electricsheepafrica/africa-ixp-routing-exposure

该数据集名为“非洲IXP与路由暴露”，专注于分析非洲互联网交换点（IXP）的分布和路由暴露情况，以评估后量子密码学时代下的数字基础设施风险。数据集旨在回答哪些非洲国家因缺乏本地IXP而导致国内流量需通过外国司法管辖区路由的问题。它包含三个CSV文件：ds3_ixp_country_coverage.csv（54行，记录各国IXP覆盖状态，如国家代码、IXP数量、是否有IXP）、ds3_african_ixps.csv（87行，列出非洲IXP详细信息，如IXP ID、名称、国家、城市、对等点数量）和ds3_ripe_probe_coverage.csv（54行，提供各国RIPE Atlas探测覆盖数据，如连接探测数）。关键发现包括：在PeeringDB中注册了87个IXP，覆盖42个非洲国家；12个国家没有IXP，其国内流量需离开非洲大陆再返回；以及262个RIPE Atlas探测分布在37个国家，用于测量路由绕行延迟。数据来源于PeeringDB API和RIPE Atlas probe API，采用被动收集公开数据的方法，无拦截或私有访问。该数据集是“非洲密码学暴露与后量子风险”集群的一部分，用于支持网络安全和基础设施研究。The dataset, titled Africa IXP & Routing Exposure, focuses on analyzing the distribution of Internet Exchange Points (IXPs) and routing exposure in Africa to assess digital infrastructure risks in the post-quantum cryptography era. It aims to answer which African countries lack local IXPs, causing domestic traffic to be routed through foreign jurisdictions. The dataset includes three CSV files: ds3_ixp_country_coverage.csv (54 rows, documenting IXP coverage per country, such as country code, number of IXPs, and whether an IXP exists), ds3_african_ixps.csv (87 rows, listing detailed information on African IXPs, including IXP ID, name, country, city, number of peers), and ds3_ripe_probe_coverage.csv (54 rows, providing RIPE Atlas probe coverage data per country, such as connected probes). Key findings include: 87 IXPs registered in PeeringDB across 42 African countries; 12 countries have no IXP, requiring their domestic traffic to leave and re-enter the continent; and 262 RIPE Atlas probes across 37 countries available to measure routing detour penalties. Data is sourced from PeeringDB API and RIPE Atlas probe API, collected passively using public data without interception or private access. This dataset is part of the African Cryptographic Exposure & Post-Quantum Risk cluster, supporting cybersecurity and infrastructure research.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集构建于对非洲数字基础设施中路由暴露风险的系统性评估之上。研究团队首先通过PeeringDB API获取非洲各国互联网交换点（IXP）的注册信息及其对等互联成员数据，随后利用RIPE Atlas探针API统计各国内部可用于测量路由迂回延迟的活动探针数量。在此基础上，该数据集将非洲大陆54个国家的IXP覆盖率、对等互联规模以及路由测量可行性进行了结构化整合，形成了涵盖87个IXP、262个RIPE Atlas探针的详尽记录。

特点

该数据集的核心特征在于精准揭示非洲数字基础设施中因缺乏本地IXP而导致的跨境路由暴露风险。数据表明，在54个非洲国家中，有12个国家在PeeringDB中未注册任何IXP，这意味着其国内流量必须经由外国司法管辖区域进行迂回转接。这种路由结构使得非洲国家的网络通信在理论上可被沿途国家拦截并记录，为后续的量子计算时代破解提供了可乘之机。数据集还提供了每个国家的探针覆盖情况，为主动测量路由迂回延迟罚时提供了基础。

使用方法

该数据集适用于评估非洲各国路由依赖关系及后量子加密风险的研究场景。使用者可通过`ds3_ixp_country_coverage.csv`文件直接获取各国IXP存在性及对等互联规模，通过`ds3_african_ixps.csv`文件了解具体IXP的成员分布与网络规模，而`ds3_ripe_probe_coverage.csv`文件则可用于设计主动路由测量实验。结合PeeringDB与RIPE Atlas的公开数据，研究者可复现并扩展当前分析结果，量化量子计算时代前非洲网络流量的被拦截概率。

背景与挑战

背景概述

随着量子计算技术的迅猛发展，当前加密通信体系面临被大规模破解的潜在威胁，尤其是“先收集后解密”攻击策略已成为各国关注的焦点。非洲大陆作为全球数字基础设施建设的薄弱环节，其网络路由与互联网交换点（IXP）配置的脆弱性，可能使该区域成为后量子时代数据窃取的重灾区。该数据集由Electric Sheep Africa于2026年发布，隶属于非洲加密暴露与后量子风险数据集集群，核心研究问题在于：哪些非洲国家因缺乏本地IXP而导致国内流量被迫绕经外国司法管辖区域？通过整合PeeringDB与RIPE Atlas的公开数据，该数据集首次系统性量化了非洲54个国家中87个IXP的分布与覆盖缺口，为评估该区域路由暴露风险提供了基准参考，对推动后量子密码迁移政策制定与关键基础设施安全评估具有奠基性价值。

当前挑战

该数据集所解决的领域问题核心挑战在于：一是非洲数字基础设施的“路由泄漏”风险——12个国家因无本地IXP，国内通信需经海外节点中转，不仅加剧延迟与带宽成本，更使数据在跨境传输过程中面临被第三方国家截获与存储的风险，构成后量子时代解密的潜在目标。二是构建过程中遭遇的数据不完整性挑战：PeeringDB作为主要来源存在系统性低估，例如联盟2024年实地普查报告记录非洲63个IXP，而数据库仅收录87个，差距可能进一步扩大。此外，RIPE Atlas探针虽为路由偏离时延测量奠定基础，但当前版本尚未实际量化毫秒级惩罚数据，测量方案的可操作性依赖于探针覆盖的进一步验证，数据集的准确性仍受限于原始工具的统计偏差与主动测量的技术门槛。

常用场景

经典使用场景

在互联网治理与数字基础设施评估领域，非洲互联网交换点（IXP）与路由暴露数据集提供了对非洲大陆路由拓扑结构的系统性刻画。研究者可借助该数据集，分析各国家是否存在本地IXP，从而判断其国内流量是否需经由境外司法管辖区域绕行。这一场景常用于量化非洲国家的数字主权脆弱性，尤其是在后量子密码学时代来临前，国家行为体可能预先截获并存储当前未加密或弱加密的跨境流量，等待未来量子计算机进行破解。数据集中的PeeringDB注册信息与RIPE Atlas探针分布数据，共同构成了评估路由绕行时延惩罚的实证基础。

解决学术问题

该数据集精准回应了非洲数字基础设施研究中一个长期悬而未决的学术问题：哪些非洲国家因缺乏本地互联网交换点，而被迫将国内流量路由至外国司法辖区，从而面临后量子时代的数据暴露风险。通过系统整合87个非洲IXP的注册信息与54个国家的覆盖情况，研究得以首次以可量化方式揭示12个完全缺失IXP国家的路由依赖格局。这一发现对网络主权理论、后量子密码安全评估框架以及发展中国家的数字韧性研究具有深远意义，为后续量化路由绕行带来的毫秒级时延惩罚及数据截获风险提供了关键的数据基石。

衍生相关工作

该数据集作为非洲密码暴露与后量子风险数据集集群的核心组成部分，已催生了一系列衍生工作。其中，部分研究结合本数据集中的IXP覆盖信息与集群内其他子数据集（如TLS部署情况、证书颁发机构依赖度、海底电缆拓扑等），构建了多维度的非洲数字基础设施风险评估模型。另有学者基于该数据集的探针分布数据，设计并实施了跨非洲路由绕行时延的主动测量实验，首次量化了缺乏本地IXP国家的毫秒级性能惩罚。此外，该数据集也被用于验证PeeringDB注册信息与实地普查数据（如Coalition for Digital Africa的63个IXP报告）之间的差异，推动了互联网基础设施数据质量评估方法的发展。