基于GraphSAGE-MGAT的工控系统入侵检测方法

胡育鸣; 王华忠

doi:10.14135/j.cnki.1006-3080.20240507001

华东理工大学学报（自然科学版） ›› 2025, Vol. 51 ›› Issue (02) : 270 -276. DOI: 10.14135/j.cnki.1006-3080.20240507001

基于GraphSAGE-MGAT的工控系统入侵检测方法

胡育鸣, 王华忠

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摘要

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。