基于图神经网络的工控网络异常检测算法

摘要：

网络异常检测技术成为入侵检测领域的重点研究内容,但由于目前网络异常检测大多都停留在单点网络异常检测,对不断更新的联合异常攻击和恶意软件无法做出快速及时的相应.本文提出了一种基于图神经网络的工控网络异常检测算法,融合网络节点自身属性以及网络拓扑结构中邻域节点的信息实现对网络异常的检测.首先,每个网络节点获取蕴含了连接节点的特征信息以及节点之间交互信息的状态向量;其次,每个节点使用不动点理论对网络进行迭代更新;最后,根据节点自身信息以及邻域节点信息通过神经网络提取更高层次的特征作为该节点的表示,最后用聚类进行工控网络节点异常行为检测.实验结果表明,本文提出算法在具有较高检测率的同时,也具有较高的鲁棒性.

关键词：图神经网络、异常检测、入侵检测、信息融合、聚类

所属期刊栏目：29

资助基金：辽宁省"兴辽英才计划"XLYC1908019

在线出版日期：2020-12-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：234-238