論文の概要: Geographic Patterns in I2P Peer Selection: An Empirical Network Topology Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.14435v1
• Date: Thu, 14 May 2026 06:28:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-15 21:45:34.662973
• Title: Geographic Patterns in I2P Peer Selection: An Empirical Network Topology Analysis
• Title（参考訳）: I2Pピア選択における地理的パターン:経験的ネットワークトポロジー解析
• Authors: Siddique Abubakr Muntaka, Jess Kropczynski, Jacques Bou Abdo, Murat Ozer,
• Abstract要約: 本研究は、地理的な位置がI2Pの経路トポロジに系統的に影響を及ぼすかどうかを検討する。 ネットワークレベルに有意なホモフィリーが欠如していることが判明した。 I2Pにおける集合的ピア選択は、高度に異質でランダムな地理的混合をもたらすと結論付けている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.494944639485053
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The Invisible Internet Project (I2P) routes data via encrypted, decentralized tunnels. Peer selection can significantly affect security and performance. This empirical study examines whether geographic location systematically influences I2P's routing topology. Consistent with I2P's design principles, which include avoiding multiple peers from the same /16 IP subnet to maximize anonymity, we conducted assortativity analysis, community detection, and permutation testing on data from 327 routers and 254 connections (SWARM-I2P). We found a network-level absence of significant geographic homophily. The assortativity coefficient was r = 0.017 (p = 0.222). Same-country connections (11.1%) are statistically near random expectation (10.91%). Community detection found 110 highly modular groups (Q = 0.972) only moderately aligned geographically (NMI = 0.521). We conclude that aggregate peer selection in I2P leads to a highly heterogeneous, random geographical mixing, providing a foundation for understanding the performance-anonymity tradeoff.
• Abstract（参考訳）: Invisible Internet Project (I2P) は、暗号化された分散化されたトンネルを通じてデータをルーティングする。 ピアセレクションは、セキュリティとパフォーマンスに大きな影響を与える可能性がある。 この実証研究は、地理的な位置がI2Pの経路トポロジに系統的に影響を及ぼすかどうかを検証した。 同一の/16 IPサブネットから複数のピアを回避して匿名性を最大化するI2Pの設計原則と一致し、327ルータと254接続(SWARM-I2P)のデータに対して、アソータティビティ分析、コミュニティ検出、置換テストを行った。 ネットワークレベルの地理的ホモフィリーの欠如が判明した。 代替係数は r = 0.017 (p = 0.222) であった。 同様の国間接続(11.1%)は統計的にランダムな予測(10.91%)に近い。 コミュニティ検出では110の高度モジュラー群(Q = 0.972)が地理的に適度に整列している(NMI = 0.521)。 I2Pにおける集合的ピア選択は、高度に異質でランダムな地理的混合をもたらし、性能匿名性トレードオフを理解する基盤となると結論付けている。

関連論文リスト

• Formulating Subgroup Discovery as a Quantum Optimization Problem for Network Security [0.21485350418225238]
  サブグループディスカバリ(SD)は、アタックトラフィックに関連する機能インタラクションを特徴付けるルールを構築することで対処する。 本稿では,NSL-KDDを用いたネットワーク侵入検出に応用したSD用量子拡張パイプラインを提案し,SDを量子最適化として初めて定式化した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-04-29T20:00:31Z)
• When Does Content-Based Routing Work? Representation Requirements for Selective Attention in Hybrid Sequence Models [0.0]
  ハイブリッドリカレントアテンションアーキテクチャにおけるルーティングパラドックスを同定する。 コンテンツベースのルーティングは、ルーティングが避けるように設計されたペアワイズな計算を必要とすることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-03-22T01:04:57Z)
• Beyond Data Points: Regionalizing Crowdsourced Latency Measurements [6.921364920053057]
  インターネットのパフォーマンスをサンプリングするための安定な境界を構築するために,クラウドソーシングデータセットの空間解析を行う。 サンプリングバウンダリの安定性は、インターネットのパフォーマンス格差の真の性質を反映する。 これらの結果は,インターネット性能の分布を正確に評価し,最適化する上で,空間モデルの重要性を浮き彫りにしている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-18T01:39:22Z)
• Less is More: Fewer Interpretable Region via Submodular Subset Selection [54.07758302264416]
  本稿では,上述の画像帰属問題を部分モジュラ部分選択問題として再モデル化する。 我々は、より正確な小さな解釈領域を発見するために、新しい部分モジュラー関数を構築する。 正しく予測されたサンプルに対しては,HSIC-Attributionに対する平均4.9%と2.5%の利得で,Deletion and Insertionスコアを改善した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-14T13:30:02Z)
• Alleviating Structural Distribution Shift in Graph Anomaly Detection [70.1022676681496]
  グラフ異常検出(GAD)は二項分類の問題である。 ガロン神経ネットワーク(GNN)は、同胞性隣人からの正常の分類に有用である。 ヘテロ親水性隣人の影響を緩和し、不変にするための枠組みを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-25T13:07:34Z)
• CoFiI2P: Coarse-to-Fine Correspondences for Image-to-Point Cloud Registration [9.57539651520755]
  CoFiI2Pは、粗い方法で通信を抽出する新しいI2P登録ネットワークである。 粗いマッチングフェーズでは、均一なグローバル情報と不均一なグローバル情報の両方をキャプチャするために、新しいI2Pトランスフォーマーモジュールが使用される。 微細マッチングモジュールにおいて、スーパーポイント/スーパーピクセル対応のガイダンスにより、ポイント/ピクセル対を確立する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-26T04:32:38Z)
• Fitting the Search Space of Weight-sharing NAS with Graph Convolutional Networks [100.14670789581811]
  サンプルサブネットワークの性能に適合するグラフ畳み込みネットワークを訓練する。 この戦略により、選択された候補集合において、より高いランク相関係数が得られる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-17T19:12:39Z)
• Detecting Communities in Heterogeneous Multi-Relational Networks:A Message Passing based Approach [89.19237792558687]
  コミュニティは、ソーシャルネットワーク、生物学的ネットワーク、コンピュータおよび情報ネットワークを含むネットワークの共通の特徴である。 我々は,全同種ネットワークのコミュニティを同時に検出する効率的なメッセージパッシングに基づくアルゴリズムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-06T17:36:24Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。