-
题名图表示学习在网络安全领域的应用研究综述
被引量：2
- 1
-
-
作者
刘亚
林明洁
曲博
-
机构
上海理工大学光电信息与计算机工程学院
鹏城实验室新型网络研究部
-
出处
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2023年第3期616-628,共13页
-
基金
国家自然科学基金项目(62002184)资助
The Major Key Project of PCL(PCL2022A03,PCL2021A02,PCL2021A09)资助。
-
文摘
近年来,图表示学习由于其能够更全面地捕捉网络数据的特征,在与各种网络异常检测方法结合后能获得更好的检测结果等特点,逐渐引起网络安全领域的关注.为进一步理清使用图表示学习进行网络安全检测相关工作的研究脉络,本文首先研究了图表示学习的定义,并从基于降维、随机游走和深度学习三类分别介绍目前被广泛使用的图表示学习算法;其次,对公开可用的网络安全数据集按照日志和网络流量、可执行文件、社交和交易网络分类,给出其具体的数据内容;再次,总结了近年来将图表示学习方法应用到网络安全领域的研究成果,给出了模型的基本流程和优缺点分析;最后探讨了目前研究的局限性和未来研究的方向.
-
关键词
网络安全
图表示学习
网络异常检测
新技术发展趋势
-
Keywords
cybersecurity
graph representation learning
network anomaly detection
emerging technology trends
-
分类号
TN915
[电子电信—通信与信息系统]
-
