This paper presents a new network intrusion detection system (NIDS) based on Graph Neural Networks (GNNs). GNNs are a relatively new sub-field of deep neural networks, which have the unique ability to leverage the inherent structure of graph-based data. Training and evaluation data for NIDSs are typically represented as flow records, which can naturally be represented in a graph format. This establishes the potential and motivation for exploring GNNs for the purpose of network intrusion detection, which is the focus of this paper. E-GraphSAGE, our proposed new approach is based on the established GraphSAGE model, but provides the necessary modifications in order to support edge features for edge classification, and hence the classification of network flows into benign and attack classes. An extensive experimental evaluation based on six recent NIDS benchmark datasets shows the excellent performance of our E-GraphSAGE based NIDS in comparison with the state-of-the-art.


翻译:本文件介绍了基于图形神经网络的新的网络入侵探测系统(NIDS)。GNS是深神经网络中较新的一个子领域,具有独特的能力来利用基于图形的数据的固有结构。NIDS的培训和评估数据通常以流程记录形式表示,可以自然地以图表格式表示。这确定了为网络入侵探测目的探索GNS的潜力和动机,这是本文的重点。E-GraphSAGE,我们提议的新方法以既定的GreaphSAGE模型为基础,但提供了必要的修改,以支持边缘分类的边缘特征,从而支持网络流向良性和攻击类的分类。根据最近6个NIDS基准数据集进行的广泛实验评估表明,我们基于网络入侵探测的E-GASAGE与最新技术相比表现良好。

0
下载
关闭预览

相关内容

神经常微分方程教程,50页ppt,A brief tutorial on Neural ODEs
专知会员服务
70+阅读 · 2020年8月2日
【清华大学】图随机神经网络,Graph Random Neural Networks
专知会员服务
154+阅读 · 2020年5月26日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
异常检测(Anomaly Detection)综述
极市平台
20+阅读 · 2020年10月24日
图机器学习 2.2-2.4 Properties of Networks, Random Graph
图与推荐
10+阅读 · 2020年3月28日
Graph Neural Networks 综述
计算机视觉life
29+阅读 · 2019年8月13日
Graph Neural Network(GNN)最全资源整理分享
深度学习与NLP
339+阅读 · 2019年7月9日
Disentangled的假设的探讨
CreateAMind
9+阅读 · 2018年12月10日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
已删除
将门创投
5+阅读 · 2018年3月21日
ResNet, AlexNet, VGG, Inception:各种卷积网络架构的理解
全球人工智能
19+阅读 · 2017年12月17日
可解释的CNN
CreateAMind
17+阅读 · 2017年10月5日
【论文】图上的表示学习综述
机器学习研究会
14+阅读 · 2017年9月24日
Arxiv
3+阅读 · 2020年4月29日
Position-aware Graph Neural Networks
Arxiv
15+阅读 · 2019年6月11日
Arxiv
10+阅读 · 2019年2月19日
Arxiv
26+阅读 · 2018年2月27日
VIP会员
相关资讯
异常检测(Anomaly Detection)综述
极市平台
20+阅读 · 2020年10月24日
图机器学习 2.2-2.4 Properties of Networks, Random Graph
图与推荐
10+阅读 · 2020年3月28日
Graph Neural Networks 综述
计算机视觉life
29+阅读 · 2019年8月13日
Graph Neural Network(GNN)最全资源整理分享
深度学习与NLP
339+阅读 · 2019年7月9日
Disentangled的假设的探讨
CreateAMind
9+阅读 · 2018年12月10日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
已删除
将门创投
5+阅读 · 2018年3月21日
ResNet, AlexNet, VGG, Inception:各种卷积网络架构的理解
全球人工智能
19+阅读 · 2017年12月17日
可解释的CNN
CreateAMind
17+阅读 · 2017年10月5日
【论文】图上的表示学习综述
机器学习研究会
14+阅读 · 2017年9月24日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员