在分析線性回歸模型時，通常有幾個基本假設：

1. **線性性**：因變量與自變量之間存在線性關系。
2. **獨立性**：誤差項（殘差）之間相互獨立。
3. **同方差性（Homoscedasticity）**：誤差項的方差恒定。
4. **正態(tài)性**：誤差項服從正態(tài)分布。
5. **無多重共線性**：自變量之間不應有較高的相關性。

根據(jù)這些假設，我們可以分析選項：

- **A: 自變量之間具有較高相關性**
- 這不屬于線性回歸的基本假設之一，事實上，自變量之間具有較高相關性會導致多重共線性問題，影響模型的穩(wěn)定性和解釋力。

- **B: 誤差項ε的方差等于1**
- 這不屬于基本假設，基本假設是同方差性，即誤差項的方差是恒定的，并沒有規(guī)定必須等于1。

- **C: 誤差項ε服從正態(tài)分布**
- 這屬于線性回歸的基本假設之一，要求誤差項（殘差）服從正態(tài)分布，以便進行統(tǒng)計推斷。

- **D: 誤差項與自變量是線性相關的**
- 這不屬于線性回歸的基本假設，事實上，誤差項應與自變量無關（獨立性），即不相關。

綜上所述，不屬于線性回歸基本假設的選項是：**A, B, D**。