論文の概要: One-Class Intrusion Detection with Dynamic Graphs
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.12885v1
- Date: Mon, 18 Aug 2025 12:36:55 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-08-19 14:49:11.340507
- Title: One-Class Intrusion Detection with Dynamic Graphs
- Title（参考訳）: 動的グラフを用いた一級侵入検知
- Authors: Aleksei Liuliakov, Alexander Schulz, Luca Hermes, Barbara Hammer,
- Abstract要約: 機械学習に基づく侵入検知は、セキュリティを改善するための有望なアプローチである。
本稿では,最新の動的グラフモデリングと深部異常検出に基づく新しい侵入検出手法TGN-SVDDを提案する。
本稿では,現実的な侵入検出データに対して,いくつかのベースラインよりも優れていることを示すとともに,後者のより困難なバリエーションを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 46.453758431767724
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: With the growing digitalization all over the globe, the relevance of network security becomes increasingly important. Machine learning-based intrusion detection constitutes a promising approach for improving security, but it bears several challenges. These include the requirement to detect novel and unseen network events, as well as specific data properties, such as events over time together with the inherent graph structure of network communication. In this work, we propose a novel intrusion detection method, TGN-SVDD, which builds upon modern dynamic graph modelling and deep anomaly detection. We demonstrate its superiority over several baselines for realistic intrusion detection data and suggest a more challenging variant of the latter.
- Abstract（参考訳）: 世界中のデジタル化が進むにつれ、ネットワークセキュリティの関連性はますます重要になっている。
機械学習による侵入検出は、セキュリティを改善するための有望なアプローチだが、いくつかの課題がある。
これには、新規で目に見えないネットワークイベントを検出することや、時間とともに発生するイベントやネットワーク通信の固有のグラフ構造など、特定のデータプロパティが含まれる。
本研究では,最新の動的グラフモデリングと深部異常検出に基づく新しい侵入検出手法TGN-SVDDを提案する。
本稿では,現実的な侵入検出データに対して,いくつかのベースラインよりも優れていることを示すとともに,後者のより困難なバリエーションを提案する。
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