Sep, 2022

使用图神经网络的图异常检测：当前状态与挑战

PDF
TL;DR本篇综述介绍了基于图神经网络的图形异常检测的最新进展，将这些方法总结为基于图形类型、异常类型和网络结构，并得出这是第一个基于 GNN 的综合检测图形异常方法的综述。
graph anomaliesgraph neural networksanomaly detectiongraph attributesnetwork architecture
发现论文，激发创造
  • 保护图神经网络的无监督图异常检测

    本文提出了一个简单而有效的框架 G3AD，它引入了两个辅助网络和相关性约束来保护 GNN 免受不一致信息编码的影响。此外，G3AD 还引入了一个自适应缓存模块，以防止 GNN 仅重构包含异常的观察数据。大量实验证明，我们提出的 G3AD 在合成数据集和实际数据集上均能优于 17 个最先进的方法。

    Apr, 2024

  • 使用图神经网络检测上下文网络异常

    利用图神经网络（GNN）检测网络流量异常

    Dec, 2023

  • 基于深度学习的图异常检测综述

    本文综述了现代深度学习技术在图异常检测中的应用，编译了开放资源的实现、公共数据集和常用评估方法，重点强调了 12 个未解决和新兴的研究问题和现实世界的应用。

    Jun, 2021

  • 基于图形的异常检测和描述：一项调查

    本文综述了最新的用于检测以图形表示的数据中异常值的方法和算法，包括在不同场景下的无监督和（半）监督方法，以及针对属性和普通图的静态和动态图。作者强调了异常归因的重要性，并介绍了根据检测到的异常挖掘其根本原因的技术。除此之外，作者还列举了金融、拍卖、计算机流量和社交网络等领域中基于图形的异常检测的若干真实应用，并讨论了该领域的理论和实践挑战。

    Apr, 2014

  • 基于 GNN 的编码网络流量异常检测

    本研究早期报告探索了在富含信息的网络流数据中使用图神经网络（GNNs）进行异常检测的可能性，以改进 GNN 在异常检测中的性能。

    May, 2024

  • 图神经网络：方法和应用综述

    本文介绍了图神经网络（GNNs）的设计管道，详细讨论了其各个组成部分的变体，对其应用进行了系统分类，并提出了四个开放性问题供未来研究。

    Dec, 2018

  • 基于图神经网络的多元时间序列异常检测

    提出了一种使用深度学习和 graph neural networks 检测高维时间序列数据中的异常事件的方法，通过学习传感器间复杂关系的结构和注意力权重提供被检测异常事件的解释和根因分析，在真实世界传感器数据集实验中，该方法比基线方法更准确地捕获传感器间关联并检测到异常事件。

    Jun, 2021

  • 全球金融市场中的图神经网络与非广义熵异常检测

    本研究使用图神经网络和非广义熵在全球金融市场中探测异常，研究发现高度相关资产的复杂结构在危机中减少，并且在危机前、中和后，非广义熵参数下的异常数目存在统计差异。

    Aug, 2023

  • 基于图神经网络的自监督网络入侵检测系统 Anomal-E

    本文介绍了一种新型入侵和异常检测方法 Anomal-E，它采用了基于 Graph Neural Networks 的自监督学习的方法，利用网络流量中的边部特征和拓扑结构来实现，同时取得了显著的改善。该方法是首次提出并取得实际成功的在无标签网络流量监测中采用 GNN 的方法。

    Jul, 2022

  • 节点级图异常检测的三个重访：异常值、消息传递和双曲神经网络

    本文针对复杂网络中识别异常实例的图异常检测问题，从深度学习方法学、基准评估方法及超几何神经网络等三个方面展开研究，通过研究发现了改进节点级图异常检测方法的一般策略。

    Mar, 2024