基于双重图神经网络和自编码器的网络异常检测

摘要： 图神经网络在网络异常检测领域中的应用大多集中于单点特征的提取,忽略了连续流量之间的关联性的特点,文章提出了一种基于双重图神经网络和自编码器的网络异常检测方法 DGCNAE。该方法首先对通信数据进行图构建和子图划分,然后将子图送入两层图卷积神经网络,分别对点和边进行特征提取,最后采用无监督学习方法对划分出的子图进行训练。通过对子图划分时间间隔和迭代次数进行迭代实验,得出效果最佳的...