基于GraphSAGE和边注意力机制的异常网络节点检测方法
Anomaly network node detection approach based on graphsage and edge attention mechanism
1. 成都信息工程大学网络空间安全学院 芯谷产业学院, 成都 610225
2. 网络空间安全技术四川省教育厅高校重点实验室, 成都 610225
摘要
针对现有网络行为异常检测方法在多视角拓扑建模、关键流量边感知以及节点拓扑与边流量行为协同表征方面不足，导致复杂隐蔽攻击检测精度下降的问题，提出了基于GraphSAGE和边注意力机制的异常网络节点检测方法GEA-AND。该方法利用时间窗口构建双视角网络通信图，提取融合双视角图拓扑信息的节点特征，增强节点结构表征能力；利用边注意力机制动态加权流量边特征，增强节点通信行为表征；构建流量边感知GraphSAGE，聚合流量边特征与邻域节点嵌入，生成含有拓扑结构与通信行为模式的低维节点表示，进而实现异常网络节点的精准识别。实验结果表明，该方法在CIC-IDS-2017、CIC-UNSW-NB15和NF-CIC-IDS-2018数据集上的F1分数分别为99.71%、99.13%和99.99%，均优于RE-GCN、XG-BoT、GraphFedAI和GraphSAGE等方法，更充分地利用了节点拓扑与流量边信息，为复杂网络环境下的异常网络节点检测提供了新的技术途径。
基金项目
国家社会科学基金项目(23BSH061)
国家自然科学基金项目(62272066)
四川省科技支撑计划项目(23YFG0292)
成都信息工程大学科技创新能力提升计划项目(KYTD202512)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2026.04.0132
出版期卷: 《计算机应用研究》 优先出版, 2027年第44卷 第1期
发布历史
[2026-08-27] 优先出版
引用本文
李鑫, 叶晓鸣, 欧鲁金, 等. 基于GraphSAGE和边注意力机制的异常网络节点检测方法 [J]. 计算机应用研究, 2027, 44 (1). (2026-09-14). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2026.04.0132. (Li Xin, Ye Xiaoming, Ou Lujin, et al. Anomaly network node detection approach based on graphsage and edge attention mechanism [J]. Application Research of Computers, 2027, 44 (1). (2026-09-14). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2026.04.0132. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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