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。

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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&