边界网关协议异常检测模型的训练方法、装置及计算机设备制造方法及图纸

本发明专利技术涉及通信检测技术领域，公开了边界网关协议异常检测模型的训练方法、装置及计算机设备，本发明专利技术由于提取历史BGP数据对应的历史路由统计特征和历史图拓扑特征，并利用边界网关协议异常检测模型进行特征训练，在训练过程中计算历史异常检测结果与历史BGP数据之间的漂移检测分数，并结合漂移检测分数以漂移检测阈值作为参考基准自适应更新边界网关协议异常检测模型的多个参数值。因此，本发明专利技术即使面对网络环境动态变化而产生的BGP异常状况，也能够准确检测该BGP异常数据，并且还能够保证BGP异常数据异常检测的高效性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及通信检测，具体涉及边界网关协议异常检测模型的训练方法、装置及计算机设备。

技术介绍

1、边界网关协议（border gateway protocol，bgp）是互联网核心路由协议，实现自治系统（autonomous system，as）之间可达性，其安全性直接影响全球网络基础设施稳定运行。由于bgp建立在as之间的信任关系网络之上，在遭遇网络攻击时，as网络十分脆弱。因此，研究bgp异常检测对bgp安全运行十分重要。

2、相关技术中，一般基于静态模型针对特定的前缀劫持、路由泄露、配置错误等常见的bgp异常数据进行检测，然而，由于网络环境复杂多样，伴随的bgp异常状况也越来越多样，因此，如果再使用传统静态模型进行检测，无法检测出因网络环境动态变化新产生的bgp异常状况，进而导致bgp检测结果不够准确。

技术实现思路

1、有鉴于此，本专利技术提供了一种边界网关协议异常检测模型的训练方法、装置及计算机设备，以解决基于静态模型针对特定的bgp异常数据检测，由于检测范围有限，导致检测结果不够准本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种边界网关协议异常检测模型的训练方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的边界网关协议异常检测模型的训练方法，其特征在于，所述历史路由统计特征包括：多种历史路由体积特征、多种历史路由长度特征和多种历史路由行为特征；所述历史图拓扑特征包括：历史全局图密度特征、历史最大介数中心性特征和历史商业关系熵特征，所述提取所述历史BGP数据对应的历史路由统计特征和历史图拓扑特征，包括：

3.根据权利要求1或2所述的边界网关协议异常检测模型的训练方法，其特征在于，融合所述历史路由统计特征和所述历史图拓扑特征，得到所述历史BGP数据对应的历史融合特征，包括：<...

【技术特征摘要】

1.一种边界网关协议异常检测模型的训练方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的边界网关协议异常检测模型的训练方法，其特征在于，所述历史路由统计特征包括：多种历史路由体积特征、多种历史路由长度特征和多种历史路由行为特征；所述历史图拓扑特征包括：历史全局图密度特征、历史最大介数中心性特征和历史商业关系熵特征，所述提取所述历史bgp数据对应的历史路由统计特征和历史图拓扑特征，包括：

3.根据权利要求1或2所述的边界网关协议异常检测模型的训练方法，其特征在于，融合所述历史路由统计特征和所述历史图拓扑特征，得到所述历史bgp数据对应的历史融合特征，包括：

4.根据权利要求1所述的边界网关协议异常检测模型的训练方法，其特征在于，所述边界网关协议异常检测模型为多头自注意力的双向长短期记忆模型，所述多头自注意力的双向长短期记忆模型包括：数据标准化层、双向长短期记忆编码层、多头自注意力层、分类输出层，所述历史融合特征依次经过所述数据标准化层、所述双向长短期记忆编码层、所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：单桂华，张谨绘，董禹，王镇远，田东，
申请(专利权)人：国科大杭州高等研究院，
类型：发明
国别省市：