【摘 要】
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文章通过模仿生物系统的防御风险机制,提出一种基于免疫仿生机理和图神经网络的网络异常检测方法。通过图神经网络对节点附近的子图信息进行深度挖掘,在考虑网络内容特征的同时,将基于图的结构特征融入模型,共同作为网络异常检测依据,更好地挖掘网络中的异常信息。同时在网络异常检测中融入图表示学习技术,以解决特征表示问题。文章基于IDS2017数据集、Cora数据集和Reddit数据集进行实验,结果表明,该方法能
【机 构】
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东南大学网络空间安全学院,移动信息通信与安全前沿科学中心,紫金山实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金[61906039]。
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文章通过模仿生物系统的防御风险机制,提出一种基于免疫仿生机理和图神经网络的网络异常检测方法。通过图神经网络对节点附近的子图信息进行深度挖掘,在考虑网络内容特征的同时,将基于图的结构特征融入模型,共同作为网络异常检测依据,更好地挖掘网络中的异常信息。同时在网络异常检测中融入图表示学习技术,以解决特征表示问题。文章基于IDS2017数据集、Cora数据集和Reddit数据集进行实验,结果表明,该方法能够更好地挖掘网络中的异常,提高异常检测准确度。
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