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¿Cómo encontrar números IP duplicados?

2011/2/16
El método para encontrar números de IP duplicados depende de dónde los busque:un archivo de registro, una base de datos, un dispositivo de red o la configuración de red de su sistema. Aquí hay algunos enfoques para diferentes escenarios:

1. Archivos de registro:

* usando `Grep` (Linux/MacOS): Si su archivo de registro está basado en texto y contiene direcciones IP, puede usar 'Grep` para encontrar duplicados. Este ejemplo supone que sus direcciones IP están en el formato `xxx.xxx.xxx.xxx`:

`` `Bash

Grep -o '[0-9] \ {1,3 \} \. [0-9] \ {1,3 \} \. [0-9] \ {1,3 \} \. [0-9] \ {1,3 \}' logFile.txt | ordenar | uniq -d

`` `` ``

* `Grep -o '[0-9] \ {1,3 \} \. [0-9] \ {1,3 \} \. [0-9] \ {1,3 \} \. [0-9] \ {1,3 \}'`:extrae todas las direcciones IP de `logFile.txt`. Ajuste la expresión regular si sus direcciones IP tienen un formato diferente (por ejemplo, incluidos los números de puerto).

* `` Sort ':clasifica las direcciones IP.

* `UNIQ -D`:muestra solo las líneas duplicadas.

* usando `Awk` (Linux/MacOS): `Awk` ofrece más flexibilidad:

`` `Bash

AWK '{ip [$ 0] ++} end {for (ip en ip) if (ip [ip]> 1) imprimir ip, ip [ip]}' logFile.txt

`` `` ``

* Esto crea una matriz asociativa `IP` donde la clave es la dirección IP y el valor es el recuento. Luego itera a través de la matriz, imprimiendo solo IP con un recuento superior a 1.

* Lenguajes de programación (Python, etc.): Para archivos o análisis de registro más complejos, el uso de un lenguaje de secuencias de comandos como Python proporciona más control. Este ejemplo utiliza un `colección.counter` para un conteo eficiente:

`` `Python

importar

De las colecciones de la importación del mostrador

ip_addresses =[]

con Open ("logFile.txt", "r") como F:

Para la línea en F:

Match =re.findall (r "\ b (?:\ d {1,3} \.) {3} \ d {1,3} \ b", línea) #improved regex

ip_addresses.extend (coincidir)

ip_counts =contador (ip_addresses)

Para IP, cuente en ip_counts.items ():

Si cuenta> 1:

print (f "dirección IP:{IP}, Count:{Count}")

`` `` ``

2. Bases de datos:

Las bases de datos SQL proporcionan formas eficientes de encontrar duplicados. La consulta específica depende de su sistema de base de datos (MySQL, PostgreSQL, etc.), pero la idea general es usar una cláusula 'Group by' y 'Tener':la cláusula:

`` `SQL

Seleccione IP_Address, Count (*) como recuento

De tu_table

Grupo por ip_address

Tener conteo (*)> 1;

`` `` ``

Reemplace `Your_Table` y` IP_Address` con los nombres reales en su base de datos.

3. Dispositivos de red (enrutadores, interruptores):

Los dispositivos de red generalmente tienen interfaces de línea de comandos (CLI) o interfaces web que muestran dispositivos conectados y sus direcciones IP. Consulte la documentación de su dispositivo para ver los comandos apropiados (a menudo involucrando `show ip arp`,` show conectado` o comandos similares).

4. Configuración de red del sistema:

En su propia computadora, puede verificar las direcciones IP duplicadas en su red utilizando herramientas como `ipconfig` (Windows) o` ifconfig` (Linux/MacOS). Sin embargo, estos comandos muestran principalmente la configuración de su propia máquina, no toda la red. Para encontrar duplicados en toda la red, necesitará herramientas de escaneo de red o acceso al sistema de gestión central de la red.

Consideraciones importantes:

* Rangos de dirección IP: Los rangos de dirección IP privadas (192.168.x.x, 10.x.x.x, 172.16.x.x) a menudo se reutilizan en diferentes redes. Encontrar duplicados dentro de estos rangos podría no indicar un problema si están en subredes separadas.

* IPS dinámico: Las direcciones IP asignadas por DHCP pueden cambiar, por lo que encontrar duplicados en un momento en el tiempo podría no ser un problema persistente.

* Expresiones regulares: La precisión de encontrar direcciones IP se basa en gran medida en la corrección de su expresión regular. Pruébelo a fondo antes de usarlo en grandes conjuntos de datos.

Recuerde adaptar estos métodos a su situación específica y formato de datos. Si está tratando con un conjunto de datos muy grande, considere utilizar herramientas o técnicas optimizadas (por ejemplo, procesamiento distribuido) para un mejor rendimiento.

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