6Scan: A High-Efficiency Dynamic Internet-Wide IPv6 Scanner With Regional Encoding
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Efficient Internet-wide scanning plays a vital role in network measurement and cybersecurity analysis. While Internet-wide IPv4 scanning is a solved problem, Internet-wide scanning for IPv6 is still a mission yet to be accomplished due to its vast address space. To tackle this challenge, IPv6 scanning generally needs to use pre-defined seed addresses to guide further IPv6 scanning directions. Under this general principle, various solutions have been developed, but all suffer from two primary pitfalls, low hit rate and low probing speed, caused by the inherent sparse distribution of active IPv6 addresses and the high computational complexity of the search algorithms, respectively. We develop 6Scan, a novel asynchronous IPv6 scanner that effectively addresses the above two problems. To increase the hit rate, 6Scan infers the promising search directions by encoding the regional identifiers of the target addresses within the probing packets and recording the regional activities from the asynchronously arrived replies. It then dynamically adjusts the search directions according to the scanning result of the previous steps. To speed up the search algorithm, 6Scan leverages the regional identifier encoding to quickly adjust search direction without excessive computation. Real-world experiments over the IPv6 Internet in a billion-scale probing budget show that compared with the state-of-the-art solutions, on average 6Scan can discover 6% more active addresses with nearly the same scanning time.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle