Publicación del proyecto · Computer Networks
Resumen
El artículo propone un sistema activo de geolocalización IP que usa medidas RTT desde monitores distribuidos y modelos de aprendizaje automático para estimar la posición de nodos de Internet.
Indicadores bibliométricos
- Área JCR
- Engineering, Electrical & Electronic
- Año JCR
- 2025
- Consulta Scholar
- 26 octubre 2026
Contribución principal
La contribución combina una campaña de medidas a escala europea con modelos KNN y MLP para mejorar la precisión frente a métodos basados en restricciones. El sistema se orienta a resultados de latencia acotada y precisión suficiente para aplicaciones de ciberseguridad.
Resultados y alcance
La campaña europea de medidas RTT muestra que KNN y MLP pueden mejorar la localización respecto a métodos basados únicamente en restricciones geométricas. La precisión varía con la distribución de monitores y destinos, por lo que el trabajo acota la generalización y aporta los datos necesarios para reproducirla.
Relación con BoND1
Aunque el caso de uso es geolocalización IP, el trabajo aporta a BoND1 una metodología de observabilidad de red basada en medidas, aprendizaje automático y validación experimental, útil para infraestructuras IoT y servicios B6G donde la procedencia y confianza del tráfico importan.
Project publication · Computer Networks
Summary
The paper proposes an active IP geolocation system that uses RTT measurements from distributed monitors and machine learning models to estimate the position of Internet nodes.
Main contribution
The contribution combines a European-scale measurement campaign with KNN and MLP models to improve accuracy over constraint-based methods. The system is aimed at results with limited latency and sufficient precision for cybersecurity applications.
Results and scope
The European RTT measurement campaign shows that KNN and MLP can improve localization compared to methods based solely on geometric constraints. The precision varies with the distribution of monitors and destinations, so the work limits the generalization and provides the necessary data to reproduce it.
Link with BoND1
Although the use case is IP geolocation, the work provides BoND1 with a network observability methodology based on measurements, machine learning and experimental validation, useful for IoT infrastructures and B6G services where the origin and trust of the traffic matter.