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申请/专利权人：南京众智维信息科技有限公司
摘要：本发明公开了一种融合GNN和ACGAN的入侵检测方法，包括以下步骤：S1，将GNN中E‑GraphSAGE嵌入ACGAN的判别器，构造挖掘网络流之间隐藏的图结构的入侵检测框架；S2，通过生成器和判别器的博弈对抗训练模型参数；S3，利用已训练好的生成器生成新的攻击流量，加入原数据集平衡训练数据集；S4，利用增广的数据重新训练ACGAN获得进一步优化的模型参数，提升判别器的检测精度；本方法具有增强检测未知攻击的能力、提高检测性能的特点。
主权项：1.一种融合GNN和ACGAN的入侵检测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1，将GNN中E-GraphSAGE嵌入ACGAN的判别器，构造挖掘网络流之间隐藏的图结构的入侵检测框架；S2，通过生成器和判别器的博弈对抗训练模型参数；S3，利用已训练好的生成器生成新的攻击流量，加入原数据集平衡训练数据集；S4，利用增广的数据集重新训练ACGAN获得进一步优化的模型参数，提升判别器的检测精度；步骤S1，将GNN中E-GraphSAGE嵌入ACGAN的判别器包括网络图构建，所述网络图构建包括以下步骤：S101，将入侵检测数据集中源IP地址映射为172.16.0.1到172.31.0.1之间的一个随机IP地址；S102，将源IP地址和源端口号构成一个二元组，用于识别源节点，而目的IP地址和目的端口号构成另一个二元组，用于识别目的节点；S103，将一个元素都为1的向量嵌入所有节点，其维度等于流特征的维度，标准化流特征且标记为向量H，结合网络流的类标签label共同作为边嵌入向量H，label；步骤S1中，构造挖掘网络流之间隐藏的图结构的入侵检测框架包括以下步骤：S104，输入层将随机噪声z、真实网络流的类标签label传给生成器G，生成器G根据label将随机噪声z转化为生成流特征HG；S105，源节点、目的节点分别与边嵌入向量H，label、生成流特征HG结合构建真实图和生成图；S106，将真实图和生成图传输给判别器D，判别器D利用E-GraphSAGE采样、聚合图中边特征，并进行二分类和或多分类检测。
全文数据：
权利要求：
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