English(EN) Practical IP-Level Unsupervised Classification Using HDBSCAN and K-Means

无监督网络流量分类使用 HDBSCAN 和 K-Means

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-08-24 03:27

本文详细介绍了一种无监督网络流量分类方法，用于区分在单个自治系统编号 (ASN) 下运行的不同消费品牌。该方法利用了网络层信号，如 DNS 解析器 IP、IP 范围和会话计数，这些信号通常被标准的 IP-to-ISP 数据库所忽略。通过采用特征工程技术，如通配符 IP 清理、前缀提取以及对偏斜数值数据的日志转换，作者为 HDBSCAN 和 K-Means 等聚类算法准备数据，以便在没有预先存在训练数据的情况下分配品牌标签。 AI

影响提供了一种新颖的无监督网络流量分析方法，可能改进品牌归属和网络管理。

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报道来源 [1]

Towards AI TIER_1 English(EN) · Bassem Essameldin Omar · 2026-08-24 03:27

使用 HDBSCAN 和 K-Means 进行实用的 IP 级无监督分类

<p>A recurring challenge in network analytics arises when two distinct consumer brands are operated by the same legal entity and share a single Autonomous System Number (ASN). Standard IP-to-ISP databases resolve every IP in that ASN to one company name, making it impossible to d…

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使用 HDBSCAN 和 K-Means 进行实用的 IP 级无监督分类

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