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通過將邊界網關協議（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距離的特征得到度量分類能力的特征權值。利用基于 Manhattan距離與特征權值的改進高斯核函數構造支持向量機（SVM分類模型，并結合基于網格搜索與交叉驗證的參數尋優方法，提高SM模型分類準確率。通過設計特征效率函數，給出最優特征子集構造方法，從而選取最優特征子集作為訓練數據集。實驗結果表明，當訓練集包含TOP10和TOP8特征時， IGKAD方法的分類準確率分別為91.65%和90，37%，相比基于機器學習的BGP異常檢測方法分類性能更優。
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