論文の概要: On the Path to High Precise IP Geolocation: A Self-Optimizing Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.01531v1
• Date: Fri, 3 Apr 2020 12:45:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-27 01:04:27.334005
• Title: On the Path to High Precise IP Geolocation: A Self-Optimizing Model
• Title（参考訳）: 高精度IP測位への道について:自己最適化モデル
• Authors: Peter Hillmann, Lars Stiemert, Gabi Dreo, Oliver Rose
• Abstract要約: IPジオロケーション(IP Geolocation)は、将来のインターネットにおいて、アプリケーションサービスのための地理的位置情報を提供するための重要な手段である。 本稿では,位置決定のための高精度かつ自己最適化モデルを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: IP Geolocation is a key enabler for the Future Internet to provide geographical location information for application services. For example, this data is used by Content Delivery Networks to assign users to mirror servers, which are close by, hence providing enhanced traffic management. It is still a challenging task to obtain precise and stable location information, whereas proper results are only achieved by the use of active latency measurements. This paper presents an advanced approach for an accurate and self-optimizing model for location determination, including identification of optimized Landmark positions, which are used for probing. Moreover, the selection of correlated data and the estimated target location requires a sophisticated strategy to identify the correct position. We present an improved approximation of network distances of usually unknown TIER infrastructures using the road network. Our concept is evaluated under real-world conditions focusing Europe.
• Abstract（参考訳）: IPジオロケーション(IP Geolocation)は、将来のインターネットにおいて、アプリケーションサービスのための地理的位置情報を提供するための重要な手段である。 例えば、このデータはコンテンツ配信ネットワークによってユーザをミラーサーバに割り当てるために使用され、それによってトラフィック管理が強化される。 正確な位置情報を得るのは依然として困難な作業であり、適切な結果は能動的レイテンシの測定によってのみ達成される。 本稿では, 位置決定のための高精度・自己最適化モデルに対して, 探索に用いる最適ランドマーク位置の同定を含む先進的手法を提案する。 さらに、相関データと推定対象位置の選択には、正しい位置を特定するための高度な戦略が必要である。 道路網を用いて、通常未知の TIER インフラストラクチャのネットワーク距離を改良した近似法を提案する。 我々の概念はヨーロッパに焦点を当てた実環境下で評価される。

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