搜索地址集合中第 个半字节的熵;
[0014] 为待搜索地址集合中第 个半字节的极差;
[0015] 为待搜索地址集合中第 个半字节的取值种数;
[0016] 为待搜索地址集合中第 个半字节去重后的取值;
[0017] S3)利用Apriori算法求出步骤S2)中空间范围SR内的IPv6地址的极大、熵、取值种数的比较结果和可选数据的集合;
[0018] S4)循环遍历待搜索地址集合中的种子地址,计算统计量的比较结果,进而得到该种子地址的可选值内容。
[0019] 上述方法,在步骤S1)中对种子地址进行分类通过如下步骤实现:
[0020] S1‑1)利用自治系统的ASN或IPv6地址的BGP前缀对种子地址进行初次分类,得到初次分类地址集合;
[0021] S1‑2)依据步骤S1‑1)中得到的每个初次分类地址集合生成一个与该初次分类地址集合相对应的新IPv6地址;
[0022] S1‑3)利用基于种子地址的IPv6活跃地址发现算法判断步骤S1‑2)中生成的新IPv6地址是否为活跃地址;
[0023] S1‑4)利用地址接口标识符IID对步骤S1‑3)中被判断为活跃地址的新IPv6地址进行二次分类,得到待搜索地址集合。
[0024] 上述方法,在步骤S1‑4)中,利用地址接口标识符号IID的Log_A值对被判断为活跃地址的新IPv6地址进行二次分类;其中,Log_A通过下式计算得到:
[0025]
[0026] 其中,A通过下式计算得到:
[0027]
[0028]
[0029] 式中,n为IPv6地址最后16个半字节IID部分取值最多值的个数;
[0030]   为IPv6地址第 个半字节的取值,取值范围为16进制[0,f]。
[0031] 上述方法,在步骤S2)中,计算某一类待搜索地址集合中每个IPv6地址的每个半字节位置在该待搜索地址集合中的三个统计量并将这三个统计量与该待搜索地址集合的阈值进行比较,得出与阈值的一组比较结果,然后根据该比较结果和对应的地址可选数组,设定要探索的IID中每个半字节的具体字符,其中,三个统计量分别为极差、熵 和取值种
数,第 个半字节的熵 定义为:
[0032]
[0033] 式中, 为待搜索地址集合在第 个半字节取值为 的概率。
[0034] 上述方法,待搜索地址集合的阈值通过如下步骤获得:
[0035] S2‑11)通过将SR计算公式得出某一类待搜索地址集合Log_A中的空间变化范围,且通过前述操作依次求出所有待搜索地址集合Log_A组中最大空间探索变化范围;
[0036] S2‑12)通过下式求出每个待搜索地址集合的标准差平均值:
[0037]
[0038] 式中, 为所有待搜索地址集合的SR的算术平均值;
[0039] S2‑13)依据步骤S2‑12)中计算得到的BalanceSR值,计算SR与BalanceSR差距最小的待搜索地址集合中种子地址的16个半字节的三个统计量,并将计算得到的三个统计量作为所有待搜索地址集合的三个统计量的阈值;
[0040] S2‑14)将所有待搜索地址集合中的种子地址的IID的每个半字节与步骤S2‑13)中得到的阈值进行比较,确定出每个半字节应该设定的IP取值。
[0041] 一种利用上述IPv6地址搜索方法进行IPv6地址搜索的系统,包括:
[0042] 数据采集单元,用于通过自动采集或者人工载入的方式采集IPv6地址;
[0043] 数据处理单元,用于对数据采集单元采集到的IPv6地址进行分类;
[0044] 建模单元,用于对经数据处理单元分类后得到的某一类待搜索地址集合构建空间范围模型;
[0045] Apriori算法处理单元,用于求出处于建模单元构建的空间范围模型所限定的空间范围内的IPv6地址的极大、熵以及取值种数的比较结果和可选数据的集合;
[0046] 遍历单元,用于循环遍历Apriori算法处理单元求出的极大、熵以及取值种数的比较结果和可选数据集合;
[0047] 数据采集单元与数据处理单元通信连接,数据处理单元与建模单元通信连接,建模单元与Apriori算法处理单元通信连接,Apriori算法处理单元与遍历单元通信连接。
[0048] 上述系统,数据处理单元包括:
[0049] 一级分类模块,用于利用自治系统的ASN或IPv6地址的BGP前缀对种子地址进行初次分类;
[0050] IPv6地址生成模块,用于根据一级分类模块的处理结果生成新IPv6地址;
[0051] IPv6地址活跃判断模块,用于判断IPv6地址生成模块生成的新IPv6地址是否为活跃地址;
[0052] 二级分类模块,用于利用地址接口标识符IID对被判断为活跃地址的新IPv6地址进行二次分类;
[0053] 数据采集单元与一级分类模块通信连接,一级分类模块与IPv6地址生成模块通信连接,IPv6地址生成模块与IPv6地址活跃判断模块通信连接,IPv6地址活跃判断模块与二级分类模块通信连接,二级分类模块与建模单元通信连接。
[0054] 计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时实现上述方法。
[0055] 计算机设备,包括可读存储介质、处理器以及存储在可读存储介质上并可在处理器上运行的计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时实现上述方法。
[0056] 本发明的技术方案取得了如下有益的技术效果:
[0057] 1.对种子地值进行分组减少运算的工作量和更合理的IPV6地址探索范围。
[0058] 2.通过对探索空间模型的建立,推算出来的IPV6地址有更高的准确性。

附图说明

[0059] 图1为本发明中IPv6地址搜索系统的工作原理图;
[0060] 图2为本发明中IPv6地址搜索流程图;
[0061] 图3为本发明中种子地址分类流程图;
[0062] 图4为本发明中种子地址划分方式图;
[0063] 图5为本发明中待搜索地址集合的阈值获取流程图;
[0064] 图6为可进行IPv6地址搜索的计算机设备原理图。

具体实施方式

[0065] 下面结合示例,针对本发明进行进一步说明。
[0066] 如图1所示,IPv6地址搜索系统,包括数据采集单元、数据处理单元、建模单元、Apriori算法处理单元和遍历单元,数据处理单元包括一级分类模块、IPv6地址生成模块、IPv6地址活跃判断模块和二级分类模块,数据采集单元与与一级分类模块通信连接,一级分类模块与IPv6地址生成模块通信连接,IPv6地址生成模块与IPv6地址活跃判断模块通信连接,IPv6地址活跃判断模块与二级分类模块通信连接,二级分类模块与建模单元通信连接,建模单元与Apriori算法处理单元通信连接,Apriori算法处理单元与遍历单元通信连接。
[0067] 其中,数据采集单元,用于通过自动采集或者人工载入的方式采集IPv6地址;数据处理单元,用于对数据采集单元采集到的IPv6地址进行分类;一级分类模块,用于利用自治系统的ASN或IPv6地址的BGP前缀对种子地址进行初次分类;IPv6地址生成模块,用于根据一级分类模块的处理结果生成新IPv6地址;IPv6地址活跃判断模块,用于判断IPv6地址生成模块生成的新IPv6地址是否为活跃地址;二级分类模块,用于利用地址接口标识符IID对被判断为活跃地址的新IPv6地址进行二次分类;建模单元,用于对经数据处理单元分类后得到的某一类待搜索地址集合构建空间范围模型;Apriori算法处理单元,用于求出处于建模单元构建的空间范围模型所限定的空间范围内的IPv6地址的极大、熵以及取值种数的比较结果和可选数据的集合;遍历单元,用于循环遍历Apriori算法处理单元求出的极大、熵以及取值种数的比较结果和可选数据集合。
[0068] 如图2所示,利用上述IPv6地址搜索系统对大量IPv6地址进行搜索以生成可能存活的IPv6新地址,具体流程为:
[0069] S1)根据种子地址的两个维度信息对种子地址进行分类,得到待搜索地址集合,其中,所述两个维度信息分别为自治号+边界网关协议和地址接口标识符号IID;
[0070] S2)为经步骤S1)分类后的某一类待搜索地址集合设置探索的空间范围,将空间范围定义为SR并通过下式进行计算得到:
[0071]
[0072] 其中, 为待搜索地址集合中每个半字节去重之后其取值的乘积和;
[0073] 为待搜索地址集合中每个半字节各取值的个数乘积和;
[0074]   为待搜索地址集合中第 个半字节的熵;
[0075] 为待搜索地址集合中第 个半字节的极差;
[0076] 为待搜索地址集合中第 个半字节的取值种数;
[0077] 为待搜索地址集合中第 个半字节去重后的取值;
[0078] S3)利用Apriori算法求出步骤S2)中空间范围SR内的IPv6地址的极差、熵、取值种数的比较结果和可选数据的集合;
[0079] S4)循环遍历待搜索地址集合中的种子地址,计算统计量的比较结果,进而得到该种子地址的可选值内容。
[0080] 具体地,如图3所示,在步骤S1)中对种子地址进行分类通过如下步骤实现:
[0081] S1‑1)利用自治系统的ASN或IPv6地址的BGP前缀对种子地址进行初次分类,得到初次分类地址集合;
[0082] S1‑2)依据步骤S1‑1)中得到的每个初次分类地址集合生成一个与该初次分类地址集合相对应的新IPv6地址;
[0083] S1‑3)利用基于种子地址的IPv6活跃地址发现算法判断步骤S1‑2)中生成的新IPv6地址是否为活跃地址;
[0084] S1‑4)利用地址接口标识符IID对步骤S1‑3)中被判断为活跃地址的新IPv6地址进行二次分类,得到待搜索地址集合。
[0085] 对于属于同一个网段内的IPv6地址,它们具有相同的自治号和边界网关协议前缀,而每个自治系统都需要一个ASN,同时IPv6地址的BGP前缀也是路由过程中重要的特征依据。因此首先以ASN或BGP前缀对种子地址进行划分,得到初次分类地址集合,然后在每个初次分类地址集合上分别生成新IPv6地址,并通过探测判断新IPv6地址是否活跃。
[0086] 地址接口标识符号IID用于指明主机或路由器单个的网络接口,通常是IPv6后64个比特位,即最后16个半字节位,而基于种子地址的IPV6活跃地址发现算法最重要的就是对IID部分进行预测和生成。
[0087] 本实施例中,为了让IID的分类更加均匀而不受极值的影响,在步骤S1‑4)中,利用地址接口标识符号IID的Log_A值对被判断为活跃地址的新IPv6地址进行二次分类;其中,Log_A通过下式计算得到:
[0088]
[0089] 其中,A通过下式计算得到:
[0090]
[0091]
[0092] 式中,n为IPv6地址最后16个半字节IID部分取值最多值的个数;
[0093] 为IPv6地址第 个半字节的取值,取值范围为16进制[0,f]。
[0094] 比如,在0000∶0000∶0000∶0000中取值为0的个数最多,共 有16个,即n=16;而 0123:4567:89ab:cdef中每种取值都只有1个, 因此n=1。不同IPv6地址的计算结果示例如表1所示。
[0095] 表1 不同IPv6地址的Log_A计算结果
[0096]
[0097] 以第三行为例,IID的种的种类为8、0、b、3、4、1、5、c、7、d、f、e,共12个字符,所以n=12,最多出现的字符种类是4为3次。所以A=3/12=0.25,Log_A=0.5。
[0098] 求出所有种子地址的Log_A之后,首先将种子地址集合按照ASN和 BGP前缀进行划分,然后再在ASN和BGP的分类基础上,依据Log_A值,对种子地址进行进一步划分。划分的方式如图4所示。
[0099] 在步骤S2)中,计算某一类待搜索地址集合中每个IPv6地址的每个半字节位置在该待搜索地址集合中的三个统计量并将这三个统计量与该待搜索地址集合的阈值进行比较,得出与阈值的一组比较结果,然后根据该比较结果和对应的地址可选数组,设定要探索的IID中每个半字节的具体字符,其中,三个统计量分别为极差、熵 和取值种数,第 个半字节的熵 定义为:
[0100]
[0101] 式中, 为待搜索地址集合在第 个半字节取值为 的概率。
[0102] 如图5所示,该待搜索地址集合的阈值通过如下步骤获得:
[0103] S2‑11)通过SR计算公式得出某一类待搜索地址集合Log_A中的空间变化范围,且通过前述操作依次求出所有待搜索地址集合Log_A组中最大空间探索变化范围;
[0104] S2‑12)通过下式求出每个待搜索地址集合的标准差平均值:
[0105]
[0106] 式中, 为所有待搜索地址集合的SR的算术平均值;
[0107] S2‑13)依据步骤S2‑12)中计算得到的BalanceSR值,计算SR与BalanceSR差距最小的待搜索地址集合中种子地址的16个半字节的三个统计量,并将计算得到的三个统计量作为所有待搜索地址集合的三个统计量的阈值,并将三个统计量的阈值分别定义为极差阈值range_t、熵值阈值entropy_t和取值种类数阈值type_t;
[0108] S2‑14)将所有待搜索地址集合中的种子地址的IID的每个半字节与步骤S2‑13)中得到的阈值进行比较,确定出每个半字节应该设定的IP取值。
[0109] 本实施例中,选择标准差平均值是主要是这种取平均值的方法具备两个优势:一),适用于具有等比或近似等比关系的数据;二),是受极端值的影响非常小。
[0110] 在步骤S3)中,将步骤S2)中空间范围SR内的IPv6地址组成集合,然后计算出每个半字节的极差、熵和取值种数,并将这三个统计量与阈值进行比较,得出这三个统计量的具体比较结果,如较大、较小等。每个半字节的取值种数与比较结果并列,形成一列。对每一个半字节都进行同样的操作,最终形成取值种类和三个统计量的阈值比较结果的表。本实施例以表2中所记载的IPv6地址集合为例进行说明。
[0111] 表2 IPv6地址集合
[0112]
[0113] 以最后一个半位字符为例,其取值种数为3、1、8、2;假设其极差、熵和取值种数与各阈值的比较结果为R较大、E较小、T较小。最后形成数列{3、1、8、2、R较大、E较小、T较小},该数列作为进一步执行Apriori的一行。依次对各例进行相同方式的运算。最后形成如下表:
[0114] {3、1、8、2、R较大、E较小、T较小}
[0115] {4、3、6、2、5、7、R较小、E较大、T较小}
[0116] {1、3、2、R较大、E较大、T较小}
[0117] ......
[0118] {1、4、6、8、9、R较大、E较小、T较小}
[0119] 得到新的数据集,将数据集通过Apriori关联关系算法,设置置信度0.5、提升度为1,最后得出关联关系结果如下表所示。
[0120] {R较大、E较大、T较大}‑>{1,2,3,4}
[0121] {R较大、E较大、T较小}‑>{2,3,4,6}
[0122] {R较大、E较小、T较大}‑>{5,6,7,8、9}
[0123] {R较小、E较大、T较大}‑>{1,2}
[0124] {R较小、E较小、T较大}‑>{2,5,6}
[0125] {R较小、E较大、T较小}‑>{3,1,7,9}
[0126] {R较大、E较小、T较小}‑>{1,2,5}
[0127] {R较小、E较小、T较小}‑>{6,4,7,5、9}
[0128] 在得到所有各位的可选值内容之后,将IID的所有各位的可选值不断的遍历组合,即可形成不同的IPV6地址。再对生成的地址进行扫描验证。最后得到活跃的有效的IPV6地址集合。
[0129] 基于上述IPv6地址搜索方法,相应的,本实例中还提供一种存储有计算机程序的计算机可读存储介质,该计算机程序被处理器执行时实现如下步骤:先根据种子地址的两个维度信息对种子地址进行分类,得到待搜索地址集合,然后再对单一待搜索地址集合设置探索的空间范围,接着利用Apriori算法清楚空间范围内IPv6地址的极差、熵和取值种数的比较结果和可选数据的集合,再循环遍历待搜索地址集合中的种子地址,计算统计量的比较结果,得到改种子地址的可选值内容。
[0130] 如图6所示,基于上述IPv6地址搜索方法以及计算机可读存储介质,本实施例中,还提供了一种计算机设备,其包括可读存储介质、处理器以及存储在可读存储介质上并可在处理器上运行的计算机程序,其中可读存储介质与处理器均设置在总线上,处理器执行计算机程序时实现如下步骤:先根据种子地址的两个维度信息对种子地址进行分类,得到待搜索地址集合,然后再对单一待搜索地址集合设置探索的空间范围,接着利用Apriori算法清楚空间范围内IPv6地址的极差、熵和取值种数的比较结果和可选数据的集合,再循环遍历待搜索地址集合中的种子地址,计算统计量的比较结果,得到改种子地址的可选值内容。
[0131] 显然,上述实施例仅仅是为清楚地说明所作的举例,而并非对实施方式的限定。对于所属领域的普通技术人员来说,在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式的变化或变动。这里无需也无法对所有的实施方式予以穷举。而由此所引伸出的显而易见的变化或变动仍处于本专利申请权利要求的保护范围之中。