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基于GraphSAGE-MGAT的工控系统入侵检测方法
1
作者
胡育鸣
王华忠
《华东理工大学学报(自然科学版)》
2025年第2期270-276,共7页
提出一种融合了图随机采样与聚合(GraphSAGE)和改进的图注意力网络(GAT)的工控入侵检测图神经网络算法,以处理工控入侵检测中存在的数据特征种类多和数量大等复杂特性。首先将入侵检测流量数据构建为图结构形式,利用GraphSAGE采样和聚...
提出一种融合了图随机采样与聚合(GraphSAGE)和改进的图注意力网络(GAT)的工控入侵检测图神经网络算法,以处理工控入侵检测中存在的数据特征种类多和数量大等复杂特性。首先将入侵检测流量数据构建为图结构形式,利用GraphSAGE采样和聚合邻居节点信息得到节点的embedding向量,降低图结构空间复杂度,提高对大量数据处理的效率。运用改进的多头图注意力机制,丰富捕获的特征信息,计算节点之间的相关性和重要性,为各个节点分配相应权重,提高分类精准度。将该方法在工控数据集上验证,实验结果表明,该方法具有更好的时间效率以及更高的检测精度。
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关键词
工控系统
入侵检测
图随机采样与聚合
图
注意力网络
图
结构
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职称材料
题名
基于GraphSAGE-MGAT的工控系统入侵检测方法
1
作者
胡育鸣
王华忠
机构
华东理工大学能源化工过程智能制造教育部重点实验室
出处
《华东理工大学学报(自然科学版)》
2025年第2期270-276,共7页
基金
国家自然科学基金(61973119)。
文摘
提出一种融合了图随机采样与聚合(GraphSAGE)和改进的图注意力网络(GAT)的工控入侵检测图神经网络算法,以处理工控入侵检测中存在的数据特征种类多和数量大等复杂特性。首先将入侵检测流量数据构建为图结构形式,利用GraphSAGE采样和聚合邻居节点信息得到节点的embedding向量,降低图结构空间复杂度,提高对大量数据处理的效率。运用改进的多头图注意力机制,丰富捕获的特征信息,计算节点之间的相关性和重要性,为各个节点分配相应权重,提高分类精准度。将该方法在工控数据集上验证,实验结果表明,该方法具有更好的时间效率以及更高的检测精度。
关键词
工控系统
入侵检测
图随机采样与聚合
图
注意力网络
图
结构
Keywords
industrial control system
intrusion detection
GraphSAGE
GAT
graph structure
分类号
TP309 [自动化与计算机技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于GraphSAGE-MGAT的工控系统入侵检测方法
胡育鸣
王华忠
《华东理工大学学报(自然科学版)》
2025
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