ПОЯСНЮВАЛЬНИЙ ПІДХІД НА ОСНОВІ ЗБУРЕНЬ ДЛЯ ПОКЛАСОВОГО АНАЛІЗУ ЧУТЛИВОСТІ ОЗНАК У ЗАДАЧІ КЛАСИФІКАЦІЇ АНОМАЛІЙ BGP

Анотація

Міждоменна маршрутизація є критично важливою для забезпечення глобальної зв’язності Інтернету, однак аномальна поведінка BGP залишається складною для надійної покласової класифікації в умовах експлуатації. Попри високі інтегральні показники точності моделей машинного навчання, їхня ефективність часто є нерівномірною для окремих типів аномалій: деякі класи характеризуються низькою повнотою або систематично плутаються із суміжними категоріями. Узагальнені метрики при цьому не відображають причин такої деградації.

У статті запропоновано пояснювальний підхід на основі збурень для покласового аналізу чутливості ознак у задачі класифікації аномалій BGP. Метод передбачає контрольоване маскування окремих ознак у часових вхідних послідовностях із подальшим оцінюванням змін імовірностей істинного та передбаченого класів. Аналіз виконується для помилково класифікованих сегментів найслабшого класу, що забезпечує локалізацію ознак, які негативно впливають на його розпізнавання.