基于雙重圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和自編碼器的網(wǎng)絡(luò)異常檢測

摘要： 圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在網(wǎng)絡(luò)異常檢測領(lǐng)域中的應(yīng)用大多集中于單點特征的提取,忽略了連續(xù)流量之間的關(guān)聯(lián)性的特點,文章提出了一種基于雙重圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和自編碼器的網(wǎng)絡(luò)異常檢測方法 DGCNAE。該方法首先對通信數(shù)據(jù)進行圖構(gòu)建和子圖劃分,然后將子圖送入兩層圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),分別對點和邊進行特征提取,最后采用無監(jiān)督學(xué)習方法對劃分出的子圖進行訓(xùn)練。通過對子圖劃分時間間隔和迭代次數(shù)進行迭代實驗,得出效果最佳的... （共11頁）