OUI Master Database

最全面的MAC地址制造商查找数据库，整合了IEEE、Nmap和Wireshark三大来源的49,059+个供应商信息。包含OUI（组织唯一标识符）、制造商名称、注册类型、简称、设备类型、公司地址和数据来源等字段，提供CSV、JSON和SQL多种格式。

原始信息汇总

OUI主数据库数据集概述

数据集基本信息

• 数据集名称: OUI主数据库
• 数据来源: IEEE注册机构、Nmap MAC前缀、Wireshark制造商数据库
• 数据格式: CSV、JSON、SQL
• 数据大小: 3.53 MB (CSV格式)
• 记录数量: 49,059个唯一OUI
• 更新频率: 每月
• 许可证: MIT许可证

数据内容描述

OUI定义

• OUI（组织唯一标识符）是MAC地址的前3个字节（6个十六进制字符）
• 用于识别设备制造商

数据字段

• oui: MAC前缀（XX:XX:XX格式）
• manufacturer: 完整供应商名称
• registry: 注册类型（MA-L、MA-M、MA-S）
• short_name: 缩写名称（如可用）
• device_type: 设备类型（如可用）
• address: 公司地址
• sources: 数据来源（IEEE/Nmap/Wireshark）

数据来源构成

来源	条目数量	更新频率
IEEE注册机构	25,103	每月
Nmap MAC前缀	49,058	每月
Wireshark制造商数据库	~30,000+	每周

文件下载地址

• 主CSV文件: https://raw.githubusercontent.com/Ringmast4r/OUI-Master-Database/main/output/master_oui.csv
• JSON格式: https://raw.githubusercontent.com/Ringmast4r/OUI-Master-Database/main/output/master_oui.json
• SQL格式: https://raw.githubusercontent.com/Ringmast4r/OUI-Master-Database/main/output/import-to-d1.sql

应用场景

• 设备识别
• 安全分析
• 网络映射
• 无线网络探测
• IoT设备发现
• 网络分析

技术特性

• 合并三个主要OUI数据库
• 去除重复条目
• 支持多种格式输出
• 提供自动化更新脚本

AI搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在MAC地址厂商识别领域，OUI主数据库通过系统化整合流程构建而成。该项目采用自动化脚本定期抓取三大权威数据源：IEEE官方注册机构的25,103条记录、Nmap项目维护的49,058条前缀数据以及Wireshark团队提供的制造商数据库。通过Node.js编写的去重合并算法，将异构数据统一为标准化格式，最终生成包含49,059个唯一OUI记录的集成数据库，每月更新机制确保与全球MAC地址分配保持同步。

特点

该数据集最显著的特征在于其全面性与多源验证机制。作为当前最完整的MAC厂商查询库，它不仅涵盖IEEE官方注册的24位MA-L标识符，还包含28位MA-M与36位MA-S扩展标识。每条记录均标注数据来源组合，如IEEE+Nmap+Wireshark三重验证条目达25,099条。数据集提供CSV、JSON与SQL三种结构化格式，其中CSV版本包含厂商全称、设备类型、注册地址等七维属性，特别适合网络设备画像与安全审计场景。

使用方法

网络工程师可通过多种方式调用该数据集进行设备识别。命令行用户可直接使用grep工具实时查询MAC前缀，开发人员则能通过Python或Node.js脚本构建本地查询引擎。对于大规模网络分析，支持直接导入SQLite/PostgreSQL等数据库系统，云环境用户还可通过原始GitHub URL实现动态数据获取。数据集每月更新机制建议通过cron任务自动化同步，确保始终获取最新的厂商注册信息。

背景与挑战

背景概述

在计算机网络设备识别领域，组织唯一标识符（OUI）作为MAC地址的前缀段，是追溯设备制造商的核心依据。OUI主数据库项目由Ringmast4r团队于近年发起，整合了IEEE注册机构、Nmap与Wireshark三大权威数据源，形成涵盖49,059家厂商的全局对照表。该资源致力于解决网络设备溯源、安全审计与拓扑分析等基础问题，为物联网发现、无线网络测绘及入侵检测系统提供了标准化参照体系，显著提升了设备身份验证的准确性与效率。

当前挑战

构建综合OUI数据库面临多重技术挑战：其一，原始数据源存在格式异构与字段冗余，例如IEEE标准地址字段与Nmap设备类型注释的语义对齐；其二，多源去重需处理厂商命名不一致性，如‘Hewlett Packard’与‘HP’的归一化映射。此外，动态维护机制需应对每月500-1000个新增OUI的实时集成，而Wireshark数据源的周期性获取异常亦暴露出外部依赖稳定性问题。这些挑战共同制约着全球设备标识图谱的完整性与时效性。

常用场景

经典使用场景

在网络设备识别领域，OUI主数据库通过整合IEEE、Nmap和Wireshark三大权威来源的49,059条厂商标识记录，为MAC地址解析提供了标准化解决方案。该数据库支持通过命令行工具、Python脚本或SQL查询快速匹配设备制造商信息，广泛应用于网络拓扑分析、设备类型统计等场景，其月度更新机制确保了与全球OUI分配动态保持同步。

实际应用

在物联网设备管理实践中，该数据库被集成至智能家居系统用于自动识别联网设备类型，协助用户构建可视化设备拓扑。企业网络安全团队借助其批量查询功能，可快速定位未经授权的接入设备，而网络测绘项目则利用其完善的厂商地址信息生成区域性的基础设施分布图谱。

衍生相关工作

基于该数据集衍生的WiFi Mothership全球无线网络测绘平台，实现了对访问热点厂商构成的宏观分析。众多开源网络安全工具通过嵌入该数据库的JSON接口，增强了设备指纹识别能力。在学术研究方面，多篇网络测量论文引用其作为设备分类基准，推动了无线网络行为学研究的发展。