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基于图神经网络的病毒传播网络入侵检测研究
被引量:
1
1
作者
应贤儿
陈馨儿
+5 位作者
孙乐瑶
李俊蓉
刘建华
朱子豪
蒋峻泽
黄文豪
《工业控制计算机》
2023年第5期104-105,108,共3页
入侵检测是网络安全领域的重要课题,入侵检测研究有其必要性、重要性以及不可取代性。近年来,随着病毒传播网络入侵设备事件的不间断发生,传统的检测病毒传播网络的算法明显存在检测能力弱和检测精度低的缺陷,因此更新病毒传播网络入侵...
入侵检测是网络安全领域的重要课题,入侵检测研究有其必要性、重要性以及不可取代性。近年来,随着病毒传播网络入侵设备事件的不间断发生,传统的检测病毒传播网络的算法明显存在检测能力弱和检测精度低的缺陷,因此更新病毒传播网络入侵检测算法是极其必要的。提出一种基于图神经网络(GNN)的病毒传播入侵检测系统,其方式是将两个模块——规范化模块与计算模块,通过堆叠形成GNN模型。提出的两个模块分别拥有两种方法,由排列组合可以得出四组GNN模型,随后在选定的数据集下进行大量实验。实验结果表明,所提算法的病毒传播网络入侵检测能力、检测精度、复杂度、稳定性均优于传统算法。
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关键词
病毒传播
入侵检测
深度学习
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职称材料
题名
基于图神经网络的病毒传播网络入侵检测研究
被引量:
1
1
作者
应贤儿
陈馨儿
孙乐瑶
李俊蓉
刘建华
朱子豪
蒋峻泽
黄文豪
机构
绍兴文理学院机械与电气工程学院
出处
《工业控制计算机》
2023年第5期104-105,108,共3页
基金
绍兴文理学院2022年校级学生科研课题。
文摘
入侵检测是网络安全领域的重要课题,入侵检测研究有其必要性、重要性以及不可取代性。近年来,随着病毒传播网络入侵设备事件的不间断发生,传统的检测病毒传播网络的算法明显存在检测能力弱和检测精度低的缺陷,因此更新病毒传播网络入侵检测算法是极其必要的。提出一种基于图神经网络(GNN)的病毒传播入侵检测系统,其方式是将两个模块——规范化模块与计算模块,通过堆叠形成GNN模型。提出的两个模块分别拥有两种方法,由排列组合可以得出四组GNN模型,随后在选定的数据集下进行大量实验。实验结果表明,所提算法的病毒传播网络入侵检测能力、检测精度、复杂度、稳定性均优于传统算法。
关键词
病毒传播
入侵检测
深度学习
Keywords
virus transmission
intrusion detection
deep learning
分类号
TP393.08 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于图神经网络的病毒传播网络入侵检测研究
应贤儿
陈馨儿
孙乐瑶
李俊蓉
刘建华
朱子豪
蒋峻泽
黄文豪
《工业控制计算机》
2023
1
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