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基于自注意力图池化和KP E-GraphSAGE的网络入侵检测模型
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作者 王德广 刘秋宝 《保密科学技术》 2025年第3期63-70,共8页
针对当前网络入侵检测系统在处理复杂网络拓扑结构和数据不平衡问题上的不足,本文提出了一种基于自注意力图池化和KP E-GraphSAGE的网络入侵检测模型,通过引入自注意力图池化和KP E-GraphSAGE算法,以更好地捕捉网络流量中的关键特征。首... 针对当前网络入侵检测系统在处理复杂网络拓扑结构和数据不平衡问题上的不足,本文提出了一种基于自注意力图池化和KP E-GraphSAGE的网络入侵检测模型,通过引入自注意力图池化和KP E-GraphSAGE算法,以更好地捕捉网络流量中的关键特征。首先,对数据进行预处理,并转换为图结构;其次,为了提高模型效率及特征提取能力,使用自注意力图池化通过缩减图数据规模,保留关键节点信息;然后,使用KP E-GraphSAGE算法聚合了多层邻域特征,利用外围子图的信息,增强对网络流量局部结构的捕捉能力;最后,使用softmax分类器对网络流量进行检测和分类。在CICIDS2017数据集上的实验结果表明,与已有的网络入侵检测方法相比,本文提出的模型准确率、精确率、召回率和Fl-Score等指标上均取得了明显提升。 展开更多
关键词 入侵检测 E-GraphSAGE 自注意力图池化特征提取
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