49、as2org+:利用PeeringDB丰富AS到组织的映射

as2org+:利用PeeringDB丰富AS到组织的映射

1. 数据字段分析

1.1 aka和notes字段的使用情况

分析了aka和notes字段中包含数据和数字表达式的记录数量,以评估积极方法的有效性。结果如下表所示:
| Field | Snapshot | # Records All | Non-empty (¯e) (¯e/all) | w num. chars (n) (n/all) | # ASN (ASN/n) |
| — | — | — | — | — | — |
| notes | 2018 | 13406 | 2034 (0.15) | 1090 (0.08) | 386 (0.35) |
| | 2019 | 16485 | 2287 (0.14) | 1243 (0.08) | 503 (0.40) |
| | 2020 | 19966 | 2669 (0.13) | 1437 (0.07) | 632 (0.44) |
| | 2021 | 22892 | 2987 (0.13) | 1622 (0.07) | 743 (0.46) |
| | 2022 | 25767 | 3326 (0.13) | 1812 (0.07) | 873 (0.48) |
| aka | 2018 | 13406 | 6349 (0.47) | 435 (0.03) | 188 (0.43) |
| | 2019 | 16485 | 8440 (0.51) | 560 (0.03) | 231 (0.41) |
| | 2020 | 19966 | 10594 (0.53) | 670

内容概要:本文围绕VMware虚拟化环境在毕业设计中的应用,重点探讨其在网络安全与AI模型训练两大领域的实践价值。通过搭建高度隔离、可复现的虚拟化环境,解决传统物理机实验中存在的环境配置复杂、攻击场景难还原、GPU资源难以高效利用等问题。文章详细介绍了嵌套虚拟化、GPU直通(passthrough)、虚拟防火墙等核心技术,并结合具体场景提供实战操作流程与代码示例,包括SQL注入攻防实验中基于vSwitch端口镜像的流量捕获,以及PyTorch分布式训练中通过GPU直通实现接近物理机性能的模型训练效果。同时展望了智能化实验编排、边缘虚拟化和绿色计算等未来发展方向。; 适合人群:计算机相关专业本科高年级学生或研究生,具备一定虚拟化基础、网络安全或人工智能背景,正在进行或计划开展相关方向毕业设计的研究者;; 使用场景及目标:①构建可控的网络安全实验环境,实现攻击流量精准捕获与WAF防护验证;②在虚拟机中高效开展AI模型训练,充分利用GPU资源并评估性能损耗;③掌握VMware ESXi命令行与vSphere平台协同配置的关键技能; 阅读建议:建议读者结合VMware实验平台动手实践文中提供的esxcli命令与网络拓扑配置,重点关注GPU直通的硬件前提条件与端口镜像的混杂模式设置,同时可延伸探索自动化脚本编写与能效优化策略。
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