論文の概要: Integrating Graph Neural Networks with Scattering Transform for Anomaly Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.10800v3
• Date: Wed, 24 Apr 2024 12:43:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-26 20:28:54.223298
• Title: Integrating Graph Neural Networks with Scattering Transform for Anomaly Detection
• Title（参考訳）: 異常検出のための散乱変換を用いたグラフニューラルネットワークの統合
• Authors: Abdeljalil Zoubir, Badr Missaoui,
• Abstract要約: グラフニューラルネットワーク(GNN)を用いたネットワーク侵入検知システム(NIDS)における2つの新しい手法を提案する。 最初のアプローチであるScattering Transform with E-GraphSAGE (STEG)は、散乱変換を用いてエッジ特徴ベクトルの多重分解能解析を行う。 第2のアプローチでは、ノード表現をNode2Vecで開始することで改善し、統一値を使用する標準的な方法から逸脱する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this paper, we present two novel methods in Network Intrusion Detection Systems (NIDS) using Graph Neural Networks (GNNs). The first approach, Scattering Transform with E-GraphSAGE (STEG), utilizes the scattering transform to conduct multi-resolution analysis of edge feature vectors. This provides a detailed representation that is essential for identifying subtle anomalies in network traffic. The second approach improves node representation by initiating with Node2Vec, diverging from standard methods of using uniform values, thereby capturing a more accurate and holistic network picture. Our methods have shown significant improvements in performance compared to existing state-of-the-art methods in benchmark NIDS datasets.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,グラフニューラルネットワーク(GNN)を用いたネットワーク侵入検知システム(NIDS)における2つの新しい手法を提案する。 最初のアプローチであるScattering Transform with E-GraphSAGE (STEG)は、散乱変換を用いてエッジ特徴ベクトルの多重分解能解析を行う。 これは、ネットワークトラフィックの微妙な異常を特定するのに不可欠な詳細な表現を提供する。 第2のアプローチでは、ノード表現をNode2Vecで開始することで改善し、統一値を使用する標準的な方法から逸脱し、より正確で全体的なネットワーク画像を取得する。 提案手法は,ベンチマークNIDSデータセットにおける既存の最先端手法と比較して,性能が大幅に向上した。

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