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, Vol. 51 ›› Issue (02) : 270 -276.

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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。

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

Key words

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基于GraphSAGE-MGAT的工控系统入侵检测方法[J]. 华东理工大学学报(自然科学版), 2025, 51(02): 270-276 DOI:10.14135/j.cnki.1006-3080.20240507001

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