Повышение точности IP-геолокации на основе данных, предоставляемых открытыми IP-геосервисами

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

IP-геолокация – это процесс определения реального географического положения электронного устройства, подключенного к сети Интернет, по его глобальному сетевому адресу [1]. В настоящее время она нашла широкое применение в интернет-торговле, маркетинге и рекламе, информационной безопасности [2] и других направлениях человеческой деятельности. Применяются различные подходы к определению местоположения удаленного сетевого устройства, различающиеся как по типу анализируемой информации (задержка передачи пакетов, ресурсные записи DNS-серверов, контент веб-страниц), так и по выдаваемому результату (название страны или города, почтовый адрес, вероятная зона расположения или точные координаты) [3, 4]. Ошибка IP-геолокации зависит от страны расположения устройства, плотности населения, типа сетевого устройства и лежит в пределах от нескольких десятков метров до сотен километров. При этом для одних и тех же входных данных результаты разных IP-геосервисов могут различаться значительно. Объектом данного исследования выступают общедоступные IP-геосервисы, предоставляющие услуги по IP-геопривязке узлов глобальной сети на основе их IP-адресов, а именно – их точность и полнота. Выборка IP-геосервисов для тестирования были сформирована из числа наиболее популярных [5]. При проведении исследования результаты IP-геолокации сравнивались с достоверными сведениями о расположении некоторых IP-адресов, в качестве показателей точности использовались страна, город и географические координаты. На основе сравнительного анализа результатов тестирования были сделаны выводы о точности IP-геосервисов по выбранным показателям, их существенных свойствах, а также о зависимости ошибки геолокации от размера населенного пункта. Для повышения точности IP-геопривязки авторами предложен ансамблевый метод усреднения координат, полученных от нескольких IP-геосервисов.

Об авторах

М. В Иванов

Академия Федеральной службы охраны Российской Федерации (Академия ФСО России)

Email: maximivanov@mail.ru
улица Приборостроительная 35

А. А Полунин

Академия Федеральной службы охраны Российской Федерации (Академия ФСО России)

Email: polunin2002@mail.ru
улица Приборостроительная 35

Список литературы

  1. Wang, Zhihao, et al. “Towards IP Geolocation with Intermediate Routers Based on Topology Discovery.” Cybersecurity, vol. 2, no. 1, Apr. 2019.
  2. Williams J. Identification of IP address using fraudulent geolocation data, Imperial College London, 15 June 2020
  3. Wang, Z., Li, H., Li, Q.: Towards IP geolocation with intermediate routers based on topology discovery. Cybersecurity 2(1), 1–13 (2019) 5
  4. Zhao, Fan & Luo, Xiangyang & Gan, Yong & Zu, Shuodi & Cheng, Qingfeng & Liu, Fenlin. (2018). IP Geolocation based on identification routers and local delay distribution similarity. Concurrency and Computation: Practice and Experience. 31. 10.1002/cpe.4722.
  5. Top 10 Best IP Geolocation APIs (in 2022) [Электронный ресурс] - Режим доступа: URL: https://rapidapi.com/blog/ip-geolocation-api/ (21.02.2022)
  6. Adebayo, Semiu. Migration of IPv4 to IPv6; Translation Method, 2018.
  7. P. Nisenblat, IP Geolocation Demystified [Электронный ресурс] - Режим доступа: URL: https://www.bigdatacloud.com/blog/ip-geolocation-demystified (10.12.2021)
  8. Measures of distance between samples: Euclidean [Электронный ресурс] - Режим доступа: URL: http://www.econ.upf.edu/~michael/stanford/maeb4.pdf (26.11.2021)
  9. Zhihao Li, Dave Levin, Neil Spring, and Bobby Bhattacharjee. 2018. Internet anycast: performance, problems, & potential. In Proceedings of the 2018 Conference of the ACM Special Interest Group on Data Communication (SIGCOMM '18). Association for Computing Machinery, New York, NY, USA, 59–73.
  10. Aljumaily, Mustafa. (2016). Content Delivery Networks Architecture, Features, and Benefits. 10.13140/RG.2.1.1762.0722
  11. Mohammed Jubaer Arif, Shanika Karunasekera, Santosh Kulkarni, Ajit Gunatilaka, and Branko Ristic. 2010. Internet Host Geolocation Using Maximum Likelihood Estimation Technique. In 24th IEEE International Conference on Advanced Information Networking and Applications. IEEE, Perth, Australia, 422-429
  12. J. Hawley, "GeoDNS -Geographically-aware, protocol-agnostic load balancing at the DNS level," in Proceedings of the Linux Symposium, pp. 123-130, Linux Symposium Inc., heinäkuu 2009.
  13. Сухаревская Е.В. ИССЛЕДОВАНИЕ СИСТЕМ АУТЕНТИФИКАЦИИ // Международный студенческий научный вестник. – 2018. – № 1
  14. Аутентификация, основанная на местоположении выхода в интернет [Электронный ресурс] - Режим доступа: URL: https://studfile.net/preview/16435809/page:4/#8 (02.03.2022)
  15. Skrill: инструкция по верификации аккаунта 2022 [Электронный ресурс] - Режим доступа: URL: https://baxity.com/ru/skrill-instruktsiya-po-verifikatsii-akkaunta-2022 (25.03.2022)
  16. Taylor, J., Devlin, J., Curran, K. (2012) Bringing location to IP Addresses with IP Geolocation. The Journal of Emerging Technologies in Web Intelligence, Vol. 4, No. 3, August 2012
  17. V.N. Padmanabhan and L. Subramanian. An investigation of geographic mapping techniques for internet hosts. In ACM SIGCOMM, pages 173–185, 2001
  18. Ovidiu Dan, Vaibhav Parikh, and Brian D. Davison. 2018. IP Geolocation through Reverse DNS. CoRR abs/1811.04288(2018), 1-10.
  19. Luckie, Matthew & Dhamdhere, Amogh & Huffaker, Bradley & Clark, David & claffy, kc. (2016). bdrmap: Inference of Borders Between IP Networks. 381-396. 10.1145/2987443.2987467.
  20. RIPE Atlas [Электронный ресурс] - Режим доступа: URL: https://atlas.ripe.net/ (15.12.2021)
  21. Dan, Ovidiu & Parikh, Vaibhav & Davison, Brian. (2018). IP Geolocation through Reverse DNS.
  22. Scheitle, Quirin & Gasser, Oliver & Sattler, Patrick & Carle, Georg. (2017). HLOC: Hints-Based Geolocation Leveraging Multiple Measurement Frameworks.
  23. Spring, Neil & Mahajan, Ratul & Wetherall, David. (2002). Measuring ISP Topologies with Rocketfuel. ACM SIGCOMM Computer Communication Review. 32. 133-145. 10.1145/633025.633039.
  24. GeoIP Databases & Services: Industry Leading IP Intelligence [Электронный ресурс] - Режим доступа: URL: https://www.maxmind.com/en/geoip2-services-and-databases (25.01.2022)
  25. Gharaibeh, Manaf & Shah, Anant & Huffaker, Bradley & Zhang, Han & Ensafi, Roya & Papadopoulos, Christos. (2017). A look at router geolocation in public and commercial databases. 463-469. 10.1145/3131365.3131380.
  26. B. Hufaker, M. Fomenkov, and kc claffy. Geocompare: a comparison of public and commercial geolocation databases. In Proceedings of the Network Mapping and Measurement Conference (NMC), 2011.
  27. M. Gouel, K. Vermeulen, O. Fourmaux, T. Friedman, R. Beverly. IP Geolocation Database Stability and Implications for Network Research. Network Traffic Measurement and Analysis Conference, Sep 2021, Online, United States.
  28. Du, Ben & Candela, Massimo & Huffaker, Bradley & Snoeren, Alex & claffy, kc. (2020). RIPE IPmap active geolocation: mechanism and performance evaluation. ACM SIGCOMM Computer Communication Review. 50. 3-10. 10.1145/3402413.3402415.
  29. IP Geolocation API [Электронный ресурс] - Режим доступа: URL: https://ip-api.com/ (12.01.2022)
  30. Документация по API IP Geolocation API's [Электронный ресурс] - Режим доступа: URL: https://rapidapi.com/ru/IPSquads/api/ip-geolocation-api-s (12.01.2022)
  31. Документация по API IP Geolocation and Threat Detection [Электронный ресурс] - Режим доступа: URL: https://rapidapi.com/ru/ipregistry3-ipregistry/api/ip-geolocation-and-threat-detection/ (12.01.2022)
  32. PlanetLab Europe [Электронный ресурс] - Режим доступа: URL: https://www.planet-lab.eu/Home (19.02.2022)
  33. Global RIPE Atlas Network Coverage [Электронный ресурс] - Режим доступа: URL: https://atlas.ripe.net/results/maps/network-coverage (22.01.2022)
  34. GeoNames [Электронный ресурс] - Режим доступа: URL: https://www.geonames.org (26.01.2022)
  35. RIPE Atlas Probes [Электронный ресурс] - Режим доступа: URL: https://atlas.ripe.net/probes/ (14.02.2022)

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

Согласие на обработку персональных данных

 

Используя сайт https://journals.rcsi.science, я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных») даю согласие на обработку персональных данных на этом сайте (текст Согласия) и на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика» (текст Согласия).