南方科技大学知识苑(SUSTech KC): 一种自治域内自管理的BGP异常检测方法

题名	一种自治域内自管理的BGP异常检测方法
发明人	李清; 董宇韬; 夏树涛; 江勇; 杨镕玮
第一发明人	李清
申请人	鹏城实验室 ; 清华大学深圳国际研究生院 ; 南方科技大学
第一申请人	鹏城实验室
第一申请人地址	518000 广东省深圳市南山区兴科一街2号
当前申请人	鹏城实验室 ; 清华大学深圳国际研究生院 ; 南方科技大学
当前申请人地址	518000 广东省深圳市南山区兴科一街2号 (广东,深圳,南山区)
当前第一申请人	鹏城实验室
当前第一申请人地址	518000 广东省深圳市南山区兴科一街2号 (广东,深圳,南山区)
申请号	CN202011588909.5
申请日期	2020-12-28
公开(公告)号	CN112737885B
公开日期	2022-05-03
授权日期	2022-05-03
专利状态	授权
法律状态日期	2022-05-03
专利类型	授权发明
学校署名	其他
摘要	本发明公开了一种自治域内自管理的BGP异常检测方法，方法包括：获取BGP网络在预设时间段内的更新报文，根据所述更新报文获取目标自治域的目标特征；将所述目标自治域的目标特征输入至已训练的异常检测模型中，获取所述异常检测模型输出的所述目标自治域在所述预设时间段内的异常信息，所述异常信息包括所述目标自治域产生的异常种类；其中，所述异常检测模型是由多组训练数据训练完成的，每组训练数据包括样本自治域的目标特征以及所述样本自治域的异常信息。本发明能够实现在目标自治域内进行异常检测，不需要依赖第三方异常检测系统。
其他摘要	本发明公开了一种自治域内自管理的BGP异常检测方法，方法包括：获取BGP网络在预设时间段内的更新报文，根据所述更新报文获取目标自治域的目标特征；将所述目标自治域的目标特征输入至已训练的异常检测模型中，获取所述异常检测模型输出的所述目标自治域在所述预设时间段内的异常信息，所述异常信息包括所述目标自治域产生的异常种类；其中，所述异常检测模型是由多组训练数据训练完成的，每组训练数据包括样本自治域的目标特征以及所述样本自治域的异常信息。本发明能够实现在目标自治域内进行异常检测，不需要依赖第三方异常检测系统。
CPC分类号	H04L43/0823 ; H04L43/18 ; G06N3/0445 ; G06N3/0454 ; G06N3/0481 ; G06N3/08
IPC 分类号	H04L43/0823 ; H04L43/18 ; G06N3/04 ; G06N3/08
INPADOC 法律状态	（+PATENT GRANT）[2022-05-03][CN]
INPADOC 同族专利数量	1
扩展同族专利数量	1
专利代理人	陈专 ; 王永文
代理机构	深圳市君胜知识产权代理事务所(普通合伙)
相关链接	[来源记录]
来源库	PatSnap
成果类型	专利
条目标识符	http://sustech.caswiz.com/handle/2SGJ60CL/340026
专题	未来网络研究院
推荐引用方式 GB/T 7714	李清,董宇韬,夏树涛,等. 一种自治域内自管理的BGP异常检测方法[P]. 2022-05-03.