基于深度森林的BGP異常檢測方法

摘要： 一直以來，邊界網(wǎng)關(guān)協(xié)議(Border Gateway Protocol, BGP)異常事件嚴重影響著互聯(lián)網(wǎng)的穩(wěn)定與安全，因此BGP異常檢測算法的研究顯得尤為重要。針對已應(yīng)用于BGP異常檢測的機器學習算法準確率不高且實驗數(shù)據(jù)集異常種類單一的問題，為了提高準確率并提高方法普適性，引入基于深度森林的異常分類算法。實驗采用多個異常事件數(shù)據(jù)集，根據(jù)皮爾森相關(guān)系數(shù)來剔除冗余無關(guān)特征，用于對... （共7頁）