在分析线性回归模型时，通常有几个基本假设：

1. **线性性**：因变量与自变量之间存在线性关系。
2. **独立性**：误差项（残差）之间相互独立。
3. **同方差性（Homoscedasticity）**：误差项的方差恒定。
4. **正态性**：误差项服从正态分布。
5. **无多重共线性**：自变量之间不应有较高的相关性。

根据这些假设，我们可以分析选项：

- **A: 自变量之间具有较高相关性**
- 这不属于线性回归的基本假设之一，事实上，自变量之间具有较高相关性会导致多重共线性问题，影响模型的稳定性和解释力。

- **B: 误差项ε的方差等于1**
- 这不属于基本假设，基本假设是同方差性，即误差项的方差是恒定的，并没有规定必须等于1。

- **C: 误差项ε服从正态分布**
- 这属于线性回归的基本假设之一，要求误差项（残差）服从正态分布，以便进行统计推断。

- **D: 误差项与自变量是线性相关的**
- 这不属于线性回归的基本假设，事实上，误差项应与自变量无关（独立性），即不相关。

综上所述，不属于线性回归基本假设的选项是：**A, B, D**。