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异常边界网关协议(BGP)事件会影响网络的稳定性和可靠性,而网络环境下未标记样本较有标记样本容易获得,对此提出了基于半监督分类的异常检测框架。主要研究了高斯混合模型和直推式支持向量机,使用Slamm er蠕虫相关BGP数据进行了实验,并对算法性能作了比较。实验证明半监督分类算法在BGP异常检测中切实可行。