論文の概要: A Multi-View Framework for BGP Anomaly Detection via Graph Attention Network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.12793v1
• Date: Thu, 23 Dec 2021 05:03:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-28 15:13:24.394632
• Title: A Multi-View Framework for BGP Anomaly Detection via Graph Attention Network
• Title（参考訳）: グラフ注意ネットワークによるBGP異常検出のための多視点フレームワーク
• Authors: Songtao Peng, Jiaqi Nie, Xincheng Shu, Zhongyuan Ruan, Lei Wang, Yunxuan Sheng, Qi Xuan
• Abstract要約: BGP(Border Gateway Protocols)は、インターネット上のルーティング到達可能性情報を交換するためのデフォルトプロトコルである。 BGP異常検出モデルは、リアルタイム監視とアラート機能を通じて、インターネット上の安定したルーティングサービスを保証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.120328427084187
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: As the default protocol for exchanging routing reachability information on the Internet, the abnormal behavior in traffic of Border Gateway Protocols (BGP) is closely related to Internet anomaly events. The BGP anomalous detection model ensures stable routing services on the Internet through its real-time monitoring and alerting capabilities. Previous studies either focused on the feature selection problem or the memory characteristic in data, while ignoring the relationship between features and the precise time correlation in feature (whether it's long or short term dependence). In this paper, we propose a multi-view model for capturing anomalous behaviors from BGP update traffic, in which Seasonal and Trend decomposition using Loess (STL) method is used to reduce the noise in the original time-series data, and Graph Attention Network (GAT) is used to discover feature relationships and time correlations in feature, respectively. Our results outperform the state-of-the-art methods at the anomaly detection task, with the average F1 score up to 96.3% and 93.2% on the balanced and imbalanced datasets respectively. Meanwhile, our model can be extended to classify multiple anomalous and to detect unknown events.
• Abstract（参考訳）: インターネット上のルーティング到達可能性情報を交換するためのデフォルトプロトコルとして、border gateway protocol(bgp)のトラフィックの異常挙動は、インターネット異常イベントと密接に関連している。 BGP異常検出モデルは、リアルタイム監視とアラート機能を通じてインターネット上の安定したルーティングサービスを保証する。 これまでの研究では、特徴選択問題やデータのメモリ特性に焦点をあてていたが、特徴と特徴の正確な時間相関(長期依存か短期依存か)を無視していた。 本稿では,bgp更新トラフィックから異常な振る舞いをキャプチャするマルチビューモデルを提案する。このモデルでは,loess (stl) 法を用いた季節的および傾向的分解を元の時系列データのノイズ低減に用い,グラフアテンションネットワーク (gat) を特徴量における特徴関係と時間相関関係の検出に利用する。 その結果, 異常検出タスクにおいて, 平均F1スコアは96.3%, 93.2%, バランスの取れたデータセットでは93.2%であった。 一方、我々のモデルは複数の異常を分類し、未知の事象を検出するために拡張することができる。

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