Onormala händelser, såsom säkerhetsattacker, felkonfigureringar eller elfel, kan få allvarliga konsekvenser för den normala driften av Border Gateway Protocol (BGP) som ansvarar för leverans av paket mellan olika autonoma domäner, en nyckelåtgärd för att Internet ska fungera. Tyvärr har det varit en svår uppgift för nätverkssäkerhetsforskare och -ingenjörer att klassificera och upptäcka dessa händelser. I vårt tidigare arbete har vi visat att med klassificering (som bygger på märkning med domänkunskap från BGP experter), är det möjligt att effektivt upptäcka och skilja vissa maskar och blackouter från normala BGP beteenden. I detta dokument, vi flyttar ett viktigt steg framåt-vi visar att vi automatiskt kan upptäcka och klassificera mellan olika onormala BGP händelser baserat på en hierarki som upptäcks genom kluster. Som en systematisk tillämpning av data mining, vi utformar en klustering metod baserad på normaliserade BGP data som bildar en trädliknande hierarki av onormala BGP händelseklasser. Vi får sedan en uppsättning klassificeringsregler för varje klass (node) i hierarkin, så att vi kan märka okända BGP-data till en närmast klass. Vår metod fungerar även när BGP-dynamiken utvecklas med tiden, vilket framgår av våra experiment med sju olika onormala händelser under en fyraårsperiod. Vårt arbete, i ett mer allmänt sammanhang, visar att det är lovande att bedriva en tvärvetenskaplig forskning mellan nätverkssäkerhet och datautvinning för att lösa verkliga problem.
I ett annat arbete, Dou et al. REF bildade automatiskt hierarkin för onormala BGP-händelser genom att ta fram en klustermetod och fick en uppsättning klassificeringsregler som gjorde det möjligt för dem att märka okända BGP-händelser till den mest likartade kategorin.
Understanding and utilizing the hierarchy of abnormal BGP events
{'venue': 'IN: SIAM INTERNATIONAL CONFERENCE ON DATA MINING', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}