| 基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進程行為嵌入表示的入侵檢測 | |
| 所屬分類：技術(shù)論文 | |
| 上傳者：zhoubin333 | |
| 文檔大小：511 K | |
| 標簽： 入侵檢測 圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 圖表示學習 | |
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| 文檔介紹：入侵檢測是保障網(wǎng)絡(luò)空間安全的一項重要技術(shù)。隨著入侵者技術(shù)手段的升級，新一代的入侵檢測系統(tǒng)中需要融入人工智能技術(shù)以提升檢測效果。提出一種基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進程行為嵌入表示的入侵檢測方法，該方法將計算機事件日志轉(zhuǎn)化為系統(tǒng)日志對象連接圖結(jié)構(gòu)，并在該圖上使用圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)框架進行頂點嵌入，從而得到計算機內(nèi)進程行為的向量表達；在此基礎(chǔ)上，建立多階轉(zhuǎn)移模型，為計算機描述整體的進程行為基線，并以偏離該基線的程度作為入侵行為檢測的依據(jù)。經(jīng)過多個攻擊場景的驗證，本文方法能夠有效地檢測出多種入侵行為。 | |
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