[发明专利]一种基于IP网络特征和地理特征的基准点清洗方法在审

专利信息
申请号: 202110523333.2 申请日: 2021-05-13
公开(公告)号: CN113411415A 公开(公告)日: 2021-09-17
发明(设计)人: 王永;田占奎;魏明亮;遆永鹏;邱鹏 申请(专利权)人: 郑州埃文计算机科技有限公司
主分类号: H04L29/12 分类号: H04L29/12;G06F16/29;G06F16/9537;G06K9/62
代理公司: 郑州意创知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 41138 代理人: 张江森;侯喜立
地址: 450000 河南省郑州市经济技术开发区*** 国省代码: 河南;41
权利要求书: 查看更多 说明书: 查看更多
摘要:
搜索关键词: 一种 基于 ip 网络 特征 地理 基准点 清洗 方法
【说明书】:

发明提供了一种基于IP网络特征和地理特征的基准点清洗方法,包括步骤1、结合IP的网络特征和地理特征,确定并筛选IP的应用场景;步骤2、筛选并删除企业专线类IP的异常点,实现对企业专线类IP的清洗;步骤3、筛选并删除住宅用户和移动网络类IP的异常点,实现对住宅用户和移动网络类IP的清洗。本发明针对目前基准点正确性验证不完善的问题,提供一种基于IP网络特征和地理特征的基准点清洗方法,针对不同的应用场景,使用不同的过滤方法清洗基准点,从而确保基准点的正确性。

技术领域

本发明涉及IP定位领域,具体而言,涉及了一种基于IP网络特征和地理特征的基准点清洗方法。

背景技术

IP定位技术,是通过设备的IP地址来确定其地理位置的技术手段。在IP定位领域,超高精度的IP定位技术通过将数据挖掘(收集基准点)和网络测量相结合的方法,能够实现超高精度的IP定位。基准点由IP和地理位置组成。超高精度的IP定位技术应用领域非常广泛,政府部门通过该服务可以对人民的网络行为进行社区粒度的舆情分析,从而充分地了解民意,做出更加利国利民的政策;安全部门通过该服务能够获取网络攻击源的位置,提升网络安全防御能力;商业端的在线支付通过该服务可以实现用户异地登录预警,提升交易的安全性。

基准点由IP和地理位置组成,其正确性由IP网络特性和地理特征共同确定。目前,研究者多关注从IP地理位置进行验证,而往往忽略了IP的网络特性。

发明内容

为了解决背景技术中所存在的问题,本发明提出了一种基于IP网络特征和地理特征的基准点清洗方法。

一种基于IP网络特征和地理特征的基准点清洗方法,包括

步骤1、结合IP的网络特征和地理特征,确定并筛选IP的应用场景;

步骤2、筛选并删除企业专线类IP的异常点,实现对企业专线类IP的清洗;

步骤3、筛选并删除住宅用户和移动网络类IP的异常点,实现对住宅用户和移动网络类IP的清洗。

基于上述,步骤1中,结合IP的网络特征和地理特征,使用IP应用场景划分技术,确定IP的应用场景,并筛选出静态的企业专线IP、动态的住宅用户及移动网络的IP。

基于上述,步骤2中,针对企业专线类的IP,使用聚类算法对历史基准点IP进行聚类分析,将未聚类的历史基准点作为异常点进行删除,从而实现对企业专线类IP的清洗。

基于上述,步骤3中,针对住宅用户及移动网络类的IP,将包含IP量最多的行政区域作为正常覆盖的行政区域,其他的行政区域则划分为异常行政区域,删除异常行政区域中的历史基准点,实现对住宅用户和移动网络类IP的清洗。

基于上述,所述聚类算法至少包括K-MEANS算法、DBSCAN算法和均值飘逸聚类算法中一种或多种。

本发明相对现有技术具有突出的实质性特点和显著的进步,具体的说,本发明通过结合IP的网络特征和地理特征,确定IP的应用场景,并针对不同的应用场景使用不同的过滤方法清洗基准点,从而确保IP基准点的正确性。

附图说明

图1是企业专线类IP的基准点分布情况示意图。

在图1中,1)圈内的倒水滴状的点表示正常基准点,基准点分布集中;2)圆圈表示聚类结果;3)圈外右侧的倒水滴状的点表示需要删除的异常基准点。

图2是住宅用户类IP的基准点分布情况示意图。

在图2中,1)图2中部的多个倒水滴状的点表示正常基准点,基准点分布较集中,分布在邻近区域;2)图2右上角的三个倒水滴状点表示需要删除的异常基准点。

图中,1)倒水滴状的点表示历史基准点数据;2)圆圈表示聚类结果。

具体实施方式

下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。

该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于郑州埃文计算机科技有限公司,未经郑州埃文计算机科技有限公司许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服

本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/202110523333.2/2.html,转载请声明来源钻瓜专利网。

×

专利文献下载

说明:

1、专利原文基于中国国家知识产权局专利说明书;

2、支持发明专利 、实用新型专利、外观设计专利(升级中);

3、专利数据每周两次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、内容包括专利技术的结构示意图流程工艺图技术构造图

5、已全新升级为极速版,下载速度显著提升!欢迎使用!

请您登陆后,进行下载,点击【登陆】 【注册】

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top