BGP 异常事件检测框架
网络与互联网体系结构
2017-08-14 v1
摘要
检测异常 BGP 事件对于维护互联网域间路由系统的安全性和鲁棒性具有重要意义。在本文中，我们提出了一种基于机器学习技术的异常检测框架，通过训练正常 BGP 更新模型并度量异常情况下偏离正常模型的程度来识别异常事件。我们的初步结果表明，生成和选择的特征能够改善分类结果，以区分异常和正常 BGP 更新消息。此外，聚类结果证明了所构建模型在检测相似类型 BGP 异常方面的有效性。在更广泛的背景下，我们开展了一项结合网络安全与数据挖掘的跨学科研究以处理实际问题，所取得的结果令人充满希望。
引用
@article{arxiv.1708.03453,
title = {A Framework for BGP Abnormal Events Detection},
author = {Anisa Allahdadi and Ricardo Morla and Rui Prior},
journal= {arXiv preprint arXiv:1708.03453},
year = {2017}
}