层次聚类在真实业务中的价值：安全攻防视角下的攻击链可视化

作者：HOS(安全风信子)
日期：2026-01-09
来源平台：GitHub
摘要： 本文从安全攻防视角深入探讨层次聚类在真实业务中的核心价值，揭示其并非简单的聚类算法，而是一种能够自动构建数据层次结构、发现隐藏关系的强大工具。通过结合工业界真实案例，展示层次聚类如何在网络安全、威胁情报分析和攻击链可视化等场景中发挥关键作用。文章包含3个完整代码示例、2个Mermaid架构图，并通过TRAE元素（Table、Reference、Appendix、Example）全面阐述层次聚类的技术深度与工程实践价值。

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1. 背景动机与当前热点

1.1 为什么层次聚类值得重点关注？

在机器学习领域，层次聚类一直是一种重要的无监督学习方法。与K-Means等平面聚类算法不同，层次聚类能够自动构建数据的层次结构，无需预先指定簇的数量，这一特性使其在复杂业务场景中具有独特优势。根据GitHub 2025年安全ML趋势报告，超过45%的企业级威胁分析系统采用了层次聚类技术，尤其在攻击链可视化、威胁情报关联和异常检测等领域展现出不可替代的价值[^1]。

1.2 当前安全领域的层次聚类应用热点

1. 攻击链可视化：通过层次聚类将分散的安全事件关联起来，构建完整的攻击链，帮助安全分析师理解攻击路径和意图。
2. 威胁情报关联：将不同来源的威