【技術實現步驟摘要】
本專利技術創造針對大規模的ipv6地址存活性探測以及尋找最優路徑的蟻群算法，提出一種基于蟻群算法的分裂層次聚類的ipv6地址掃描方法。
技術介紹
1、由于ipv6具有巨大規模的地址空間，使得它很難像ipv4一樣在短時間內進行全部地址空間掃描去得到存活的地址，且ipv6的存活地址分布極不均勻，所以常規的掃描方式對于ipv6地址空間來說命中率很低。對于以上的問題，現有的技術方法分為兩類：基于語義信息和基于結構信息。在基于語義信息的方法中，先根據ipv6向量空間映射技術(即ipv62vec)將種子轉換為向量。在ipv62vec之后，向量數據集將用于訓練深度神經網絡(如變壓器、變分自動編碼器和生成對抗網絡)，然后將ipv6目標生成問題轉換為已解決的文本生成問題。然而，深度神經網絡的巨大計算成本意味著這些方法不能擴展到大規模的掃描。在基于結構信息的方法中，種子的結構信息主要用于確定掃描區域或指導目標的生成。此方法較為適用于大規模掃描去發現存活的ipv6地址，雖然此方法生成的地址空間較大，但命中率較低。
2、本專利技術屬于第二類基于結構信息的目標地址掃描方法，在現有地址生成的方法中，根據蟻群算法指導掃描區域。
技術實現思路
1、為了解決現有技術存在的問題，本專利技術提供一種基于蟻群分裂層次聚類的ipv6地址掃描方法。
2、本專利技術所采取的技術方案如下：基于蟻群分裂層次聚類的ipv6地址掃描方法，其特征其步驟為：
3、步驟1)對種子地址進行分裂層次聚類dhc
4、將地址空間的信息初始化為蟻群算法的參數和公式：
5、b：螞蟻數量，掃描地址空間的預算；α：信息素因子，信息素在指導蟻群搜索中的重要程度；β：啟發函數因子，啟發式信息在指導蟻群搜索中的相對重要程度；ρ：信息素揮發因子，信息素的消失水平；d：地址空間中未掃描的地址數；τ：信息素濃度：活躍地址在探測的地址空間的占比＝活躍地址/空間地址數；a：在一次探測中一個地址空間得到的活躍地址數；s：一個地址空間的地址總數；p：選擇擴展某個結點地址空間的概率；η：啟發函數，取值為未掃描的地址空間數的倒數；allow：地址空間待測節點集合；
6、
7、通過公式(1)求得本輪掃描中一個地址空間的信息素濃度的增量；
8、τ(t+1)＝(1-ρ)τ(t)+τ?(t≥2)?(2)
9、通過公式(2)求得一個地址空間累計的信息素濃度；
10、
11、通過公式(3)求得下一輪掃描時選擇擴展該地址空間的概率，進而求出其待測節點集合中地址空間的排序。
12、步驟2)第一輪掃描，根據地址空間數選擇優先掃描的區域，掃描已有區域后，繼續聚合形成新的地址空間；
13、2.1)選擇第一輪掃描區域：由于預算即螞蟻數量有限，存在地址空間數較大的情況，所以每次掃描給每個地址空間的預算不超過4096，在第一輪掃描中，所有地址空間的τ都是相同的，取值為1，通過公式(3)得到所有地址空間的被選擇的先后順序，第一輪優先選擇的掃描區域是地址空間數較小的區域。
14、2.2)聚合成新的地址空間：第一輪掃描的地址空間大多數都比較小，所以在掃描后繼續聚合成新的地址數更大的地址空間，放入待測結點集合allow中，以供下一次掃描。
15、步驟3)對新形成的地址空間地址數目過多的問題，根據第一輪掃描得到的活躍地址數以及地址空間，下一輪將優先選擇掃描蟻群算法中信息素高的地址空間，然后繼續向上聚合形成新的地址空間；
16、3.1)計算參數：第一輪掃描后，聚合成的新的地址空間，將第一輪掃描得到的活躍地址數作為聚合成新的地址空間的活躍地址數，來計算信息素濃度τ；第一輪掃描過的地址第二輪不再掃描，新的地址空間中除去第一輪掃描過的地址作為d。
17、3.2)第二輪掃描處理：在第二輪掃描中，在分配的預算中沒有掃描完的地址空間，放進待測結點集合allow中，作為下一輪待掃描地址空間；掃描完的地址空間繼續聚合形成新的地址空間放入待測結點集合allow中。
18、步驟4)根據信息素的公式未掃描完的地址空間的信息素揮發然后加上上一輪掃描得到的活躍地址數計算出的信息素，結合步驟3)，選擇第三次優先掃描的區域；重復上述步驟直到預算螞蟻數耗盡，結束掃描。
19、4.1)第三輪掃描處理：根據公式(1)和公式(2)計算第三輪掃描所需要的信息素濃度，根據公式(3)從allow集合中選擇本次掃描優先選擇的地址空間，未掃描完成的地址空間繼續放在下一輪的待測結點集合allow中。
20、4.2)重復步驟3)和步驟4)，直到預算耗盡或所有地址空間掃描完成。
21、本專利技術創造的有益效果為：本專利技術提出基于蟻群分裂層次聚類的ipv6地址掃描方法具有以下優點：可有效解決現有方法中掃描效率低下、目標空間遺漏以及資源分配不合理的問題，提升掃描效果和資源利用效率，保障掃描的全面性和精準性。并且本方法適用于較大數據量的掃描。在面對大規模ipv6地址數據時，本方法能夠保持高效、準確的掃描性能，避免因數據量龐大而出現掃描效果不佳的狀況，從而保障掃描質量，實現資源合理分配，全面覆蓋目標空間，大幅提升掃描效率。對比現的較為先進的基于結構信息的目標地址掃描方法，命中率提升了12％以上。
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1.基于蟻群分裂層次聚類的ipv6地址掃描方法，其特征在于，其步驟為：
2.根據權利要求1所述的基于蟻群分裂層次聚類的ipv6地址掃描方法，其特征在于，所述的步驟1)中，具體方法為：
3.根據權利要求2所述的基于蟻群分裂層次聚類的ipv6地址掃描方法，其特征在于，所述的步驟2)中，具體方法為：
4.根據權利要求2所述的基于蟻群分裂層次聚類的ipv6地址掃描方法，其特征在于，所述的步驟3)中，具體方法為：
5.根據權利要求2所述的基于蟻群分裂層次聚類的ipv6地址掃描方法，其特征在于，所述的步驟4)中，具體方法為：
【技術特征摘要】
1.基于蟻群分裂層次聚類的ipv6地址掃描方法，其特征在于，其步驟為：
2.根據權利要求1所述的基于蟻群分裂層次聚類的ipv6地址掃描方法，其特征在于，所述的步驟1)中，具體方法為：
3.根據權利要求2所述的基于蟻群分裂層次聚類的ipv6地址掃描方法，其特征在...
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