已入深夜,您辛苦了!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整地填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您度过漫漫科研夜!祝你早点完成任务,早点休息,好梦!

Anomal-E: A self-supervised network intrusion detection system based on graph neural networks

计算机科学 入侵检测系统 图形 人工智能 异常检测 数据挖掘 水准点(测量) 机器学习 模式识别(心理学) 理论计算机科学 大地测量学 地理
作者
Evan Caville,Wai Weng Lo,Siamak Layeghy,Marius Portmann
出处
期刊:Knowledge Based Systems [Elsevier BV]
卷期号:258: 110030-110030 被引量:94
标识
DOI:10.1016/j.knosys.2022.110030
摘要

This paper investigates graph neural networks (GNNs) applied for self-supervised intrusion and anomaly detection in computer networks. GNNs are a deep learning approach for graph-based data that incorporate graph structures into learning to generalise graph representations and output embeddings. As traffic flows in computer networks naturally exhibit a graph structure, GNNs are a suitable fit in this context. The majority of current implementations of GNN-based network intrusion detection systems (NIDSs) rely on labelled network traffic. This limits the volume and structure of input traffic and restricts the NIDSs’ potential to adapt to unseen attacks. These systems also rely on the use of node features, which may reduce the detection accuracy of these systems, as important edge (packet-level) information is not leveraged. To overcome these restrictions, we present Anomal-E, a GNN approach to intrusion and anomaly detection that leverages edge features and a graph topological structure in a self-supervised manner. This approach is, to the best of our knowledge, the first successful and practical approach to network intrusion detection that utilises network flows in a self-supervised, edge-leveraging GNN. Experimental results on two modern benchmark NIDS datasets display a significant improvement when using Anomal-E compared to raw features and other baseline algorithms. This additionally posits the potential Anomal-E has for intrusion detection on real-world network traffic.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
1秒前
1秒前
Hshi完成签到 ,获得积分10
2秒前
Akim应助ZTX采纳,获得30
5秒前
5秒前
tingting发布了新的文献求助10
6秒前
9秒前
叶子兮完成签到,获得积分10
10秒前
英俊的铭应助沸腾鱼健康采纳,获得10
11秒前
U9A驳回了554802336应助
11秒前
XLC发布了新的文献求助30
12秒前
xx发布了新的文献求助30
13秒前
15秒前
思源应助大笑的觅珍采纳,获得10
16秒前
16秒前
19秒前
Gaara0504发布了新的文献求助10
19秒前
MissZhang发布了新的文献求助10
19秒前
酷波er应助SSS水鱼采纳,获得10
19秒前
爱包的馒完成签到,获得积分10
20秒前
柠檬水发布了新的文献求助10
20秒前
FashionBoy应助焦立超采纳,获得10
21秒前
ZTX完成签到,获得积分10
22秒前
腼腆的康完成签到 ,获得积分10
24秒前
24秒前
研友_VZG7GZ应助MissZhang采纳,获得10
27秒前
长江完成签到 ,获得积分10
29秒前
29秒前
王珺发布了新的文献求助10
29秒前
芯之痕应助文件撤销了驳回
30秒前
Jay发布了新的文献求助10
33秒前
33秒前
少川完成签到 ,获得积分10
34秒前
周三岁完成签到,获得积分20
39秒前
40秒前
40秒前
42秒前
柠檬水发布了新的文献求助10
43秒前
tingting完成签到,获得积分20
44秒前
思源应助科研通管家采纳,获得30
45秒前
高分求助中
A new approach to the extrapolation of accelerated life test data 1000
Picture Books with Same-sex Parented Families: Unintentional Censorship 700
ACSM’s Guidelines for Exercise Testing and Prescription, 12th edition 500
Nucleophilic substitution in azasydnone-modified dinitroanisoles 500
不知道标题是什么 500
Indomethacinのヒトにおける経皮吸収 400
Phylogenetic study of the order Polydesmida (Myriapoda: Diplopoda) 370
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3976531
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3520576
关于积分的说明 11204042
捐赠科研通 3257210
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1798648
邀请新用户注册赠送积分活动 877835
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 806555