基于数据挖掘的 DNS 日志，是那种一看就觉得“嗯，挺有料”的项目。DNS 流量里藏着不少门道，是想搞清楚哪些求是正常的，哪些是攻击。用老办法写死规则？太死板了。这个项目直接上了频繁情节挖掘和密度聚类，还能实时做趋势预测，挺智能的。

DNS 的查询日志大、还挺杂，用传统方法效率也不高。这套方法就聪明了，通过基于密度的聚类，把一堆域名按访问特征给分组。比如突然某个时间段某组域名流量异常，那就有鬼。还有个有意思的点，它还能挖出流量怎么在不同域名间“串联”起来的模式，思路新。

代码实现也还算清爽，用的是情节模式和时间序列结合的方式，逻辑挺清楚。你可以参考下这篇Web 日志异常数据挖掘的做法，原理类似，手段略有不同。再比如这份密度聚类结构讲得就蛮细，配合这个项目看会更清楚。

如果你手头有大规模 DNS 数据，想做实时的异常检测，这个项目思路你值得试试。注意哦，日志最好按时间序列整理清楚，不然聚类效果会有点偏。还有，数据挖掘这块要有点 Python 或 MATLAB 基础，用起来会顺手多。