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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118656445B
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202410878905.2
申请日：2024-07-02
Applicant: 清华大学
IPC: G06F16/334 , G06F16/335 , G06F16/35 , G06F18/2431 , G06F18/20 , G06F16/3331
Abstract: 本发明提供一种IP定位地标挖掘系统、方法、电子设备及存储介质，涉及IP定位技术领域，该系统包括：不可控地标挖掘器，用于利用搜索引擎从全网范围内检索第一候选网站集，并采用多分类器投票法从第一候选网站集中筛选出第二候选网站集；每个候选网站集中的候选网站包括疑似不可控地标；可控地标挖掘器，用于利用半监督分类法对公开探针网站集进行分类，并基于分类结果确定候选公开探针网站集；候选公开探针网站集中的候选公开探针网站包括疑似可控地标；地标生成器，用于按照预设检索条件从第二候选网站集和候选公开探针网站集中进行检索，并基于检索结果生成IP定位地标集。本发明可以大幅提高IP定位地标的数量、挖掘效率和功能丰富度。
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公开(公告)号：CN118646789B
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202410880627.4
申请日：2024-07-02
Applicant: 清华大学
IPC: H04L67/52 , H04L61/5007 , G06F16/909 , G06F16/9537 , H04L101/69
Abstract: 本发明提供一种街道级IP定位方法、装置、电子设备及存储介质，涉及IP定位技术领域，该方法包括：基于地理空间图和网络空间图构建全局异构图；地理空间图包括多个地标和地标之间的地理距离，网络空间图包括多个地标和地标之间的网络距离；基于全局异构图构建全局语料库，并基于全局语料库对初始预训练模型进行训练，得到预训练模型；基于预训练模型确定目标IP地址的多个相关地标各自对应的定位表征向量，并基于多个相关地标和多个相关地标各自对应的定位表征向量构建局部图模型；基于局部图模型预测目标IP地址的街道级地理位置。本发明可以提升街道级IP定位的定位覆盖度、定位精确度和定位效率。
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公开(公告)号：CN118656445A
公开(公告)日：2024-09-17
申请号：CN202410878905.2
申请日：2024-07-02
Applicant: 清华大学
IPC: G06F16/33 , G06F16/335 , G06F16/35 , G06F18/2431 , G06F18/20
Abstract: 本发明提供一种IP定位地标挖掘系统、方法、电子设备及存储介质，涉及IP定位技术领域，该系统包括：不可控地标挖掘器，用于利用搜索引擎从全网范围内检索第一候选网站集，并采用多分类器投票法从第一候选网站集中筛选出第二候选网站集；每个候选网站集中的候选网站包括疑似不可控地标；可控地标挖掘器，用于利用半监督分类法对公开探针网站集进行分类，并基于分类结果确定候选公开探针网站集；候选公开探针网站集中的候选公开探针网站包括疑似可控地标；地标生成器，用于按照预设检索条件从第二候选网站集和候选公开探针网站集中进行检索，并基于检索结果生成IP定位地标集。本发明可以大幅提高IP定位地标的数量、挖掘效率和功能丰富度。
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公开(公告)号：CN118646789A
公开(公告)日：2024-09-13
申请号：CN202410880627.4
申请日：2024-07-02
Applicant: 清华大学
IPC: H04L67/52 , H04L61/5007 , G06F16/909 , G06F16/9537 , H04L101/69
Abstract: 本发明提供一种街道级IP定位方法、装置、电子设备及存储介质，涉及IP定位技术领域，该方法包括：基于地理空间图和网络空间图构建全局异构图；地理空间图包括多个地标和地标之间的地理距离，网络空间图包括多个地标和地标之间的网络距离；基于全局异构图构建全局语料库，并基于全局语料库对初始预训练模型进行训练，得到预训练模型；基于预训练模型确定目标IP地址的多个相关地标各自对应的定位表征向量，并基于多个相关地标和多个相关地标各自对应的定位表征向量构建局部图模型；基于局部图模型预测目标IP地址的街道级地理位置。本发明可以提升街道级IP定位的定位覆盖度、定位精确度和定位效率。
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公开(公告)号：CN118250258A
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202410259423.9
申请日：2024-03-07
IPC: H04L61/5046 , H04L61/5007 , H04L45/02 , H04L45/748 , H04L101/35 , H04L101/668
Abstract: 本申请提出了一种无种子区域地址探测方法，涉及计算机应用技术领域，其中，上述探测方法通过无种子地址探测模型实现，上述方法具体包括：通过特征提取模块从BGP前缀的Whois信息中提取BGP前缀特征；通过相似度学习模块挖掘有种子地址的BGP前缀特征和种子地址配置模式之间的关系，并确定无种子地址的BGP前缀与有种子地址的BGP前缀的相似度，并基于相似度筛选出候选有种子地址的BGP前缀；通过目标地址生成模块基于候选有种子地址的BGP前缀进行种子地址迁移，生成候选地址作为目标地址；通过预探测机制模块对生成的目标地址分配资源进行预探测，并确定预探测结果。采用上述方案的本申请能够实现无种子区域IPV6活跃地址的快速探测，命中概率高，且覆盖范围广。
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