Improving the Accuracy of IP Geolocation Based on Public IP Geoservices Data

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

IP geolocation is the process of determining the real geographic location of an electronic device connected to the Internet, by its global network address [1]. Currently, it has found wide application in Internet commerce, marketing and advertising, information security [2], and other areas of human activity. There are different methods for determining the location of a remote network device, which differ both in type of analyzed information (delay packet transmission, resource records DNS-servers, the content of Web pages), and the result (country or city name, mail address, probable area of location or exact coordinates) [3, 4]. IP geolocating error depends on the country, population density, type of network device and ranges from several tens of meters to hundreds of kilometers. For the same input data, the results of different IP-geoservices can vary significantly. The object of this study is the public IP-geoservices that provide geolocating services for nodes in the global network based on their IP addresses, and specifically, their accuracy and completeness. The sample of IP-geoservices for testing was formed from the most popular ones [5]. During the study, the results of IP-geolocation were compared with reliable information about the location of some IP addresses, as indicators of accuracy country, city and geographic coordinates were used. Based on the comparative analysis of the test results, conclusions about the accuracy of IP-geolocation services according to the selected indicators, their essential properties, as well as the dependence of geolocation error on the size of the settlement were made. To improve the accuracy of IP georeferencing, the authors proposed an ensemble method for averaging coordinates obtained from several IP geoservices.

About the authors

M. V Ivanov

Academy of Federal Security Guard Service of the Russian Federation

Email: maximivanov@mail.ru
Priborostroitelnaya St. 35

A. A Polunin

Academy of Federal Security Guard Service of the Russian Federation

Email: polunin2002@mail.ru
Priborostroitelnaya St. 35

References

  1. Wang, Zhihao, et al. “Towards IP Geolocation with Intermediate Routers Based on Topology Discovery.” Cybersecurity, vol. 2, no. 1, Apr. 2019.
  2. Williams J. Identification of IP address using fraudulent geolocation data, Imperial College London, 15 June 2020
  3. Wang, Z., Li, H., Li, Q.: Towards IP geolocation with intermediate routers based on topology discovery. Cybersecurity 2(1), 1–13 (2019) 5
  4. Zhao, Fan & Luo, Xiangyang & Gan, Yong & Zu, Shuodi & Cheng, Qingfeng & Liu, Fenlin. (2018). IP Geolocation based on identification routers and local delay distribution similarity. Concurrency and Computation: Practice and Experience. 31. 10.1002/cpe.4722.
  5. Top 10 Best IP Geolocation APIs (in 2022) [Электронный ресурс] - Режим доступа: URL: https://rapidapi.com/blog/ip-geolocation-api/ (21.02.2022)
  6. Adebayo, Semiu. Migration of IPv4 to IPv6; Translation Method, 2018.
  7. P. Nisenblat, IP Geolocation Demystified [Электронный ресурс] - Режим доступа: URL: https://www.bigdatacloud.com/blog/ip-geolocation-demystified (10.12.2021)
  8. Measures of distance between samples: Euclidean [Электронный ресурс] - Режим доступа: URL: http://www.econ.upf.edu/~michael/stanford/maeb4.pdf (26.11.2021)
  9. Zhihao Li, Dave Levin, Neil Spring, and Bobby Bhattacharjee. 2018. Internet anycast: performance, problems, & potential. In Proceedings of the 2018 Conference of the ACM Special Interest Group on Data Communication (SIGCOMM '18). Association for Computing Machinery, New York, NY, USA, 59–73.
  10. Aljumaily, Mustafa. (2016). Content Delivery Networks Architecture, Features, and Benefits. 10.13140/RG.2.1.1762.0722
  11. Mohammed Jubaer Arif, Shanika Karunasekera, Santosh Kulkarni, Ajit Gunatilaka, and Branko Ristic. 2010. Internet Host Geolocation Using Maximum Likelihood Estimation Technique. In 24th IEEE International Conference on Advanced Information Networking and Applications. IEEE, Perth, Australia, 422-429
  12. J. Hawley, "GeoDNS -Geographically-aware, protocol-agnostic load balancing at the DNS level," in Proceedings of the Linux Symposium, pp. 123-130, Linux Symposium Inc., heinäkuu 2009.
  13. Сухаревская Е.В. ИССЛЕДОВАНИЕ СИСТЕМ АУТЕНТИФИКАЦИИ // Международный студенческий научный вестник. – 2018. – № 1
  14. Аутентификация, основанная на местоположении выхода в интернет [Электронный ресурс] - Режим доступа: URL: https://studfile.net/preview/16435809/page:4/#8 (02.03.2022)
  15. Skrill: инструкция по верификации аккаунта 2022 [Электронный ресурс] - Режим доступа: URL: https://baxity.com/ru/skrill-instruktsiya-po-verifikatsii-akkaunta-2022 (25.03.2022)
  16. Taylor, J., Devlin, J., Curran, K. (2012) Bringing location to IP Addresses with IP Geolocation. The Journal of Emerging Technologies in Web Intelligence, Vol. 4, No. 3, August 2012
  17. V.N. Padmanabhan and L. Subramanian. An investigation of geographic mapping techniques for internet hosts. In ACM SIGCOMM, pages 173–185, 2001
  18. Ovidiu Dan, Vaibhav Parikh, and Brian D. Davison. 2018. IP Geolocation through Reverse DNS. CoRR abs/1811.04288(2018), 1-10.
  19. Luckie, Matthew & Dhamdhere, Amogh & Huffaker, Bradley & Clark, David & claffy, kc. (2016). bdrmap: Inference of Borders Between IP Networks. 381-396. 10.1145/2987443.2987467.
  20. RIPE Atlas [Электронный ресурс] - Режим доступа: URL: https://atlas.ripe.net/ (15.12.2021)
  21. Dan, Ovidiu & Parikh, Vaibhav & Davison, Brian. (2018). IP Geolocation through Reverse DNS.
  22. Scheitle, Quirin & Gasser, Oliver & Sattler, Patrick & Carle, Georg. (2017). HLOC: Hints-Based Geolocation Leveraging Multiple Measurement Frameworks.
  23. Spring, Neil & Mahajan, Ratul & Wetherall, David. (2002). Measuring ISP Topologies with Rocketfuel. ACM SIGCOMM Computer Communication Review. 32. 133-145. 10.1145/633025.633039.
  24. GeoIP Databases & Services: Industry Leading IP Intelligence [Электронный ресурс] - Режим доступа: URL: https://www.maxmind.com/en/geoip2-services-and-databases (25.01.2022)
  25. Gharaibeh, Manaf & Shah, Anant & Huffaker, Bradley & Zhang, Han & Ensafi, Roya & Papadopoulos, Christos. (2017). A look at router geolocation in public and commercial databases. 463-469. 10.1145/3131365.3131380.
  26. B. Hufaker, M. Fomenkov, and kc claffy. Geocompare: a comparison of public and commercial geolocation databases. In Proceedings of the Network Mapping and Measurement Conference (NMC), 2011.
  27. M. Gouel, K. Vermeulen, O. Fourmaux, T. Friedman, R. Beverly. IP Geolocation Database Stability and Implications for Network Research. Network Traffic Measurement and Analysis Conference, Sep 2021, Online, United States.
  28. Du, Ben & Candela, Massimo & Huffaker, Bradley & Snoeren, Alex & claffy, kc. (2020). RIPE IPmap active geolocation: mechanism and performance evaluation. ACM SIGCOMM Computer Communication Review. 50. 3-10. 10.1145/3402413.3402415.
  29. IP Geolocation API [Электронный ресурс] - Режим доступа: URL: https://ip-api.com/ (12.01.2022)
  30. Документация по API IP Geolocation API's [Электронный ресурс] - Режим доступа: URL: https://rapidapi.com/ru/IPSquads/api/ip-geolocation-api-s (12.01.2022)
  31. Документация по API IP Geolocation and Threat Detection [Электронный ресурс] - Режим доступа: URL: https://rapidapi.com/ru/ipregistry3-ipregistry/api/ip-geolocation-and-threat-detection/ (12.01.2022)
  32. PlanetLab Europe [Электронный ресурс] - Режим доступа: URL: https://www.planet-lab.eu/Home (19.02.2022)
  33. Global RIPE Atlas Network Coverage [Электронный ресурс] - Режим доступа: URL: https://atlas.ripe.net/results/maps/network-coverage (22.01.2022)
  34. GeoNames [Электронный ресурс] - Режим доступа: URL: https://www.geonames.org (26.01.2022)
  35. RIPE Atlas Probes [Электронный ресурс] - Режим доступа: URL: https://atlas.ripe.net/probes/ (14.02.2022)

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».