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(cè)

摘要： 圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在網(wǎng)絡(luò)異常檢測(cè)領(lǐng)域中的應(yīng)用大多集中于單點(diǎn)特征的提取,忽略了連續(xù)流量之間的關(guān)聯(lián)性的特點(diǎn),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(cè)方法 DGCNAE。該方法首先對(duì)通信數(shù)據(jù)進(jìn)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(duì)點(diǎn)和邊進(jìn)行特征提取,最后采用無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)方法對(duì)劃分出的子圖進(jìn)行訓(xùn)練。通過(guò)對(duì)子圖劃分時(shí)間間隔和迭代次數(shù)進(jìn)行迭代實(shí)驗(yàn),得出效果最佳的... （共11頁(yè)）