基于Python的多功能IP搜索平台设计与实现

落日映苍穹つ 2024-04-06 13:28 74阅读 0赞

目 录  
多功能IP搜索 I  
Multi-function IP search I  
1 引言 1  
2 数据测绘 2  
2.1 测量范围与工具 2  
2.2 数据测量过程 2  
2.2 未能找到的网络资源原因分析 3  
2.2 测量遇到的问题 3  
3 可视化网络空间资源模型 4  
3.1 网络空间资源分类简介 4  
3.2 网络空间资源图谱架构 4  
3.3 网络空间资源图谱代码实现 5  
3.4 网络空间资源图谱展示与网站资源图谱功能 6  
3.4 资源图谱绘制的困难与不足 7  
4 网络IP资源数据分析 9  
4.1 IP数据分析指标 9  
4.2 基于端口状态的分析 9  
5.1 多功能IP搜索平台介绍 17  
5.2 前端操作与展示 17  
参 考 文 献 20

3 可视化网络空间资源模型  
3.1 网络空间资源分类简介  
我们想展示的网络空间资源，是在网络空间中，使用网络空间手段，能够探测和感知的IP化实体。从资源类别的角度来看，一般而言，我们将网络资源分为基础设施、应用服务、数据资源、虚拟主体四大类。  
这四大类资源又可以进一步细分，例如基础设施可以进一步分成自治域、网络、中间节点、终端节点、链路这几类，这其中就有常用的路由器、交换机等等；应用服务类则可以进一步分成有机服务和无机服务，常见的各种协议，如http、smtp等都隶属于无机服务；而各种脚本则属于数据资源的代码类……  
这样按类别细分之后，更有助于理解抽象的网络空间，更有利于增强我们对网络空间资源图谱的认识和把控，为我们将网络空间资源可视化打下了基础。

3.2 网络空间资源图谱架构  
在加强了自己对网络空间资源的理解之后，为了更好地向其他人展示网络空间资源，我们需要将网络空间资源可视化。  
可视化有很多途径，诸如绘制地理坐标系、绘制拓扑图、绘制Hilbert的IP二维空间。  
对于资源分类这样有层次结构的分类，最常用的可视化手段是树状图。但是在网络空间资源展示的时候，树状图存在着问题：网络空间资源有非常多的子类，若放在树状图中，会显得树叶部分极其拥挤，很不美观，展示效果比较差。我们想使用更新颖、更美观的可视化手段来展示网络空间资源。  
为此我们决定采用大作业布置说明中推荐使用的圆饼图。圆饼图由许多层圆构成，每一层圆代表一个分类的层级，一个圆上分布着多个节点，每个节点代表一个子类。例如最中心的节点是“网络空间资源”，向外半径最小的圆上有4个节点，分别是“基础设施”“应用服务”“数据资源”“虚拟主体”，再向外半径第二小的圆上有更多的节点，分别是上述4个节点的各个子类。而具体某一层的各个节点处在该层圆的什么位置，是由简单的力学模型确定的：将各个节点向外施加的排斥力视作和距离以某种关系（反比、平方反比等）负相关，不断迭代得到一个近似平衡的位置。这样的圆饼图，在新颖度和美观度上都优于普通的树状图。  
将圆饼图嵌入我们的搜索系统中，我们预期的效果是：悬停到某一节点上时，该节点会放大；点击该节点，可以返回包含该节点对应的资源的IP地址，再点击IP地址则可以查看该IP下开放的资源的详细情况。这样一来，用户想要查看某一种资源的使用情况时，直接按照资源分类寻找到对应的节点即可。

3.3 网络空间资源图谱代码实现  
首先将分类关系按一定的格式写成csv文件，用R读入，进行相关的处理之后，再导入R语言中非常流行的一个可视化工具包networkD3，用networkD3中的radialNetwork函数，即可画出我们需要的圆饼图。

library(networkD3)
    rsplit = function(x){
        
      x = x[!is.na(x[,1]),,drop=FALSE]
    
      if(nrow(x)==0) return(NULL)
      if(ncol(x)==1) return(lapply(x[,1], function(v) list(name=v)))
    
      s = split(x[,-1, drop=FALSE], x[,1])
    
      unname(mapply(function(v,n) {
        if(!is.null(v)) list(name=n, children=v) else list(name=n)}, lapply(s, rsplit), names(s), SIMPLIFY=FALSE))
    }
    
    raw = read.csv("rc.csv", stringsAsFactors = F)
    raw[raw == ""] = NA
    re = rsplit(raw)[[1]]
    
    radialNetwork("rc.csv", List = re, fontSize = 8, nodeColour = list("lightblue"))

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