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通過將邊界網(wǎng)關(guān)協(xié)議（BGP）更新報文激增異常問題抽象為二分類問題，提出一種基于改進高斯核函數(shù)的BGP異常檢測（ IGKAD）方法。采用FMS特征選擇算法，選擇能同時最大化類間距離和最小化類內(nèi)距離的特征得到度量分類能力的特征權(quán)值。利用基于 Manhattan距離與特征權(quán)值的改進高斯核函數(shù)構(gòu)造支持向量機（SVM分類模型，并結(jié)合基于網(wǎng)格搜索與交叉驗證的參數(shù)尋優(yōu)方法，提高SM模型分類準確率。通過設(shè)計特征效率函數(shù)，給出最優(yōu)特征子集構(gòu)造方法，從而選取最優(yōu)特征子集作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)集。實驗結(jié)果表明，當訓(xùn)練集包含TOP10和TOP8特征時， IGKAD方法的分類準確率分別為91.65%和90，37%，相比基于機器學(xué)習(xí)的BGP異常檢測方法分類性能更優(yōu)。
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