互联网由成千上万个分布在全球的AS(Autonomous System)组成。每一个AS属于一个特定的组织机构,如科技公司,大学,政府机构和科研机构,是由路由传输设备、路由协议组成独立的互联网络,拥有同样的选路策略、被同一技术管理部门管理运行。自治域系统是网络空间的基础设施,也是组织互联网基础资源的基本单位。自治域资源具备多维属性,包括自治域机构归属、国家归属、行业归属、地理疆域、网络规模、网络等级等静态属性,也包括路由前缀宣告稳定度、路径变化稳定度以及连接关系等动态属性。自治域的多维属性在一定程度上反应了网间路由行为变化和聚类关系。目前自治域的多维度属性形式多样,数据间关联度较低,难以形成高价值的知识数据,为了解决这些问题,本文提出网间自治域资源知识谱系绘制技术,从海量的路由报文资源和互联网信息资源中抽取、凝练、关联自治域多维属性信息,绘制自治域资源知识图谱,发现网间互联的关键战略要塞、层次聚类关系以及地址包含关系,为路由攻击防御和路由事件定位、安全评估提供数据支撑。论文工作主要分为三个部分。首先,实现了 AS多维属性的数据采集和归并,从互联网的不同渠道获得AS的多维属性,包括自治域文本注册信息、历史路由报文中隐含的AS长期稳定的关系以及第三方与自治域相关的组织机构等信息;其次,基于知识图谱分析技术,通过机器学习和文本语义分析,抽取与自治域本体相关联的延展属性,包括行业归属、地理疆域、网络规模、网络等级等信息,并与网络空间IP本体、域名本体以及网站资源进行关联,形成网状的知识结构;最后,基于形成的自治域知识图谱,实现对自治域资源智能化的搜索,将自治域资源向三维地理空间映射,直观的展示自治域资源在地理空间的分布情况。论文的研究成果对路由攻击事件检测以及路由安全态势感知有重要意义。