[发明专利]一种基于自适应因子探测的智能化网络设备扫描方法

摘要

本发明公开一种基于自适应因子探测的智能化网络设备扫描方法，包括以下步骤：自适应因子初始化阶段；自适应因子动态更新阶段。本发明将自适应因子概念引入网络设备存活探测领域，通过引入生存计数、自适应因子、自适应因子变更次数等三个参数，计算出较为合适的扫描权值，实现扫描IP地址的自适应学习和自适应因子的动态校正，避免重复扫描的出现，一方面可以大大减少探测报文的数量，减少网络资源的消耗，同时又可以最大程度发现网络中非存活设备，降低了存活探测时间，解决由于网络设备数量庞大带来的扫描效率不足的问题，做到真正意义上的高效。

主权项

1.一种基于自适应因子探测的智能化网络设备扫描方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)自适应因子初始化阶段；(2)自适应因子动态更新阶段；步骤(1)包括以下步骤：(1.1)创建自适应因子集合AF，其结构为＜ip,net,life,f(a),change＞五元组，其中ip为扫描对象的IP地址，net为扫描对象的网络号，life为扫描对象的生存计数，f(a)为自适应因子，change为自适应因子变更次数；(1.2)将自适应因子集合AF中所有五元组进行初始化；(1.3)自适应因子集合AF所有五元组初始化完成后，对自适应因子集合AF按照net进行递增排序，输出自适应因子集合AF，供动态更新阶段读取使用；步骤(1.2)包括以下步骤：(1.2.1)将变量i赋值为0，变量j赋值为1；(1.2.2)根据实际网络情况输入网络号AF[i].net；(1.2.3)读取网络号AF[i].net的第j个IP地址，将该IP地址存储在AF[i].ip中；AF[i].life设置为100，AF[i].f(a)设置为1，AF[i].change设置为0；若j＜size(AF[i].net)且i＜length(AF)，则对i和j分别进行+1操作，继续执行步骤(1.2.3)；否则，若j≥size(AF[i].net)，j赋值为1，i进行+1操作，继续执行步骤(1.2.2)；否则，若i≥length(AF)，i赋值为0，然后执行步骤(1.2.4)；否则，若i＜length(AF)，j赋值为1，i进行+1操作，继续执行步骤(1.2.2)；(1.2.4)读取AF[i].ip，使用ping命令，探测所读取的AF[i].ip的存活情况，并记录返回时间t[i]，若t[i]＜100ms，执行步骤(1.2.5)；否则，若100ms≤t[i]＜500ms，执行步骤(1.2.6)，否则，若500ms≤t[i]≤2000ms,执行步骤(1.2.7)，否则，若t[i]＞2000ms，执行步骤(1.2.8)；(1.2.5)AF[i].f(a)赋值为1，AF[i].change赋值为0，然后执行步骤(1.2.9)；(1.2.6)AF[i].f(a)赋值为1，AF[i].change赋值为1，然后执行步骤(1.2.9)；(1.2.7)将t[i]带入公式计算出自适应因子AF[i].f(a)，将AF[i].change赋值为1，然后执行步骤(1.2.9)；(1.2.8)将AF[i].f(a)赋值为5，AF[i].change赋值为1，然后执行步骤(1.2.9)；(1.2.9)若i＜length(AF)‑1，i执行+1操作，然后执行步骤(1.2.4)；否则，若i≥length(AF)‑1，自适应因子集合AF中所有五元组进行初始化完成，然后执行步骤(1.3)。