以可靠的方式，没有。原因：

• 还有许多其他情况会增加响应时间。例如，如果有虚拟化系统或过载。或者它的网络过载。
• TCP 协议使用窗口方案，这导致您不会得到实际收到的数据包的 ACK，但通常会提前 8 个数据包，这取决于远程系统处理这些数据包的速度。
• 网络的拓扑结构在最高层是类似图的（从国家级路由开始），而在下面是树状的。延迟时间在第一个可能是可靠的，但在此之后开始不可靠。
• 即使它可以工作，您也只能获得与本地化相距甚远的“距离”信息。

但：

• 在发送第一个 TCP 包时，TCP 窗口几乎是空的，所以第一个 ACK​​ 包的延迟实际上是可靠的延迟信息。它本质上可以用作基于 tcp 的 ping。
• 如果您有权访问大型服务器日志，则可以根据网络上每个已注册 IP 网络的典型延迟时间来构建数据库。如果您不仅要存储数据包延迟的平均值，还要存储它们的标准偏差，这将很有用。
• 如果您可以访问世界上广泛偏远的地方和网络上的多台服务器（例如，一个在中欧，另一个在新西兰），您可以为所有这些服务器构建一个这样的时间数据库。
• 这些数据库不仅应该依赖于远程 IP 网络，还应该依赖于一天中的时间和一周中的一天（这些网络负载主要取决于这些）。

之后，基于贝叶斯定理的浮点扩展（可能用一点模糊逻辑进行扩展），您将能够获得 IP 延迟的“可信度因子”。但这在大多数情况下会导致误导性的结果，因为不切实际的延误的原因大多数情况下是在最后一英里，并且仅在相对较小的部分明显伪造。

但是，如果您将这些“行为可疑”的 IP 连接到其他安全日志，它可能会成为有用的“软数据”来源。例如，它可用于提高垃圾邮件过滤器或警报防火墙的敏感度。

它需要大多数大学的第三四学期左右的数学，并且至少需要一名专业和高级程序员。

需要开发的东西：

• 构建这样的数据库及其硬件/软件集成
• 构建网络监控脚本
• 并根据单个 IP 的网络延迟统计构建 IP 本地化脚本。

根据细节，我会说这将是一周到半年的开发时间。

如果你有足够的机器，你甚至可以在地球上几乎所有的网络之间建立一个延迟数据库，甚至可以用来定位它们的真实位置。但这会困难得多。