VOL. J103-B NO. 6
JUNE 2020
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論

文

大規模 IPv6 アドレスの収集・分析*
新津雄大† a)

小林諭†† b)

福田健介†† c)江崎浩† d)Large-scale Measurement and Analysis of Active IPv6 Addresses∗
Yudai ARATSU†a) , Satoru KOBAYASHI††b) , Kensuke FUKUDA††c) ,and Hiroshi ESAKI†d)
あらまし IPv6 でのネットワークスキャンは非効率的であると言われているが，近年ではホストに割り当てられた IPv6 アドレスを収集して効率的なスキャンのためのアドレスリストを生成する研究が行われている．しかし，それらの研究の多くは収集できるアドレス数の議論に終始しており，アドレス収集に要した時間やどのよ
うなアドレスが集まったかという議論が十分になされていない．本研究では様々な手法で 3,800 万のアドレスを収集し，その結果から各収集手法の特徴を議論する．各手法で得られたアドレス数と時間の関係を示し，また集まったアドレスを AS やホストのタイプで分類を行うことで，手法ごとに集まるアドレスに違いが存在することを明らかにする．
キーワード

IPv6 アドレス，ネットワークスキャン，セキュリティ

テートレスアドレス自動設定機能（Stateless Address

1. ま え が き

Autoconﬁguration; SLAAC）[4] が備わっているが，IPv6 はアドレス空間が非常に広大であることか

これも IPv6 におけるスキャンを困難にする一因であら，その全体スキャンは非効率的であると言われている．これは，SLAAC で生成されるアドレスはインタ

る [1]．32 ビットで表現される IPv4 アドレスの理論

フェースの MAC アドレスや疑似乱数をもとに生成さ上の全アドレス数は約 4.3 × 10 個であり，Zmap [2]れることから，割り当てられるアドレスを予測するや MASSCAN [3] などの高速なツールを用いると，全ことが難しいためである．先行研究で IPv4 に比べてアドレスのスキャンを一時間以内で終えることができ

IPv6 のセキュリティに問題があるホストが多く存在

9る．一方，IPv6 アドレスは 128 ビットの空間をもつすることが示されているように [5], [6]，スキャンが不ため，約 3.4 × 1038 個ものアドレスが存在する．こ

可能であれば管理すべき対象の把握は難しくなり，セのため全アドレスに対してスキャンを行うには膨大なキュリティ管理が困難になる．

時間が必要となり，現在の技術では 40 億年かかってこのような現状において IPv6 ネットワークの把握もスキャンは終了しない．また，IPv6 にはホストをやスキャンを可能にするために，インタフェースに割

ネットワークに接続するとアドレスが付与されるス

り当てられたアクティブなアドレスを収集する研究がなされている [7]〜[11]．しかし，それらの研究では収†

東京大学大学院情報理工学系研究科，東京都

集できるアドレス数に主眼が置かれており，収集に要Guraduate School of Information Science and Technology,

する時間や集めたアドレスがどのようなホストのもの

The University of Tokyo, 7–3–1 Hongo, Bunkyo-ku, Tokyo,
113–8654 Japan††

National

Instituteofであるかを考慮していない．そのため先行研究の内容を参考にしてアドレス収集を行う場合，要する期間が

国立情報学研究所，東京都
Informatics,

2–1–2

Hitotsubashi,

Chiyoda-ku, Tokyo, 101–8430 Japan

予測できない，あるいはスキャンを目的としてアドレa) E-mail: aratsu@hongo.wide.ad.jp

スを収集したはずが，サーバ以外のアドレスが大量に

b) E-mail: sat@nii.ac.jp

集まってしまうといったことが起こる．そこで本研究c) E-mail: kensuke@nii.ac.jpd) E-mail: hiroshi@wide.ad.jp

では様々な手法でアドレス収集を行い，先行研究では* 本論文は，インターネットアーキテクチャ研究専門委員会推薦論文

重視されていない収集できるアドレス数の経時変化のである．
DOI:10.14923/transcomj.2019JBT0002

電子情報通信学会論文誌

観測や集めたアドレスの分類を通じて，アドレス収集

c 一般社団法人電子情報通信学会 2020
B Vol. J103–B No. 6 pp. 223–233 

223電子情報通信学会論文誌 2020/6 Vol. J103–B No. 6

手法ごとの比較・分析を行う．また，それぞれの手法
で IPv4 と IPv6 のアドレスを並行して集めることで，両者の現在の収集速度の比較結果を示すとともに，更なる IPv6 アドレスの収集について考察を行う．

が手動で固定した IID が用いられやすい．

2. 2 IPv6 アドレス収集手法
全 IPv6 アドレスに対してスキャンする代わりに，
アクティブな IPv6 アドレスを収集して効率的にアド

本研究の貢献は以下のとおりである．(a) アドレス

レスのリストを生成する研究がなされている．それら

収集手法ごとのアドレス数の経時変化を明らかにする．

の研究で用いられる手法は大きく分けて 2 種類に分(b) 集めたアドレスに関して国・AS・アドレスの種類類される．一つ目は IPv6 アドレスを一切もたない状の観点で分析を行う．(c) IPv4 と IPv6 でのアドレス

態から，トラヒックデータやインターネット上の公開収集の比較を行う．また，集めたアドレスは最終的にデータ，サーバが提供する情報を用いてアドレスを収は倫理に反しない範囲で公開することを考えており，集する一次収集手法である．二つ目は事前にシードとセキュリティ以外の目的にも使用されることで広く貢呼ばれるアドレスセットを用意しておき，それをもと献できることを期待する．

にして効率良くスキャンや，尤もらしいアドレス候補

2. 背景と関連研究の生成を行う二次収集手法である．表 1 にそれぞれの

2. 1 IPv6 アドレス

ドレス収集手法について説明する．

IPv6 アドレスの割り当てについて簡単に説明する．

代表的な手法をまとめた．以下ではこれらの IPv6 ア

2. 2. 1 一 次 収 集

IPv6 アドレスのサイズは 128 ビットであり，ほとん

Gasser [11] らは受動的手法と能動的手法を組み合

どの IPv6 ユニキャストアドレスは上位 64 ビットをわせて IPv6 アドレスの収集を行った．受動的手法でプレフィックス，下位 64 ビットをインタフェース識

はヨーロッパのあるインターネットエクスチェンジポ

別子 (Interface IDentiﬁer; IID) としてもつ [12], [13]．

イントとネットワークで観測したトラヒックからアド

プレフィックスは基本的にネットワーク管理者がネッレスを抽出した．能動的手法では Alexa Top 1 Mil-

トワークに対して割り当てる．一方，IID の割り当

lion domains [18] や Rapid7 の Project Sornar [19]て方法は大きく分けて次の 3 種類が存在する．(1)と CAIDA [20] が公開している DNS データセット，

ユーザが手動で設定，(2) インタフェースの MAC ア

トップレベルドメインの DNS ゾーンファイルなどにドレスをもとに自動生成 (64-bit Extended Unique

おける AAAA レコードや PTR レコードを参照する

Identiﬁer; EUI-64 [12])，(3) その他 (Privacy Exten-

ことで IPv6 アドレスを得た．またそれに加えて，Asions [14] や Dynamic Host Conﬁguration Protocol

レコードなどから得られた IPv4 アドレスから DNS のfor IPv6 (DHCPv6) [15] などの疑似乱数をもとに自逆引き・IPv6 の正引きをすることで，IPv4 アドレス，

動生成されたものを含む)．これらの方法で割り当て

PTR レコード，AAAA レコード，IPv6 アドレスの順

られた IID のうち，(1) ユーザが設定した IID と (2)でアドレスを収集することも行った．更に traceroute

SLAAC により MAC アドレスを基に生成された EUI-測定の結果も用いることで，4 週間で 1.5 × 108 個

64 形式の IID は時間経過により変化することはない．

の IPv6 アドレスを収集した．これらのアドレスは，

しかし，Privacy Extensions や DHCPv6 により疑似

IPv6 の広告されているプレフィックスの 72%，AS の乱数をもとに生成される IID は時間とともに変わり84%をカバーしていた．

うる．また MAC アドレスを基にした EUI-64 形式の

IID は生成の方法から必ず 32 ビット目からの 16 ビットが 16 進数表記で ﬀfe となる．

IPv6 アドレスに割り当てられる IID の傾向は，IP
アドレスが付与されるホストの用途により傾向が異なる [1]．例えば，ラップトップ PC やスマートフォンの表1

先行研究の収集対象と集まった IPv6 アドレスの数
Table 1 Summary of past literature.

Data source
Gasser [11] traﬃc, traceroute,
DNS AAAA/PTR
Defeche [16]BitTorrent peers

ように主にクライアントとして用いられるホストではMAC アドレスや疑似乱数をもとに自動的に生成された IID が用いられることが多いが，DNS に IP アドレスが登録されるようなサーバ用途のホストではユーザ
224

Fiebig [17]Foremski [7]Murdock [10]MethodrDNS scan
Entropy
Clustering

#Addr
150M
1.5M
#Addr
Alias
(seeds) detection
5.8M (73K)
770K (10K)55M (3.0M)論文／大規模 IPv6 アドレスの収集・分析

Defeche [16] らは BitTorrent の IPv6 ネットワーク

から 1.0 × 107 個の IPv6 アドレスを生成した．生成を調査する過程で，ピアの IPv6 アドレスを収集した．

したアドレスの中には実際に ICMPv6 に応答するア

2009 年 10 月時点では 1 日で 100,000 ピアを発見し，ドレスが 7.7 × 105 個含まれていた．

2011 年 10 月には 1.8 × 10 ピア，2012 年 2 月には5

6Gen [10] ではシードからアドレスが密に存在す2 日で 6.6 × 105 ピアを発見している．また 2009 年

る範囲をスキャンの候補アドレスとすることで，約の 5 月から 7 月の間に 5.0 × 106 個のアドレスを発見

3.0 × 106 のシードアドレスから 5.5 × 107 個の応答がしたが，実際に BitTorrent の接続を確立できたのはある IPv6 アドレスを得た．後述するエイリアス空間

1.5 × 106 個のアドレスであったと報告している．

を検出する方法を提案した．

2. 2. 2 二 次 収 集

以上に紹介した先行研究の中には，非公開のデータ

Fiebig [17] らは DNS の逆引きの応答に含まれるスが必要なため他者が再現できないものも含まれる．本テータスを利用することで，シードの IPv6 アドレス

研究のアドレス収集では，それらの非公開のデータがをもとに DNS 権威サーバに PTR レコードが登録さ必要な収集手法を除いた範囲で，先行研究を参考にしれている IPv6 アドレスを収集した．DNS ではキャッた手法を用い，収集したアドレスに対して分析するこシュサーバからの応答に NoError や ServFail などのとで各手法の比較・検討を行う．

ステータスが含まれる [21]．その中で NXDomain ス

2. 3 エイリアス空間

テータスは問い合わせたドメイン名は存在せず，そのIPv6 では，実際にはホストに割り当てられていな

サブドメインも存在しないことを表す [22]．IPv6 ア

い IPv6 アドレスが，外部からはあたかも使用中であドレスの逆引きドメインは ip6.arpa. を根とする深さ

るかのように見える領域が存在する．そのような領域

32 の木構造をしており，各ドメインは 0 から f までをエイリアス空間と呼ぶ．このエイリアス空間は未使の 16 個のサブドメインをもつ．Fiebig らはこの木構用の IPv6 アドレス宛の通信にルータなどがリプライ

造を上位ドメインから下位ドメインへと再帰的に逆を返したり，領域内の全てのアドレスの DNS の逆引引きを行い探索した．その過程で応答ステータスがきに対して自動で生成した名前を返すことによって生

NXDomain であったドメインについては，それよりじる．二次収集では生成したアドレスが使用中である

下位のドメインは探索しないことで全探索する場合とかを確認するために，そのアドレス宛に ping などの比較して少ない回数の名前解決で探索した．ただし権応答を確認する必要があるが，このときに生成したア

威 DNS サーバの設定ミスなどでサブドメインが存在

ドレスがエイリアス空間内に存在するものであるか否するにもかかわらず NXDomain を返すドメインが存かを判別する必要がある．

在するため，最上位ドメイン（ip6.arpa.）から探索す

Fiebig [17] らは DNS の逆引きを上位ドメインからるだけではなく，事前に収集していたシードアドレス

下位ドメインに向かって探索していく過程で，/32，の/32，/48，/64 の値を用いて中間ドメイン（/32 の/48，/64 に対応するドメインにおいて，それ以下の場合は 8.b.d.0.1.0.0.2.ip6.arpa. など）から探索を行っ

サブドメインが全て同じであるような，/128 に対応た．この手法により，シードに Alexa Top 1 Million

する深さ 32 の最下位ドメインの PTR レコード 16

domains [18] や traceroute のデータセットなど一般に個（例えば/32 のドメイン 8.b.d.0.1.0.0.2.ip6.arpa.

公開されているアドレス 7.3 × 104 個を使用し，DNSに 対 し て は 0.0.· · ·.0.8.b.d.0.1.0.0.2.ip6.arpa.，· · ·，の逆引きを繰り返すことで最終的に 5.8 × 106 個のア

f.f.· · ·.f.8.b.d.0.1.0.0.2.ip6.arpa.）の名前解決を行い，ドレスを得た．

三つの PTR レコードについて NoError を受信した場

機械学習を用いてシードとなるアドレスからホスト割り当てられていそうなアドレスの候補を生成する研合はエイリアス空間である，というヒューリスティッ
クな手法を用いた．

究も行われている．Entropy/IP [7] では IPv6 アドレ

Gasser [8] らは生成したアドレスを含むある一定のスを 4 ビットごとに区切ったニブルに分割し，各ニブ

プレフィックスに含まれるランダムな IPv6 アドレス

ルのエントロピーを計算，更にベイジアンネットワー

をスキャンすることで，その領域がエイリアス空間でクによりニブル間の依存関係をモデル化することで，あるかの判別手法を提案した．

シードから尤もらしいアドレスを生成する．この手法
により，1000 個のアドレスリスト 10 セットのシード

本研究の二次収集においてもエイリアス空間の検出
を行う．
225

電子情報通信学会論文誌 2020/6 Vol. J103–B No. 6

3. アドレス収集手法しており，世界中の数百万から数千万の機器で使用されている．NTP Pool Project の特徴として DNS に本研究で用いた七つの一次収集手法と一つの二次収よる分散処理を行っており，またクライアントに地理集手法について説明する．なお，本研究ではインター的に近いサーバが採用されやすい，といった点が挙げ

ネット上に公開されている DNS のデータや traceroute

られる．この NTP Pool Project に登録することによの結果などの，容易に取得できて長期収集の必要がなり構築したばかりの NTP サーバでも多くの問い合わいものは用いていない．

せを受信することができる．ただし，NTP サーバの3. 1 一次収集手法

応答時間が安定しない際にはその NTP サーバは問い

a ) 権威 DNS サーバによる収集

合わせ候補から一時的に除外されるため，サーバに届

権威 DNS サーバを構築し，問合せ元キャッシュサー

くクエリ数は安定しない．

バの IPv6 アドレスを収集した．DNS サーバには実験e ) BitTorrent ネットワークの探索による収集用に取得したドメイン名と IPv6 アドレスの対応が登BitTorrent の Peer to Peer (P2P) ネットワークを録してあり，正引き・逆引き共に可能になるように設探索することで，ネットワーク上のピアの IPv6 アド

定した．この状態で他手法のアドレス収集を行うこと

レスを収集した．Defeche [16] らの手法にならい，本で，ドメイン名と IP アドレスを外部に知らしめ，名前研究でもファイルをダウンロード・アップロードする

解決のクエリが送られてくるようにする．また，IPv4

ことなくネットワークを探索し，アドレスの収集のみ

アドレスの逆引きを一つ同じ名前で登録しておくことを行った．具体的には各ピアが他のピアの情報を共有

で，IPv4 アドレスから FQDN を経由して IPv6 アド

する DHT ネットワーク内において，一つのピアを起レスへ到達できるようにした．

点にピア情報の要求メッセージを再帰的に送信するこb ) Web サーバによる収集とでネットワーク上に存在するピアのアドレスを収集

実験用サーバに作成した Web ページにアクセスすした．

るクライアントの IPv6 アドレスを収集した．また，

f ) Bitcoin ネットワーク上のアドレス収集

インターネット上の幾つかの Web ページに，本サー

Bitcoin のネットワーク上のノードの IPv6 アドレ

バの Web ページへのリンクを貼り，そこから辿ってスを収集した．Bitcoin ネットワークを実際に探索すくるクローラの IPv6 アドレスの収集も行った．

ることはせず，Bitnodes [24] が公開している API をc ) Mail サーバによる収集

用いた．Bitnodes は Bitcoin ネットワーク上のノー

Mail サーバを新たに構築し，送られてくるメールのドに，他のノードのアドレスを要求するメッセージをヘッダから送信元の IPv6 アドレスを収集した．より再帰的に送るクローラを動かしている．公開されてい多くのメールが送られてくるように，特にスパムメー

る API はこのクローラによって得られたデータを取ルを集めることを目指して，メールアドレスを次の三得することができる．これを定期的に取得することでつの方法で広報した．(1) Web ページにメールアドレ

Bitcoin ネットワーク上のノードの IPv6 アドレスをスを貼付 (4 件)，(2) メーリングリストに登録 (20 件)，

取得した．

(3) スパムメールへ返信 (3 件)．また，実験用サーバのg ) トラヒック観測による収集

ドメイン名を知ったスパムメール送信者が，こちらがデータ収集の比較のために，トランジットトラヒッ

想定していないメールアドレス宛にスパムメールを送

クからも IPv6 アドレスの収集を行った．トラヒック

信してくる可能性も考慮し，実験用ドメイン宛のメーは WIDE プロジェクト MAWI traﬃc repository [25]

ルは全て受信するようにエイリアスを設定した．

のデータを利用した．これには毎日 14:00-14:15 の 15d ) NTP サーバによる収集
実験用サーバで時刻同期用の NTP サーバを構築して，問い合わせ元の IPv6 アドレスを収集した．そし分間のトラヒックが含まれる．

3. 2 二次収集手法
a ) DNS 逆引き探索による収集て，より多くのクライアントから問い合わせを受信す

DNS の PTR レコードが登録されている IPv6 アドるために，NTP Pool Project [23] にサーバの IP ア

レスを 2.2.2 で述べた Fiebig [17] らの手法にならいドレスを登録した．NTP Pool Project は世界各地の収集した．またエイリアス空間の検知・排除について

NTP サーバをプールした大規模仮想クラスタを提供

も 2.3 で述べた Fiebig らの手法に従った．

226

論文／大規模 IPv6 アドレスの収集・分析

でアドレス収集期間が異なるため，単純に数値比較を

4. 実験・結果

すべきでないことに注意が必要である．約 400 日前

前節で述べた八つのアドレス収集手法を用い，以下

後の収集により，一つの仮想マシンでの収集で 3,800の三つの実験を行った．

万の IPv6 アドレスを集めることができた．またこれ（ 1 ） 同一環境でのアドレス収集手法の比較

らのアドレスは 7,369 の AS をカバーしている．2019（ 2 ） 地理的に離れたサーバにおける収集

年 6 月時点で IPv6 を広告をしている AS 数は 17,119（ 3 ） IPv4 と IPv6 におけるアドレス収集の比較であるため，この結果はそれらの AS の 4 割以上をカ

本節ではそれぞれの実験に関して，その目的・内容をバーしていることになる．
次に，表 3，表 4 は各手法で得られたアドレスが属

述べ結果を示していく．

4. 1 アドレス収集手法の比較

する国，AS の上位五つとその割合を示したものであ

まず，前節で述べた各アドレス収集手法を比較する

り，それぞれ一次収集，二次収集の結果を表している．

ために，一つの仮想マシン上に全ての手法を実装し，そして表 5 は収集したアドレスを IID の種類ごとのアドレスを収集した．ただし，Mail サーバでの収集で割合である．ここでは IID の種類として (1) 16 進数

きたアドレスは Gmail による Google のアドレス四つ表記にして 4 桁ずつ区切った際に “0000” を含むもの，のみであったため，以降では特に言及しない．アドレ(2) 25 ビット目から 42 ビット目が “ﬀfe” であるもの，

ス収集は 2018 年 6 月より開始した．

(3) それ以外，の 3 種類を考える．これらは 2.1.1 で

4. 1. 1 実 験 結 果

述べた (1) ユーザが手動で設定した IID，(2) MAC ア

各手法で収集したユニークな IPv6 アドレス，/64

ドレスをもとに生成されたの IID，(3) その他の方法

プレフィックス，AS 番号の数を表 2 に示す．各手法

で生成された IID に対応している．前者二つは基本的に短時間に値が変化することはなく，その他の方法で

表 2 各手法で収集した IPv6 アドレス，/64 プレフィッ
クス，AS 数
Table 2 Collected IPv6 addresses, /64 preﬁxes and
ASes.
DNS
Mail
Web
NTP
BitTorrent
Bitcoin
Traﬃc
rDNS
Total
UniquePeriod #Address #preﬁx/64 #AS
425 days
12.8K
1.7K
786
354 days
4
3
1
352 days
984
793
152
393 days
1.8M
1.8M
576
410 days
28M
16M 2,963
385 days
27K
16K
618
420 days
2.2M
1.3M 6,695
55 days
7.5M
118K
582
40M
20M 12,370
38M
19M 7,369生成された IID に時間とともに値が変化するものが含まれる．
最後に，各手法での収集したユニークなアドレス数と，それらのアドレスを/64，/48，/32 のプレフィッ
クスで区切ったもののユニークな個数の累積数を表したものを図 1 に示す．この図は横軸が収集開始日からの経過日数，縦軸がその日までに収集したアドレス・
プレフィックスの累積数である．ただし DNS 逆引き探索による収集手法は，用いたシードの数・種類や実装の並列数によって，アドレスの収集速度が大きく異なるため，図 1 には含まない．

表 3 一次収集により集まったアドレスの国・AS 上位 5 位
Table 3 Top 5 countries and ASes of addresses. (primary collection)
DNS
WebCountry
AS
CountryAS
US 47.0% Cloudﬂare (AS13335) 23.9% US 31.4% Amazon (AS14618) 10.5%
TW 18.3% HINET (AS34625) 17.9% BR 8.3% Google (AS15169) 7.6%
JP 8.1% Google (AS15169) 16.6% FR 6.1% Comcast (AS7922) 5.0%
CN 3.0% OpenDNS (AS36692) 3.1% MY 5.2% CLARO (AS28573) 4.3%
IE 2.5%
AT&T (AS7018)
2.1% JP 5.1% TM Net (AS4788) 3.8%

NTP
CountryAS
IN 52.7% RelianceJio (AS55836) 37.6%
SA 15.8% Saudinetsrc (AS25019) 15.8%
JP 10.1%
KDDI (AS2516)
7.1%
VN 5.7% VodafoneIndia (AS38266) 4.9%
CN 5.3%
VNPT (AS45899)
4.8%

BitTorrent
Bitcoin
Traﬃc
Country
AS
Country
AS
CountryAS
US 39.3% T-mobile (AS21928) 13.8% US 16.0% Proxad (AS12322) 6.3% US 35.5% T-mobile (AS21928) 11.5%
IN 11.6% RelianceJio (AS55836) 9.5% DE 15.4% Comcast (AS7922) 5.7% JP 11.0%
HINET (AS3462)
9.9%
CN 8.4% Comcast (AS7922)
6.8% CN 10.3% Swisscom (AS3303) 4.5% TW 10.5% Softbank (AS17676)
5.8%
JP 7.5%HINET (AS3462)
4.5% FR 8.7% Hetzner (AS24940) 3.8% CN 8.5% Comcast (AS7922)
4.7%
RU 5.3% Comcast (AS7725)
3.7% BR 5.3% DTAG (AS3320) 3.6% IN 5.2% RelianceJio (AS55836) 4.6%227

電子情報通信学会論文誌 2020/6 Vol. J103–B No. 6

図 1 手法ごとの収集したアドレス数の時間的推移
Fig. 1 Growth of the number of collected addresses.

表 4

二次収集により集まったアドレスの国・AS 上位 5
位
Table 4 Top 5 countries and ASes of addresses. (secondary collection)

スを集めたが，他の手法の結果と比べると，集まった

rDNS

DNS の問い合わせを行っているクローラであり，幾つCountry
CZ 55.3%
US 22.2%
BY
7.4%
JP
3.8%
DE
3.6%

AS
Casablanca (AS15685)
Comcast (AS7922)
BELPAK (AS6697)
interQ (AS63949)
Linode (AS13030)

アドレスに対する/64 プレフィックス数と AS 番号数が少ない．これは集まったアドレスの多くが自動的にかのクローラが一定時間ごとに IID を変化させながら

55.0%
18.4%
7.4%
3.7%
3.6%

問い合わせを行っていたためである．表 5 の “0000”
を含む IID が多いのも同様に，クローラのアドレスが“0000” をもっていたためである．また図 1 (a) では 20日を過ぎたところでアドレス数の増加率が大きくなっているが，これはこの日から新たなクローラに巡回さ

表 5 収集したアドレスの IID タイプ別割合
Table 5 IID types of collected addresses.
Type DNSWeb NTPBTれるようになったためである．これと同様に他の今後

BC Traﬃc rDNS

(1) “0000” 90.4% 19.1% 21.9% 13.0% 20.2%

19.3% 91.3%

も他のクローラが問い合わせをしてくるようになると，(2)

6.5% 11.8%

12.4%

1.1%

更にアドレス収集速度が上がることが期待される．

6.9% 80.1% 75.0% 80.5% 68.1%

68.4%

7.5%

“ﬀfe”

(3) Others

2.8%

0.8%

3.1%

b ) Web サーバによる収集
Web サーバではアクセスしてくるクライアントのア

以下ではこれらの収集結果に関して，各アドレス収

ドレスを収集したが，アドレスは権威 DNS サーバと集手法特有の経時変化の傾向や収集したアドレスの特同様に Web サイトを自動的に巡回しているクローラ

徴に重点を置いて考察する．本研究では各アドレス収のものが主であった．しかし Web サーバのアクセス

集手法間の特徴を比較し，手法ごとに特有の傾向を観

ログを確認すると，存在しない “wp-login.php” ペー

測すること目的としているため，全ての手法に共通しジへのスキャンと見られるアクセスが確認でき，DNSて見られる傾向については図・表に示すのみに留め，サーバとは異なり企業が運用するクローラだけではな

詳しい言及はしないものとする．そのため，各手法のく ISP が顧客に払い出していると思われるアドレスが考察に置いて言及する観点が異なることに注意され多く収集された．それらのアドレスの IID は疑似乱数

たい．

をもとに生成されたように見え，それが表 5 の DNSa ) 権威 DNS サーバによる収集
権威 DNS サーバへの問い合わせ元の IPv6 アドレ
228と Web のアドレスタイプの構成割合の違いに表れた．
クローラからのアクセスはドメイン名を指定してア論文／大規模 IPv6 アドレスの収集・分析

クセスしてくるもの，IP アドレスからアクセスしてく増加を続けていることから，BitTorrent のピアは IID

るものの双方が観測された．また，web 上の様々な場

だけではなく，プレフィックスも変化しているものと所に設置したリンクを辿ってアクセスしてくるクロー考えられる．これは，集めたアドレスの中に IID が共ラも現れた．図 1 (b) に示すように，収集開始直後は通の EUI-64 形式で，プレフィックスが異なるアドレ

IPv6 アドレスの集まりが少ないが，1ヶ月程度経った

スが多数存在していたことからも，確認することがで頃からアドレス数が伸び始めるようになった．これはきた．アドレスのプレフィックスが変化する原因とし

DNS サーバと同様に新たなクローラからアクセスをて，家庭などにプレフィックスを割り当てている ISP

受けるようになったためであり，同じクローラがアドが一定期間ごとにその割り振りを変更していることや，レスを変えてアクセスしてくることも考慮すると，今

ピアがラップトップ PC などのもち運び可能なホスト

後もアドレス数は増加していくと予想できる．

で，様々なネットワークで BitTorrent ネットワークc ) NTP サーバによる収集に参加していることが考えられる．

NTP サーバでは時刻の問い合わせをしてくるクラ特殊な例として，同一の EUI-64 形式の IID をもつ

イアントのアドレスを収集したが，表 3 を見ると，収アドレスだが異なるネットワークに割り当てられてい集したアドレスの半数以上がインドのものであった．

たアドレスが観測された．これは MAC アドレスが固

特に AS55836 (RelianceJio) に割り当てられたアドレ

定された仮想マシンのイメージを複数のホストマシン

スが多く集まっている．この RelianceJio はインドので可動した場合などに見られる．このように IID が同通信会社で，スマートフォンなどのモバイル回線を運一のアドレスがあっても，それが全て一つのホストの用している企業である．APNIC の調査 [26] によると，

アドレスであるとは限らない．

2019 年 8 月時点でこの AS は全 AS の中で二番目にe ) Bitcoin ネットワーク上のアドレス収集

ユーザ数が多いとされている．そのため，それらのス本研究では Bitcoin については既に動いているク

マートフォンのアドレスが多く集まったのではないか

ローラのデータを API で参照したため，収集開始当初と思われる．

からまとまった IPv6 アドレスを手に入れることがでまた，NTP サーバでは NTP Pool Project の仕様

きた．しかし，その後のアドレス収集速度は他の手法

により，サーバが存在する日本に近いアジア圏の国のと比べると遅い．これは同じ P2P 通信のクライアン

アドレスが多く集まっている．サーバが存在している

トである BitTorrent のピアとは違い，Bitcoin ネット

国に地理的に近接している国のアドレスが収集できる

ワークのピアは頻繁に IP アドレスを変えないためとと考えると，国や AS 番号の観点でより多様なアドレ考えられる．収集の過程から得られた情報ではこのこスを集めるためには，世界各地にサーバを構築し，そとを裏付ける情報を得られなかったため，BitTorrent

れぞれのサーバでアドレスを集めれば良いと言える．

と Bitcoin で集めたアドレスについては，追加として

d ) BitTorrent ネットワークの探索による収集

ICMPv6 echo request の送信を試みた．その結果，あBitTorrent ネットワークのクロールは今回実装しる日に応答があったアドレスのうち一週間後も応答がた手法の中で一番多くアドレスを収集することができあったアドレスの割合は，BitTorrent のピアのアドレ

た．図 1 (d) を見るとこの手法で得られる収集アドレ

スでは 70%であったのに対して，Bitcoin のノードのス数はおおむね収集時間に比例していることがわかる．

アドレスでは 92%であった．また，表 5 をもとに比また，アドレスだけでなく/64，/48 プレフィックスの

較すると，BitTorrent のピアのアドレスは約 80%が数も，一年以上経過した現在でも増加し続けている．

その他の IID に分類されたが，BitCoin で得られたア

しかし BitTorrent ネットワークから得られたアドレ

ドレスは 20%以上が “0000” を含む，手動で設定したスに対して ICMPv6 echo request を送信してみると，と思われる IID であった．これらのことから，上述のreply を返すピアの数は，常にほぼ一定のままであっとおり Bitcoin のネットワーク上に存在しているアド

た．これはノードが IPv6 アドレスを一定期間ごとにレスは BitTorrent ネットワークのピアのアドレスと変更していることによるためと考えられる．このこと比較して変化しにくいことが推測される．同一ホスト

は表 5 において，時間とともに変化するアドレスが含の異なるアドレスをどのように解釈するかは本研究のまれる Others が多いことからも確認できる．

焦点からは外れるため，ここでは別のアドレスとして

また，アドレス数の増加に伴いプレフィックス数も数え，そのような傾向が見られたと述べるに留める．
229

電子情報通信学会論文誌 2020/6 Vol. J103–B No. 6f ) トラヒック観測による収集間が存在し，本研究で収集アドレスにはそれらが含ま

トラヒックで得られた IPv6 アドレスは表 2 からわれる結果となった．

かるように，数量では他の手法で得られたものより少収集時間については，実装した Fiebig らの手法はないものの，多くの AS のアドレスを集めることがで

幅優先探索と深さ優先探索を組み合わせた手法が使わきた．更に表 3 のように，特定の AS のアドレスに偏れており，シードの数にも依るが実際に IPv6 アドレ

ること無く収集することができた．

スが得られ始めるまでに，今回は 20 日間近くを要し

g ) DNS 逆引き探索による収集

た．そのため本手法は短期間でアドレスを収集したい

今回の実験では BitTorrent ネットワークの探索に場合は不向きな手法であるといえる．

よって得られた/32 プレフィックス 2,526 個を含む 40K

4. 1. 2 各収集手法の比較のアドレスをシードとして用いた．そこから本手法で各手法で集まるアドレスの種類を整理する．収集し得られたアドレス数が 5.5M であるから，シードからたアドレスの IID を示した表 5 と各手法で収集対象

約 137 倍のアドレスを収集することができた．シードとするホストの性質を考慮すると，各手法で主としアドレスの個数，集まったアドレスの個数とその過程て集まるアドレスの種類は表 7 に示すとおりとなる．

での集まったプレフィックスの個数を，Fiebig [17] ら

ここでの分類は 2.1.1 での分類に対応しており，(3)の結果の一つと比較した結果が表 6 である．本研究でOthers には Privacy Extensions や DHCPv6 など疑用いたシードの個数は Fiebig ら用いたシードの 30 分

似乱数をもとに生成されたアドレスを含む．これを踏の 1 程度でありながら，Fiebig らと同程度の数のアド

まえて幾つかのケースにおける最適なアドレス収集手

レスを収集することができた．これは Fiebig らが公法について考える．

開サーバのアドレスを用いているのに対し，本研究でまず，セキュリティ向上を目的として，スキャン対は主に家庭のクライアント PC のアドレスを用いてい象とするアドレスリストを生成したい場合，定期的にるという違いに由来する．

アドレスが変化しないサーバのアドレスを集めること

この収集手法においては 2.3 で述べたエイリアス空を考える．BitTorrent ネットワークの探索などのク間が観測された．表 6 において Fiebig らの収集結果

ライアント PC のアドレスが集まる手法は適しておでは/48 プレフィックス数に対し/64 プレフィックス数らず，今回試した手法の中ではそのため表 7 を参考が少ない．本研究の結果においても/32 プレフィックにして，DNS サーバや Bitcoin ネットワークの探索，ス数に対して/48 プレフィックス数が 17 倍であるのに

DNS の逆引き探索による収集が適していることがわか

対し，/48 プレフィックス数に対して/64 プレフィック

る．次に，二次収集手法の開発など実験に用いるため

ス数が 2.5 倍であり，比率に変化が生じている．これに様々な AS に含まれるアドレスリストが必要な場合

らはエイリアス空間を除去したことに由来する．

は，表 3 を参考に，BitTorrent・Bitcoin ネットワー

本研究における DNS の逆引きで収集したアドレス

クの探索やトラヒックからの抽出による収集を行えばの ICMPv6 応答率はごくわずかであった．このことか良い．他にも，種別を問わず多くの IPv6 アドレスがら，収集したアドレスには未検出のエイリアス空間に必要な場合は図 1 より，BitTorrent ネットワークの属するものが存在していると考えた．収集したアドレ探索を行うのが最適であるといえる．このようにアドスのうち，表 4 において多数を占めている AS15685

レス収集の目的によって異なる収集手法を用いること(Casablanca) のアドレスについて調査すると，特定で，効率良くアドレスを集めることができる．

のアドレス空間において機械的な逆引きを行っている

4. 2 海外サーバにおけるアドレス収集

挙動が見られた．よって，DNS の逆引きによる収集

次に，地理的に離れた複数のサーバで収集を行った

では Fiebig らの手法では検出できないエイリアス空際の収集できる IP アドレスの数や重複具合を確認する

表 6 rDNS enumeratoin の先行研究との比較
Table 6 Comparison of rDNS enumeration.

表 7 手法ごとに集まるアドレスの種類
Table 7 Collected Address type.

Seed
Address# /32 # /48 # /64 # /128
Fiebig [17] (80 Parallel)
73k
856k
582k
5.3M
this study (10 Parallel)
2.5k
42k
144k
5.5M

230

(1) Manual(2) SLAAC(3) Others

DNS Web NTP BT BC Traﬃc rDNS








 



 


論文／大規模 IPv6 アドレスの収集・分析

ために，日本の他にイギリス・アメリカに設置した仮想

4. 2. 2 海外での BitTorrent 探索による収集結果マシンに NTP サーバでの収集環境と BitTorrent の探

BitTorrent のクローラをアメリカ・イギリスに用索環境を構築し，期間を合わせて各国で同時に収集を意し，それぞれのクローラで日本でおこなったものと行った．実験期間は NTP サーバでの収集が 2019 年 5

同様の DHT ネットワーク上のピアのアドレス収集を

月 10 日の 1 日間，BitTorrent の探索が 2018 年 12 月

行った．その結果を表 9 に示す．

14 日からの 28 日間である．なお，NTP と BitTorrent

複数サーバでの BitTorrent の探索で集まったアド

以外の手法については，DNS と Web ではクライアン

レスは，NTP での結果と比べて特に/32 での重複のトが IP アドレスまたはドメイン名をもとにアクセスし割合が多い結果となった．また集まったアドレスの国てくるため地理的な影響がなく，Bitcoin に関してはクごとの内訳を見ると，どの国で集めたアドレスも類似

ローラを運用している組織の探索結果を利用しており，の内訳となっており，海外にクローラを設置したこと

いずれもサーバのロケーションによる結果の変化は考による集まるアドレスの多様性の向上はみられないとえにくいため，海外サーバでの収集は行わなかった．

考えられる．ただし，ユニークなアドレスの数は少な

4. 2. 1 海外での NTP サーバでの収集結果

くないため，国や AS の多様性が重要でない場合には各国で収集できた IPv6 アドレス数・/32 プレフィッ

複数のクローラを用意することは効果的である．

クス数と，その国のサーバのみで集まったそれぞれの

4. 3 IPv4 での収集との比較

個数を表 8 (a) に示す．

IPv6 と IPv4 でのアドレス収集の比較を行うために，

NTP サーバによる収集では，サーバが位置する国

幾つかのアドレス収集手法を期間を合わせて IPv4 とごとに異なるアドレスが集まり，/32 プレフィックス

IPv6 で同時に行った．用いた収集方法は DNS・Web・の重複は少数であった．この結果は，NTP Pool では

NTP サーバにおける収集，BitTorrent・Bitcoin ネッ

クライアントが明示的にどの国の NTP サーバを利用

トワークの探索による収集である．収集は全て国内でするか指定しない限り地理的に近い NTP サーバが使行い，各手法で IPv4 と IPv6 の収集は同一ホスト上用される，という仕様の影響が大きいと考えられる．

の同一環境で行った．

それを確認したのが，表 8 (b) である．この表は NTP

4. 3. 1 実 験 結 果

サーバを構築した国ごとに，集まったアドレスが属す集まったアドレス数と AS 数を表 10 に示す．なお，る国の上位 5 カ国を示したものである．これにより2019 年 6 月時点で経路広告をしている AS 数は 65,036

NTP クライアントは地理的に距離が近いサーバを利であり，そのうち IPv6 の経路広告している AS 数は用していることがわかる．このように NTP Pool では

17,119 である [27]．IPv4 と IPv6 を比較したときに，収集されるアドレスが収集を行う国に依存することかどの手法でも収集できたアドレス数が IPv4 のほうがら，より多くの国のアドレスを収集するには複数の国多くなっている．これは，インターネットプロトコル

での収集が必要となる．

の主流が未だ IPv4 であり，ユーザ数以外にもクロー

表 8 海外 NTP サーバにでの収集結果
IPv6 address collection on NTP servers inthree countries.
(a) The number of collected addresses

表 9 海外 BitTorrent クローラでの収集結果
Table 9 IPv6 address collection by BitTorrent inthree countries.
(a) The number of collected addresses

#Addr
1.8K
193
8.3K

JP
UK
US

Table 8JPUK
US

#uniqAddr
1.8K
187
8.3K

# /32
92
49
398

#uniq /32
51 (55.4%)
34 (69.4%)
360 (90.5%)(b) Top 5 break down of source countries
JP
CN 63.97%
JP 15.28%
OM
6.56%
TH
5.82%
VN
5.07%

UK
DE 41.97%
GB 36.79%
IN
6.22%
BR
5.70%
US
4.66%

US
US 99.28%
BR
0.35%
PA
0.14%
IN
0.13%
GT
0.02%

#Addr
1.8M
1.1M
136K

#uniqAddr
1.2M
0.5M
21K

# /32
6,515
6,070
3,967

#uniq /32
991 (15.2%)
336 (5.5%)
17 (0.4%)(b) Top 5 break down of source countries

US
JP
IN
TW
RU

JP
48.49%
8.26%
7.48%
5.87%
5.40%

US
JP
TW
IN
RU

UK
52.76%
8.20%
6.39%
4.50%
4.21%

US
JP
FR
TW
IN

US
50.19%
7.32%
6.41%
6.18%
4.47%

231

電子情報通信学会論文誌 2020/6 Vol. J103–B No. 6
表 10 IPv4・IPv6 の収集結果
Table 10 Collected IPv4 and IPv6 addresses.
IPv4

れぞれの手法では集まるアドレスの速度が大きく異なること，いずれの一次収集手法でも一年間の収集で

IPv6#AS #Address #AS

はアドレス数が頭打ちにならないことを示した．そしDNS 336 days

31.4K

3,053

12.0K

735

て，収集したアドレスの分析を行い，手法ごとの集まWeb 352 days

20.3K

3,639

1.0K

154

Period #Address

NTP

20 days

1.3M 17,640

40.1K

195

るアドレスの種類や国・AS に違いがあることを明ら

BitTorrent

25 days

7.4M 23,176

2.6M

1,968

かにし，海外でのアドレス収集が有用であることを確

Bitcoin 289 days

118K

2,991

19.6K

548

Traﬃc

70.7M 41,606

0.2M

3,346

20 days

認した．また IPv4 で同様の収集を行い，収集できるアドレス数が現在では IPv4 が勝っていること，そして IPv4 においてもアドレス数が収束していないこと

ラやスキャナの数が IPv4 の方が多いからであると考から，IPv6 における更なる収集の余地を確認した．

えられる．AS 数を考慮すると，例えば BitTorrent の

今後は今回用いたアドレス収集手法の更なる長期的探索で集めたアドレスの AS 数が IPv4 では IPv6 のな結果を調べるとともに，他の収集手法についても比10 倍以上であるのに対し，アドレス数は 3 倍程度であ較・検討をしていく．海外での収集を効率的に行うにるなど，IPv4 では AS 数の割に IP アドレスが集まっ

当たり，効率的なアドレス収集環境の構築を行うためていない．これは，単に IPv6 に対応している AS でには，実験に用いるサービス・クローラを一つの仮想は IPv6 ホストが多いというだけでなく，IPv6 アドレ

マシンやコンテナにパッケージ化することが必要となスが変化するホストの影響もあると考えられる．そのるが，これも今後の課題である．また，集めたアドレ

ため，IPv6 ではアドレス数に対してホスト数が少な

スを用いて IPv6 ネットワークに関する詳細な測定・い可能性があり，逆に IPv4 では NAT の存在などに実験や IPv4 と IPv6 のアドレス収集割合の変化につよりアドレス数に対してホスト数が多い可能性がある．

いても検討していく．

また，収集したアドレス数の時間的変化を確認すると IPv4 でも IPv6 と同様にどの手法でも頭打ちは確

謝辞 本研究は JSPS 科研費 18H03237 の助成を受けたものである．
文

認できず，ホスト数を考慮しない単純なアドレス数は増加を続けていくことが推測でき，更に長期の観測が必要である．

F. Gont and T. Chown, “Network Reconnaissance in[2]

Z. Durumeric, E. Wustrow, and J.A. Halderman,

IPv6 networks,” RFC7707, 2016.

5. 実験に関する倫理“ZMap: Fast internet-wide scanning and its security
applications,” Proc. USENIX Security Symposium,
pp.605–619, 2013.

一般に，ネットワークに対するスキャン行為は攻撃と判断されることがあり，本研究で行う実験にも，外[3]

accessed Sept. 5, 2019.
[4]

S. Thomson, T. Narten, and T. Jinmei, “IPv6 state-[5]

J. Czyz, M. Luckie, M. Allman, and M. Bailey,less address autoconﬁguration,” RFC4862, 2007.

高い負荷をかけないために，先行研究で配慮されている手法はそれに倣い，その他の手法に関しても最新の“Don’t forget to lock the back door! A Character-

注意を心掛けた．実験を行うホストには Web サーバ

ization of IPv6 network security policy,” Proc. ISOCを構築し，スキャンを行っている目的と連絡先を明記
し，もしスキャン対象から除外する要求があれば，適NDSS’16, pp.21–24, 2016.
[6]

IMC’18, pp.231–237, 2018.
[7]

P. Foremski, D. Plonka, and A. Berger, “Entropy/IP:
Uncovering structure in IPv6 addresses,” Proc. ACM

6. む す び
本研究では，まず先行研究を含む八つの IPv6 アド

K. Fukuda and J. Heidemann, “Who knocks at the
IPv6 door? Detecting IPv6 scanning,” Proc. ACM

切に対応を行う．また，集めたアドレスを研究目的以外には使用しない．

R.D. Graham, “MASSCAN: mass IP port scanner,”
https://github.com/robertdavidgraham/masscan.

部のサーバに対して大量のパケットを送信するものが含まれる．そこで，本研究では外部のサーバに対して

献[1]

IMC’16, pp.167–181, 2016.
[8]

O. Gasser, Q. Lone, Q. Scheitle, M. Korczyński, P.
Foremski, S.D. Strowes, L. Hendriks, and G. Carle,

レス収集手法を国内の一つの仮想マシン上に実装して“Clusters in the expanse: Understanding and unbias-

アドレス収集を行い，3,800 万のアドレスを得た．そing IPv6 hitlists,” Proc. ACM IMC’18, pp.364–378,の際の手法ごとのアドレス数の増加を示すことで，そ
232

2018.

論文／大規模 IPv6 アドレスの収集・分析[9]

K. Borgolte, S. Hao, T. Fiebig, and G. Vigna, “Enumerating active IPv6 hosts for large-scale security
scans via DNSSEC-signed reverse zones,” Proc. IEEE
SSP’18, pp.770–784, 2018.

[10]

A. Murdock, F. Li, P. Bramsen, Z. Durumeric, and新津 雄大
2018 東大・工・電子情報卒．現在，東大大学院情報理工学系研究科修士課程．IPv6
に関する研究に従事．

V. Paxson, “Target generation for internet-wide IPv6
scanning,” Proc. ACM IMC’17, pp.242–253, 2017.
[11]

O. Gasser, Q. Scheitle, S. Gebhard, and G. Carle,“Scanning the IPv6 internet: Towards a comprehensive hitlist,” Proc. IFIP TMA’16, p.9, 2016.

[12]

R. Hinden and S. Deering, “IP version 6 addressing
architecture,” RFC4291, 2006.

[13]

B. Carpenter, T. Chown, F. Gont, S. Jiang, A.
Petrescu, and A. Yourtchenko, “Analysis of the 64bit boundary in IPv6 addressing,” RFC7421, 2015.

[14]

小林

諭

2018 東大大学院情報理工学系研究科博
士課程了．博士 (情報理工学)．現在，国立情報学研究所特任研究員．ネットワーク運用情報からの知識抽出に関する研究に従事．

T. Narten, R. Draves, and S. Krishnan, “Privacy
extensions for stateless address autoconﬁguration in
IPv6,” RFC4941, 2007.

[15]

T. Mrugalski, M. Siodelski, B. Volz, A. Yourtchenko,

福田 健介

（正員）

M. Richardson, S. Jiang, T. Lemon, and T. Winters,

1999 慶大大学院理工学研究科計算機科“Dynamic host conﬁguration protocol for IPv6

学専攻博士課程了．博士 (工学)．現在，国立情報学研究所アーキテクチャ科学研究系
准教授．インターネット及びネットワーク
セキュリティに関する研究に従事．

(DHCPv6),” RFC8415, 2018.
[16]

M. Defeche and E. Vyncke, “Measuring IPv6 traﬃc[17]

T. Fiebig, K. Borgolte, S. Hao, C. Kruegel, and G.

in BitTorrent networks,” Internet-Draft, 2012.
Vigna, “Something from nothing (There): Collecting global IPv6 datasets from DNS,” Proc. PAM’17,
pp.30–43, 2017.
[18]“Alexa Top 1,000,000 sites,” http://www.alexa.com/
topsites. accessed Sept. 5, 2019.

[19]“Rapid7 Soner Project: Open Data,”
https://opendata.rapid7.com. accessed Sept. 5, 2019.

[20]

Center for Applied Internet Data Analysis, “CAIDA
IPv6 DNS Names Dataset,” http://www.caida.org/
data/active/ipv6 dnsnames dataset.xml.

[21]

D. Eastlake, “Domain name system (DNS) iana con-

[22]

S. Bortzmeyer and S. Huque, “NXDOMAIN: There[23]“pool.ntp.org: the internet cluster of ntp servers,”[24]“Global Bitcoin Nodes Distribution,”[25]“WIDE MAWI WorkingGroup,”[26]

APNIC, “Customers per AS Measurements,”

siderations,” RFC6895, 2013.

江崎

浩

（正員）

1987 九州大学大学院・工・電子修士課程
了．同年 (株) 東芝入社．1990 米国ニュージャージ州ベルコア社．1994 コロンビア大学・客員研究員．1998 東京大学大型計算機センター・助教授．2001 同大学大学院・情報理工学系研究科・助教授．2015 同大
学大学院・同研究科・教授，現在に至る．博士 (工学，東京大学)．MPLSJAPAN 代表，IPv6 普及・高度化推進協議会専務
理事，WIDE プロジェクト代表，JPNIC 副理事長．

Really is nothing underneath,” RFC8020, 2016.
https://www.pool.ntp.org. accessed Sept. 5, 2019.
https://bitnodes.earn.com. accessed Sept. 5, 2019.
http://mawi.wide.ad.jp. accessed Sept. 5, 2019.
https://stats.labs.apnic.net/aspop/. accessed Sept.
5, 2019.
[27]

RIPE NCC, “IPv6 Enabled Networks,”
http://v6asns.ripe.net. accessed Sept. 5, 2019.

（2019 年 9 月 13 日受付，12 月 3 日再受付，2020 年 2 月 21 日早期公開）

233