Mar, 2024

应用自监督学习的图神经网络对网络流量进行网络入侵检测

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TL;DR该研究论文基于图神经网络（GNN）提出了一种自我监督方法，用于网络入侵检测系统（NIDS）中多类别网络流的无监督学习，并通过实验验证了该方法在四个真实数据库上的良好性能。
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发现论文，激发创造
  • 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

  • 基于图神经网络的入侵检测的高效网络表示

    我们提出了一种新颖的网络表示形式作为流图，旨在为入侵检测任务提供相关的拓扑信息，以及通过基于图结构的神经网络框架将通信流分类为恶意得分。我们还强调了传统评估程序可能存在的数据泄露问题，并提出了解决方案以确保入侵检测系统性能的可靠验证。通过实施提出的框架，证明利用基于流的图结构优于经典的基于机器学习和先前的基于图神经网络的解决方案。

    Sep, 2023

  • 无需显式负采样的自监督图神经网络

    本研究提出了 SelfGNN，它是一种基于对比自监督技术的图神经网络，采用批量标准化和四种图形特征增强技术来实现无监督学习。除了使用常用的图形拓扑增强技术（TA），实验证明我们提出的特征增强（FA）能够与 TA 同样好地发挥作用，而且没有计算开销。在七种公开数据集上的实验结果表明，SelfGNN 表现出较高水平的性能，与 SOTA 监督 GNN 性能相当，并且始终优于 SOTA 半监督和无监督 GNN。

    Mar, 2021

  • 基于图神经网络的网络入侵检测系统的问题空间结构对抗攻击

    机器学习在网络入侵检测系统中被广泛应用，但其易受到对抗性攻击的影响。本文提出了特定于图神经网络的对抗性攻击的形式化，并模拟了现实场景中可行的结构攻击。同时，通过实验验证了这些模型对经典基于特征的对抗性攻击的抵抗力提升，同时也展示了它们对结构攻击的脆弱性。

    Mar, 2024

  • 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

  • 自监督训练的图卷积网络

    本文提出了两种无监督自学习策略来利用输入图形结构数据中的可用信息，以进一步改善有限的训练数据下模型的学习能力和性能。该方法在三个公共引文网络数据集上使用两个代表性的 GCN 模型进行了实验验证，展示了其在显著提高特征学习方面的自我监督学习能力和可移植性。

    Jun, 2020

  • 推进网络入侵检测：将图神经网络与散射变换和节点嵌入相结合以增强异常检测

    使用图神经网络的两种新方法来进行网络入侵检测系统（NIDS）：第一种方法使用散射变换对边缘特征向量进行多分辨率分析，以识别网络流量中的细微异常；第二种方法通过使用 Node2Vec 来改进节点表示，从而捕捉到更准确和全面的网络图像。与基准 NIDS 数据集中现有最先进方法相比，我们的方法在性能上显示出显著的改进。

    Apr, 2024

  • 自监督图神经网络提高脑电图癫痫分析

    本研究提出了一种基于 GNN 的自监督预训练模型，能够捕捉电极几何或动态脑连接的脑电图图形结构，提高罕见癫痫类型的检测和分类精度。此外，提出了一种定量的模型可解释性方法来评估模型在 EEGs 内定位癫痫的能力。实验证明，GNN 的自监督预训练方法在癫痫检测和分类上都优于以往的方法，能够精确定位约 25.4% 的局部癫痫，可以为临床医生提供直观的癫痫局部化信息。

    Apr, 2021

  • 自监督边特征改进图神经网络训练

    本文介绍了一种使用自监督和无监督学习相结合的方法创造新的边特征的框架，并结合基于 Popular GNN 架构提取的节点特征，通过一个端到端的训练方案用于节点分类。在三个生物数据集上验证了这种方法，该方法对基线 Graph Attention Network (GAT) 和 Graph Convolutional Network (GCN) 模型有更好的效果，并且通过关注边和节点特征的机制，能够解释决定 COVID-19 的过程和严重程度的细胞类型和基因，为潜在疾病生物标记物和治疗靶点的不断发现做出贡献。

    Jun, 2020

  • 自监督学习的图神经网络：统一综述

    本论文介绍了自监督学习在图神经网络上的应用，将其方法分为对比模型和预测模型并提供统一的框架，在 SSL 方法和数据集上提供了概述和标准化的测试平台。

    Feb, 2021