כתבה
arXiv cs.AI ·
IPGeoAI: גיאולוקציה באמצעות Transformer
IPGeoAI: Transformer-Based Geolocation with LLM Semantic Fusion
IPGeoAI הוא מודל גיאולוקציה חדש המשתמש ב-Transformer Encoder ו-Large Language Models כדי לשפר דיוק גיאולוקציה. המודל משתמש ב-Zero-Shot LLM Feature Extraction כדי להפוך תיאורים של Autonomous Systems למטא-דאטה מובנית. IPGeoAI מראה שיפור של 6% בדיוק גיאולוקציה ברמת עיר.
תקציר מקורי באנגליתarXiv:2609.04559v1 Announce Type: new Abstract: Accurate city-level IP Geolocation is an important enabler for the modern digital ecosystem, underpinning services ranging from local content delivery and targeting to digital rights enforcement. However, traditional heuristic and database-driven methods often struggle to resolve the complex, non-linear allocation patterns of modern network infrastructures, particularly within the exploding IPv6 address space and transient mobile networks. In this paper, we introduce IPGeoAI, a novel deep learning model architecture that reframes geolocation from a static lookup problem to a sequential modeling task. Our approach utilizes the Transformer Encoder to capture hierarchical dependencies inherent in IP subnet structures. We propose a method to reso
קרא במקור המקורי
arxiv.org
פתח כתבה מקורית