Census and survey of the visible internet (extended
Notice bibliographique
Résumé
Prior measurement studies of the Internet have explored traf-fic and topology, but have largely ignored edge hosts. While the number of Internet hosts is very large, and many are hidden behind firewalls or in private address space, there is much to be learned from examining the population of visi-ble hosts, those with public unicast addresses that respond to messages. In this paper we introduce two new approaches to explore the visible Internet. Applying statistical popula-tion sampling, we use censuses to walk the entire Internet address space, and surveys to probe frequently a fraction of that space. We then use these tools to evaluate address us-age, where we find that only 3.6 % of allocated addresses are actually occupied by visible hosts, and that occupancy is un-evenly distributed, with a quarter of responsive /24 address blocks (subnets) less than 5 % full, and only 9 % of blocks more than half full. We show about 34 million addresses are very stable and visible to our probes (about 16 % of respon-sive addresses), and we project from this up to 60 million stable Internet-accessible computers. The remainder of allo-cated addresses are used intermittently, with a median occu-pancy of 81 minutes. Finally, we show that many firewalls are visible, measuring significant diversity in the distribution of firewalled block size. To our knowledge, we are the first to take a census of edge hosts in the visible Internet since 1982, to evaluate the accuracy of active probing for address census and survey, and to quantify these aspects of the Internet.
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.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».