MLAR：大规模IP别名解析提升定位精度与效率

MLAR（Machine Learning-based Large-scale Network Alias Resolution）是一种针对接口IP进行大规模网络别名解析的创新算法。随着网络规模的扩大和IP定位的需求增强，传统的别名解析方法往往效率低下且准确性不足。MLAR的提出旨在解决这些问题，通过深入挖掘和分析别名IP与非别名IP之间的差异，包括但不限于时延、路径、Whois等信息，设计了一套过滤规则，能够预筛选出大部分不可能存在的别名关系，显著提升解析的效率。 算法的核心策略是将别名解析视为一个分类问题，通过构建新颖的四维特征，即时延相似度、路径相似度等，来区分可能的别名IP和非别名IP。这种特征设计考虑了网络数据的多维度特性，能够更精确地区分IP间的关联性。实验数据来自CAIDA的百万级样本，结果显示，相比于RadarGun、MIDAR和TreeNET等传统方法，MLAR在正确率上分别提高了15.8%、4.8%和5.7%，同时在解析时间上，最高节省了77.8%、65.3%和55.2%的时间，显示出其在性能上的显著优势。 当MLAR应用到IP定位场景时，对于SLG（Shortest Link Greedy）、LENCR（Link-based Efficient Network Clustering for Routing）和PoPG（Probabilistic PageRank for Geolocation）等常用定位方法，它显著降低了失败率，具体分别是65.5%、64.1%和58.1%。这意味着MLAR不仅提高了IP解析的精度，而且在实际应用中能够提供更稳定和可靠的IP定位服务。 总结来说，MLAR是一种结合了机器学习和网络测量技术的创新方法，它通过高效的数据分析和特征工程优化了网络别名解析过程，对于大规模网络环境中的IP定位任务具有重要的实际价值。其优越的性能使得它在处理复杂网络环境下的IP别名关系和定位问题时，展现出强大的适应性和实用性。