物联网入侵检测的随机特征图神经网络模型OA北大核心CSTPCD
目前入侵检测主要依赖传统深度学习方法,但这种方法忽略了数据记录间的关联。图神经网络方法虽然考虑了数据记录间的相互关系,但忽略了图节点间的特征关系。提出了一种随机特征的图神经网络物联网入侵检测模型,以解决这些问题。构建了网络通信数据集的图结构。引入随机特征以丰富图节点的特征,从而提高图神经网络的表达能力。通过提取的流量相互关系来训练图神经网络,构建了一个精确检测攻击流量的入侵检测分类器。在ToN-IoT和NF-UNSW-NB15物联网数据集上进行了…查看全部>>
罗国宇;汪学舜;戴锦友
武汉邮电科学研究院信息安全系,武汉430074烽火通信科技股份有限公司预研部,武汉430074烽火通信科技股份有限公司预研部,武汉430074
计算机与自动化
图神经网络入侵检测随机特征物联网
《计算机工程与应用》 2024 (21)
P.264-273,10
科技部重大研发专项(2022YFB2901200)。
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