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IP2vec: an IP node representation model for IP geolocation

Frontiers of Computer Science 2024年第6期18卷 186506-186506页

作者： ZHANG Fan YIN Meijuan LIU Fenlin LUO Xiangyang zu shuodi State Key Laboratory of Mathematical Engineering and Advanced Computing Key Laboratory of Cyberspace Situation Awareness of Henan Province

IP geolocation is essential for the territorial analysis of sensitive network entities, location-based services (LBS) and network fraud detection. It has important theoretical significance and application value. Measurement-based IP geolocation is a hot research topic. However, the existing IP geolocation algorithms cannot effectively utilize the distance characteristics of the delay, and the nodes’ connection relation, resulting in high geolocation error. It is challenging to obtain the mapping between delay, nodes’ connection relation, and geographical location. Based on the idea of network representation learning, we propose a representation learning model for IP nodes (IP2vec for short) and apply it to street-level IP geolocation. IP2vec model vectorizes nodes according to the connection relation and delay between nodes so that the IP vectors can reflect the distance and topological proximity between IP nodes. The steps of the street-level IP geolocation algorithm based on IP2vec model are as follows: Firstly, we measure landmarks and target IP to obtain delay and path information to construct the network topology. Secondly, we use the IP2vec model to obtain the IP vectors from the network topology. Thirdly, we train a neural network to fit the mapping relation between vectors and locations of landmarks. Finally, the vector of target IP is fed into the neural network to obtain the geographical location of target IP. The algorithm can accurately infer geographical locations of target IPs based on delay and topological proximity embedded in the IP vectors. The cross-validation experimental results on 10023 target IPs in New York, Beijing, Hong Kong, and Zhengzhou demonstrate that the proposed algorithm can achieve street-level geolocation. Compared with the existing algorithms such as Hop-Hot, IP-geolocater and SLG, the mean geolocation error of the proposed algorithm is reduced by 33%, 39%, and 51%, respectively.

关键词： IP geolocation network measurement node embedding

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基于多模态生理数据的情感识别综述

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电子科技大学学报 2024年第5期53卷 720-731页

作者：刘颖袁莉祖铄迪范有腾谢宁杨阳军事科学院军队政治工作研究院北京100091 电子科技大学计算机科学与工程学院成都611731

情感识别是人工智能和人机交互领域的重要研究方向,对提高用户体验和应用的智能性具有重要意义。基于多模态生理数据的情感识别由于其数据来源的客观性和多样性,能够更准确地捕捉个体的情感状态,成为近年来的研究热点。首先介绍了情感... 详细信息

情感识别是人工智能和人机交互领域的重要研究方向,对提高用户体验和应用的智能性具有重要意义。基于多模态生理数据的情感识别由于其数据来源的客观性和多样性,能够更准确地捕捉个体的情感状态,成为近年来的研究热点。首先介绍了情感计算的基本概念和情感理论模型。其次总结了基于生理数据的情感识别方法。再重点介绍了基于多模态生理数据的情感识别流程,包括生理数据预处理、传统机器学习方法以及深度学习方法。最后分析了基于多模态生理数据的情感识别面临的主要挑战和对未来的展望。

关键词：情感识别生理数据深度学习机器学习

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IP-geolocater:a more reliable IP geolocation algorithm based on router error training

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Frontiers of Computer Science 2022年第1期16卷 101-111页

作者： shuodi zu Xiangyang LUO Fan ZHANG State Key Laboratory of Mathematical Engineering and Advanced Computing Zhengzhou450001China Zhengzhou Science and Technology Institute Zhengzhou450001China

Location based services(LBS)are widely utilized,and determining the location of users’IP is the foundation for *** by unstable delay and insufficient landmarks,the existing geolocation algorithms have problems such as low geolocation accuracy and uncertain geolocation error,difficult to meet the requirements of LBS for accuracy and reliability.A new IP geolocation algorithm based on router error training is proposed in this manuscript to improve the accuracy of geolocation results and obtain the current geolocation error ***,bootstrapping is utilized to divide the landmark data into training set and verification set,and/24 subnet distribution is utilized to extend the training ***,the path detection is performed on nodes in the three data sets respectively to extract the metropolitan area network(MAN)of the target city,and the geolocation result and error of each router in MAN are obtained by training the detection ***,the MAN is utilized to get the target’s *** on China’s 24,254 IP geolocation experiments,the proposed algorithm has higher geolocation accuracy and lower median error than existing typical geolocation algorithms LBG,SLG,NNG and RNBG,and in most cases the difference is less than 10km between estimated error and actual error.

关键词： estimated error geolocation path detection network measurement

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目标网络场景自适应的IP定位框架

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网络与信息安全学报 2023年第6期9卷 71-85页

作者：祖铄迪丁世昌袁福祥罗向阳网络空间态势感知河南省重点实验室河南郑州450001 信息工程大学河南郑州450001

通过IP来定位目标位置是基于位置的服务的重要基础。当前研究者面向不同的网络场景,提出了不同实现原理的IP定位方法。但在不同的网络场景中,各类IP定位方法难以维持理想的定位效果。介绍了基于网络测量的IP定位的3种典型实现原理,分析... 详细信息

通过IP来定位目标位置是基于位置的服务的重要基础。当前研究者面向不同的网络场景,提出了不同实现原理的IP定位方法。但在不同的网络场景中,各类IP定位方法难以维持理想的定位效果。介绍了基于网络测量的IP定位的3种典型实现原理,分析了各类方法在不同网络场景下的优缺点,并提出了一种目标网络场景自适应的IP定位框架。该定位框架将目标在地标库中进行位置对比,初步判定目标的城市级位置并分布式部署探测源;随后获取目标所在城市的时延、拓扑、同子网地标等属性,并判定其所处网络场景;根据目标网络场景,选择合适类型的定位算法对目标IP进行定位,输出位置估计结果。通过在我国11个城市进行模拟定位实验,得到了在不同数量和分布的地标数据支撑下各类IP定位方法的多层次表现,结果显示所提框架的城市级定位成功率可达96.16%,街道级定位中值误差可达4.13 km,同时所提框架在不同的同子网地标数量和目标可达性条件下均能保持稳定的定位效果。实验结果验证了所提框架的有效性,并为IP定位研究提供新的思路。

关键词： IP定位网络场景网络测量网络拓扑网络地标

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