BGP路由传播异常特征数据库

本文介绍BGP路由传播异常特征数据库，面向路由异常检测、传播分析与泄露评估提供可复现的数据基础。数据库由四个互补子数据集组成：(1) 基于SCREEP平台采集的仿真网络多模态日志数据，覆盖100个节点（50个AS、50个Host），采集于2025年10–11月，数据量245GB，JSON格式，包含SystemNetwork、BGP、Router、Ping、Topology、Attack六类日志，用于刻画资源状态、协议交互与拓扑变化的跨层演化；(2) 仿真网络时序指标数据，采集于2025年10–11月，包含8个AS节点，CSV格式，总量87MB，划分为8天正常训练集与12天随机攻击验证集并给出异常标注；(3) 真实BGP异常事件数据集，覆盖2004–2024年共38个经人工验证的事件（18起劫持、12起泄漏、8起中断），约300GB原始BGP UPDATE消息、超过40亿条更新记录，支持点级与事件级评测；(4) 面向概率推理与路径评分的路由泄露数据资源集合，包含RIB_Year（2024年8月至2025年7月每月1–5日）与RIB_Day（2025年7月1–10日、8小时粒度）AS路径数据、AS关系概率分布数据，以及基于Cloudflare Radar（2025年6月1–30日）构建的泄露/合法路径级标注数据。四类数据均采用统一清洗与质量控制流程，并提供可追溯元数据与标准化组织，便于算法开发、对比评测与工程验证。