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基于时频图与改进E-GraphSAGE的网络流量特征提取方法
被引量:
1
1
作者
张玉臣
张雅雯
+1 位作者
吴越
李程
《信息网络安全》
CSCD
北大核心
2023年第9期12-24,共13页
由于网络系统的时变性,时域空间网络流量不稳定并且分离难度高,传统时空网络模型对时空序列数据空间结构的刻画和对时空特征的挖掘不充分。针对上述问题,文章提出一种基于时频图与改进E-GraphSAGE的网络流量特征提取方法。首先以bior1....
由于网络系统的时变性,时域空间网络流量不稳定并且分离难度高,传统时空网络模型对时空序列数据空间结构的刻画和对时空特征的挖掘不充分。针对上述问题,文章提出一种基于时频图与改进E-GraphSAGE的网络流量特征提取方法。首先以bior1.3小波基函数为势变基底,完成原始流量一维时域向时频域空间的映射变换,通过可视化分析去除噪声频段;然后在E-GraphSAGE模型的内部融合Conv LSTM模型,构建融合时空长期依赖特征的三维特征提取方法;最后获得包含局部和全局信息的时空频三维特征的边缘嵌入信息,解决了传统时空特征提取模型存在的整体信息缺失问题。可视化分析和分类实验结果表明,处理后的流量特征具有更高的稳定性和可分离度。同时,将文章所提方法与其他关联度较高的方法进行比较,结果表明文章所提方法在准确率、精确度、召回率及F1-score上均表现较好。
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关键词
流量分类
时频分析
流谱理论
特征提取
e-graphsage
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职称材料
题名
基于时频图与改进E-GraphSAGE的网络流量特征提取方法
被引量:
1
1
作者
张玉臣
张雅雯
吴越
李程
机构
中国人民解放军信息工程大学密码工程学院
出处
《信息网络安全》
CSCD
北大核心
2023年第9期12-24,共13页
基金
国家自然科学基金[61902427]。
文摘
由于网络系统的时变性,时域空间网络流量不稳定并且分离难度高,传统时空网络模型对时空序列数据空间结构的刻画和对时空特征的挖掘不充分。针对上述问题,文章提出一种基于时频图与改进E-GraphSAGE的网络流量特征提取方法。首先以bior1.3小波基函数为势变基底,完成原始流量一维时域向时频域空间的映射变换,通过可视化分析去除噪声频段;然后在E-GraphSAGE模型的内部融合Conv LSTM模型,构建融合时空长期依赖特征的三维特征提取方法;最后获得包含局部和全局信息的时空频三维特征的边缘嵌入信息,解决了传统时空特征提取模型存在的整体信息缺失问题。可视化分析和分类实验结果表明,处理后的流量特征具有更高的稳定性和可分离度。同时,将文章所提方法与其他关联度较高的方法进行比较,结果表明文章所提方法在准确率、精确度、召回率及F1-score上均表现较好。
关键词
流量分类
时频分析
流谱理论
特征提取
e-graphsage
Keywords
traffic classification
time-frequency analysis
flow spectrum theory
feature extraction
e-graphsage
分类号
TP309 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于时频图与改进E-GraphSAGE的网络流量特征提取方法
张玉臣
张雅雯
吴越
李程
《信息网络安全》
CSCD
北大核心
2023
1
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