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为了解决IPv6海量地址空间难以全谱探测的问题,基于IPv6地址命中列表机制和IPv6单播地址结构,通过公开来源获取了多种渠道的IPv6地址,然后进行采集、清洗和入库,构建了IPv6原始地址集,研究了地址集中稳定与不稳定段之间的依赖关系,提出了一种基于生成对抗网络的IPv6地址存活性预测模型.考虑到IPv6地址各位之间的离散性,设计了确定性二项神经元和随机二项神经元,并采用Sigmoid调整直通估计子来解决二项神经元反向传播计算复杂度过高的问题.在特定AS域中对IPv6地址集进行训练,得到的生成器作为IPv6地址存活性预测模型,生成了地址命中列表.实验分析结果和互联网探测结果表明,所提模型能有效生成新的IPv6地址,并在实际探测中得到ICMPv6响应的概率比顺序或随机全面扫描高;另外,不同网段的探测存活率相差很大,分布区间为0～61%. 相似文献
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