基于圖邊緣特征注意力的入侵檢測模型
摘要: 入侵檢測是一種網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù),旨在檢測和防止未經(jīng)授權(quán)的訪問或攻擊?,F(xiàn)有入侵檢測模型對于分布均勻的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)具備良好的檢測性能,但是網(wǎng)絡(luò)中相關(guān)數(shù)據(jù)往往是不平衡的,現(xiàn)有模型對少數(shù)類攻擊數(shù)據(jù)的檢測率低。針對上述問題,提出一種基于圖邊緣特征注意力的入侵檢測模型。首先,挖掘數(shù)據(jù)內(nèi)部隱藏的圖結(jié)構(gòu)關(guān)系,并將數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理,對樣本數(shù)據(jù)的原始特征進(jìn)行更新,將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成圖結(jié)構(gòu);其次,使用圖池化操作... (共10頁)
入侵檢測 不平衡數(shù)據(jù) 圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 圖邊緣特征注意力 邊緣分類
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