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路由工程师大纲-2:结合AI技术构建路由拓扑与BGP异常检测的知识链体系

一、领域交叉技术图谱

1. 路由拓扑测绘:

  • 图神经网络(GNN):建模网络结构,预测链路稳定性。
  • 复杂网络分析:计算节点中心性(如PageRank)、社区发现(Louvain算法)。
  • 可视化工具:Gephi/NetworkX + PyTorch Geometric(图嵌入)。

2. BGP异常检测:

  • 时间序列模型:LSTM/Transformer捕捉路由路径动态变化。
  • 异常检测算法:孤立森林(Isolation Forest)、时序分解(STL+残差检测)。
  • 特征工程:BGP路径长度、AS号跳变频率、路由阻尼系数。

二、分阶段学习路径

阶段1:基础夯实(1-2个月)

  • 数学工具:
  1. 图论基础:邻接矩阵、最短路径算法(Dijkstra)。
  2. 概率统计:贝叶斯网络、马尔可夫链(路由状态转移建模)。
  • AI工具:
  1. PyTorch复现GNN节点分类任务(Cora数据集)。
  2. 使用LSTM实现流量预测(公开BGP数据集)。

阶段2:领域融合(3-6个月)

  • 项目实践:
  1. 拓扑预测:用GNN预测未来AS关系&
http://www.dtcms.com/a/86575.html

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