論文の概要: GNN-based Anomaly Detection for Encoded Network Traffic

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.13670v1
• Date: Wed, 22 May 2024 14:11:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-24 23:54:52.786279
• Title: GNN-based Anomaly Detection for Encoded Network Traffic
• Title（参考訳）: 符号化ネットワークトラフィックのGNNによる異常検出
• Authors: Anasuya Chattopadhyay, Daniel Reti, Hans D. Schotten,
• Abstract要約: 本稿では,情報に富んだインターネットトラフィックデータの異常検出にグラフニューラルネットワーク(GNN)を用いる可能性について検討する。 その考え方は、機能符号化を利用してネットワークコンポーネント間の関係をキャプチャし、GNNが潜伏関係を学習し、異常をよりよく識別できるようにすることである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.719859705721596
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The early research report explores the possibility of using Graph Neural Networks (GNNs) for anomaly detection in internet traffic data enriched with information. While recent studies have made significant progress in using GNNs for anomaly detection in finance, multivariate time-series, and biochemistry domains, there is limited research in the context of network flow data. In this report, we explore the idea that leverages information-enriched features extracted from network flow packet data to improve the performance of GNN in anomaly detection. The idea is to utilize feature encoding (binary, numerical, and string) to capture the relationships between the network components, allowing the GNN to learn latent relationships and better identify anomalies.
• Abstract（参考訳）: 初期の研究報告では、情報に富んだインターネットトラフィックデータの異常検出にグラフニューラルネットワーク(GNN)を使用する可能性について検討している。 近年の研究では, 財務, 多変量時系列, 生化学領域における異常検出におけるGNNの利用が著しく進歩しているが, ネットワークフローデータの観点からは限定的な研究がなされている。 本稿では,ネットワークフローパケットデータから抽出した情報に富んだ特徴を活用し,異常検出におけるGNNの性能向上を図る。 このアイデアは、機能符号化(バイナリ、数値、文字列)を使用してネットワークコンポーネント間の関係をキャプチャし、GNNが潜伏関係を学習し、異常をよりよく識別できるようにすることである。

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