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针对IPv6地址空间巨大,无法在现有技术下实现全网扫描的问题,提出基于熵、聚类分析、关联规则学习改进算法的活跃IPv6地址前缀的预测算法。实验结果表明本算法得到59%~61%的预测准确率,与已有算法相比,准确率和稳定性均有所提升。
活跃IPv6地址前缀的预测算法
【摘 要】
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针对IPv6地址空间巨大,无法在现有技术下实现全网扫描的问题,提出基于熵、聚类分析、关联规则学习改进算法的活跃IPv6地址前缀的预测算法。实验结果表明本算法得到59%~61%的预测准确率,与已有算法相比,准确率和稳定性均有所提升。
【机 构】
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北京邮电大学网络技术研究院
【出 处】
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通信学报
【发表日期】
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2018年S1期
【基金项目】
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赛尔网络下一代互联网技术创新项目(No.NGII20170101)
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