Scanning the Internet for Liveness
Scanning the Internet for Liveness
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扫描互联网的活跃度
DOI：
10.1145/3213232.3213234
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发表时间：
2018
影响因子：
2.8
通讯作者：
Bano S
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Bano S
互联网范围内的扫描取决于活动的概念：目标IP地址是否响应探测数据包？然而，对这些响应的解释是微妙的，取决于多种因素，包括：我们如何探测，网络堆栈中的不同协议如何交互，目标附近是否存在过滤策略，以及IP响应的时间变化。虽然经常被忽视，这些因素可以显着影响主动测量研究的结果。我们开发了一个分类的活性，我们用来开发一种方法来执行并发IPv4扫描使用IPv6，五个基于TCP的，两个基于UDP的协议，全面捕捉所有的响应，我们的探测，包括负面和跨层的响应。利用我们的方法，我们提出了一个活跃的系统分析，以及它如何体现在主动扫描活动，产生实际的见解和方法的改进，主动互联网测量研究的设计和执行。
Internet-wide scanning depends on a notion of liveness: does a target IP address respond to a probe packet? However, the interpretation of such responses, or lack of them, is nuanced and depends on multiple factors, including: how we probed, how different protocols in the network stack interact, the presence of filtering policies near the target, and temporal churn in IP responsiveness. Although often neglected, these factors can significantly affect the results of active measurement studies. We develop a taxonomy of liveness which we employ to develop a method to perform concurrent IPv4 scans using ICMP, five TCP-based, and two UDP-based protocols, comprehensively capturing all responses to our probes, including negative and cross-layer responses. Leveraging our methodology, we present a systematic analysis of liveness and how it manifests in active scanning campaigns, yielding practical insights and methodological improvements for the design and the execution of active Internet measurement studies.
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DOI：
10.1145/1879141.1879195
发表时间：
2010-11
期刊：
--
影响因子：
--
作者：
Xun Fan;J. Heidemann
通讯作者：
Xun Fan;J. Heidemann
使用除油剂揭开网络沥青坑
DOI：
10.1145/2664243.2664285
发表时间：
2014
期刊：
Proceedings of the 30th Annual Computer Security Applications Conference
影响因子：
--
作者：
L. Alt;R. Beverly;A. Dainotti
通讯作者：
A. Dainotti
当互联网休眠时：将昼夜网络与外部因素相关联
DOI：
10.1145/2663716.2663721
发表时间：
2014
期刊：
Proceedings of the 2014 Conference on Internet Measurement Conference
影响因子：
--
作者：
Lin Quan;J. Heidemann;Y. Pradkin
通讯作者：
Y. Pradkin
DOI：
--
发表时间：
2016
期刊：
--
影响因子：
--
作者：
Khattak, S.
通讯作者：
Khattak, S.
SiLK：用于大规模非采样网络流量分析的工具套件
DOI：
10.1109/bigdata.congress.2014.34
发表时间：
2014
期刊：
2014 IEEE International Congress on Big Data
影响因子：
--
作者：
Mark Thomas;Leigh Metcalf;Jonathan M. Spring;P. Krystosek;K. Prevost
通讯作者：
K. Prevost