E-GraphSAGE：一种基于图神经网络的物联网入侵检测系统
网络与互联网体系结构
2023-05-12 v8 人工智能
密码学与安全
机器学习
摘要
本文提出一种基于图神经网络（GNNs）的新型网络入侵检测系统（NIDS）。GNNs是深度神经网络相对较新的子领域，可利用基于图数据的固有结构。NIDS的训练与评估数据通常表示为流记录，其可自然地以图格式表示。本文提出E-GraphSAGE，一种GNN方法，可同时捕获图的边特征与拓扑信息，用于物联网网络中的网络入侵检测。据我们所知，我们的方案是首个成功的、实用的且经广泛评估的、将GNNs应用于基于流的物联网网络入侵检测问题的方法。我们在四个近期NIDS基准数据集上的广泛实验评估表明，本方法在关键分类指标上超越最先进水平，展示了GNNs在网络入侵检测中的潜力，并为进一步研究提供动机。
引用
@article{arxiv.2103.16329,
title = {E-GraphSAGE: A Graph Neural Network based Intrusion Detection System for IoT},
author = {Wai Weng Lo and Siamak Layeghy and Mohanad Sarhan and Marcus Gallagher and Marius Portmann},
journal= {arXiv preprint arXiv:2103.16329},
year = {2023}
}
备注
will appear in IEEE/IFIP Network Operations and Management Symposium 2022