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自适应积空间离散动态图链接预测模型

计算机科学与探索 2024年

作者：陈旭张其王叔洋景永俊北方民族大学计算机科学与工程学院北方民族大学电气信息工程学院

随着复杂网络分析在诸多领域的广泛应用，如推荐系统、社交网络、疾病传播网络和金融交易网络，动态图的分析成为图神经网络研究的一个关键挑战。针对动态图神经网络在链接预测时因单一空间嵌入导致的嵌入扭曲问题，提出了自适应积空间... 详细信息

随着复杂网络分析在诸多领域的广泛应用，如推荐系统、社交网络、疾病传播网络和金融交易网络，动态图的分析成为图神经网络研究的一个关键挑战。针对动态图神经网络在链接预测时因单一空间嵌入导致的嵌入扭曲问题，提出了自适应积空间离散动态图链接预测模型（APSDG），拟解决嵌入扭曲问题，提高离散动态图链接预测性能。通过结合欧几里得空间、双曲空间和超球面空间，构建积空间作为嵌入空间，以更好地拟合动态图数据的复杂结构。为实现积空间的自适应调整，设计了一种强化学习机制，动态优化各空间的维度比例和曲率参数。实验结果表明，APSDG在五个真实世界数据集上优于使用单一空间的基准模型，在动态链接预测和动态新链接预测任务中，AUC和AP指标上的平均增益分别为2.24%和1.90%，2.12%和1.43%， APSDG有效解决了单一空间嵌入方法的嵌入扭曲问题，能够更好地捕捉复杂网络的层次结构和规则结构，显著提升了动态链接预测效果。

关键词：离散动态图表示学习链接预测积空间几何深度学习强化学习

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基于图重构和子图挖掘的僵尸网络检测方法

郑州大学学报(工学版) 2024年

作者：景永俊吴悔陈旭宋吉飞北方民族大学计算机科学与工程学院国家(中卫)新型互联网交换中心合肥工业大学计算机与信息学院

针对伪装后僵尸网络主机难以检测的问题,提出一种基于图重构和子图挖掘的僵尸网络检测方法(GRSGM)。首先,将网络数据转化为图数据,并对其进行重构以此增强主机节点特征表示;其次,基于重构图中拓扑结构、节点的特征和位置变化设计僵尸网... 详细信息

针对伪装后僵尸网络主机难以检测的问题,提出一种基于图重构和子图挖掘的僵尸网络检测方法(GRSGM)。首先,将网络数据转化为图数据,并对其进行重构以此增强主机节点特征表示;其次,基于重构图中拓扑结构、节点的特征和位置变化设计僵尸网络子图评分函数,以此捕捉伪装后的特征,提取出僵尸网络子图,并对原始图和重构图进行预检测,以提高检测的准确率和效率,减少重构误差;最后,对预检测结果和僵尸网络子图进行综合评分,以获取完整的僵尸网络信息。在ISCX 2014僵尸网络数据集和CICIDS2017僵尸网络数据集上的实验结果表明:GR-SGM的检测准确率分别达到99.98%和99.91%,F1分别达到99.94%和99.65%,相较于其他僵尸网络检测模型,GR-SGM能更加高效准确地识别僵尸网络节点,同时具有更低的误报率。

关键词：僵尸网络子图挖掘图重构网络安全预检测

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混合特征平衡图注意力网络日志异常检测模型

计算机工程与应用 2024年

作者：陈旭张硕景永俊王叔洋北方民族大学电气信息工程学院北方民族大学计算机科学与工程学院

针对现有方法忽略了日志异常数据不平衡和日志特征间的关联性，导致异常检测准确率低的问题。本文提出一种基于混合特征平衡图注意力网络的日志异常检测模型(HBGATLog)。首先，构建混合日志图构建模块，通过混合特征提取模块提取日志数... 详细信息

针对现有方法忽略了日志异常数据不平衡和日志特征间的关联性，导致异常检测准确率低的问题。本文提出一种基于混合特征平衡图注意力网络的日志异常检测模型(HBGATLog)。首先，构建混合日志图构建模块，通过混合特征提取模块提取日志数据的语义信息、日志序列和时间结构，增强日志特征间的关联性，并采用日志图构建模块构建日志图，有效保留空间结构特征。其次，设计平衡日志图生成模块，解决不平衡的日志数据导致检测结果偏向多数类问题。然后，采用图日志异常检测模块进行异常检测。最后，使用BGL、Thunderbird和HDFS三个公共数据集对HBGATLog进行验证，实验结果表明，F1 Score分别达到了99.0%、98.7%和98.1%。证明HBGATLog不但能够解决日志数据不平衡问题，充分考虑日志数据特征的关联性，而且有效降低了漏检率。

关键词：日志异常检测日志分析图神经网络混合特征提取数据不平衡

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图神经网络在异常检测中的应用综述

计算机工程与应用 2024年第13期60卷 51-65页

作者：陈佳乐陈旭景永俊王叔洋北方民族大学计算机科学与工程学院银川750030 北方民族大学电气信息工程学院银川750030

图数据常用于表示不同个体之间复杂的关系,例如社交网络、金融网络和微服务网络等。图神经网络(GNN)是一种用于处理图数据的深度学习模型,它可以有效捕获图数据中的结构信息和特征信息。异常检测是指从海量数据中找出不符合预期的数据... 详细信息

图数据常用于表示不同个体之间复杂的关系,例如社交网络、金融网络和微服务网络等。图神经网络(GNN)是一种用于处理图数据的深度学习模型,它可以有效捕获图数据中的结构信息和特征信息。异常检测是指从海量数据中找出不符合预期的数据。传统异常检测方法在检测图数据时通常不考虑数据之间的关系,而使用GNN进行异常检测的模型可以利用图结构和图特征进行学习,从而提高异常检测的准确性和鲁棒性。从三个方面对GNN在异常检测中的应用进行综述。介绍了GNN的基本框架,分别探讨了GNN在静态图异常检测、动态图异常检测和时序数据异常检测的最新研究进展,深入分析了该领域未来的研究方向。

关键词：图神经网络异常检测静态图动态图时序数据

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时空图神经网络在物联网中的应用综述

计算机工程与应用 2024年

作者：张建伟陈旭王叔洋景永俊宋吉飞北方民族大学计算机科学与工程学院北方民族大学电气信息工程学院国家新型互联网交换中心(中卫)

随着物联网在各个领域物理设备的发展，产生的大量数据给当前数据处理方法带来了挑战。深度学习模型具备处理大规模和高维度数据的能力，已逐渐应用于物联网不同领域。时空图神经网络作为一种处理图结构数据的深度学习模型，能够对物联... 详细信息

随着物联网在各个领域物理设备的发展，产生的大量数据给当前数据处理方法带来了挑战。深度学习模型具备处理大规模和高维度数据的能力，已逐渐应用于物联网不同领域。时空图神经网络作为一种处理图结构数据的深度学习模型，能够对物联网中的拓扑结构和时间信息进行建模，并在物联网预测任务中展现出优秀性能。首先，介绍了物联网中的时间相关性和空间相关性，以及不同时空网络架构的构建方法，并基于空间相关性的不同，将时空图神经网络分为时空图卷积网络和时空图注意力网络。然后，进一步分析了时空图卷积网络和时空图注意力网络在物联网中的应用，主要包括交通、环境和能源领域。最后，探讨了时空图神经网络在物联网应用中面临的挑战和未来的研究方向。

关键词：物联网深度学习时空图神经网络图结构数据

TRGATLog:基于日志时间图注意力网络的日志异常检测方法

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计算机应用研究 2024年第4期41卷 1034-1040页

作者：陈旭张硕景永俊王叔洋北方民族大学计算机科学与工程学院银川750000 北方民族大学电气信息工程学院银川750000

为解决现有日志异常检测方法往往只关注定量关系模式或顺序模式的单一特征,忽略了日志时间结构关系和不同特征之间的相互联系,导致较高的异常漏检率和误报率问题,提出基于日志时间图注意力网络的日志异常检测方法。首先,通过设计日志语... 详细信息

为解决现有日志异常检测方法往往只关注定量关系模式或顺序模式的单一特征,忽略了日志时间结构关系和不同特征之间的相互联系,导致较高的异常漏检率和误报率问题,提出基于日志时间图注意力网络的日志异常检测方法。首先,通过设计日志语义和时间结构联合特征提取模块构建日志时间图,有效整合日志的时间结构关系和语义信息。然后,构造时间关系图注意力网络,利用图结构描述日志间的时间结构关系,自适应学习不同日志之间的重要性,进行异常检测。最后,使用三个公共数据集验证模型的有效性。大量实验结果表明,所提方法能够有效捕获日志时间结构关系,提高异常检测精度。

关键词：异常检测日志分析图注意力网络网络安全日志时间图

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基于图神经网络的源代码漏洞检测研究综述

计算机工程与科学 2024年第10期46卷 1775-1792页

作者：陈子雄陈旭景永俊宋吉飞北方民族大学计算机科学与工程学院宁夏银川750021 国家(中卫)新型互联网交换中心宁夏中卫755000

随着开源软件在各个领域的广泛应用,源代码漏洞已经导致了一系列严重的安全问题。鉴于这些漏洞对计算机系统的潜在威胁,检测软件中的源代码漏洞以防止网络攻击已成为一个重要的研究领域。为了实现自动化检测并降低人力成本,研究人员提... 详细信息

随着开源软件在各个领域的广泛应用,源代码漏洞已经导致了一系列严重的安全问题。鉴于这些漏洞对计算机系统的潜在威胁,检测软件中的源代码漏洞以防止网络攻击已成为一个重要的研究领域。为了实现自动化检测并降低人力成本,研究人员提出了许多基于传统深度学习的方法。然而,这些方法大多将源代码视为自然语言序列而没有充分考虑代码的结构信息,因此其检测效果受到了限制。近年来,基于代码图表示和图神经网络的源代码漏洞检测方法应运而生。全面综述了图神经网络在源代码漏洞检测中的应用,并提出了一个基于图神经网络的源代码漏洞检测通用框架。从文件级别、函数级别和切片级别3种漏洞检测粒度出发,系统地总结和阐述了现有的方法和相关数据集。最后,讨论了该领域所面临的挑战,并对未来可能的研究重点进行了展望。

关键词：图神经网络漏洞检测数据集数据流图控制流图

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基于异构图神经网络的半监督网站主题分类

计算机工程与科学 2024年第4期46卷 635-646页

作者：王谢中陈旭景永俊王叔洋北方民族大学计算机科学与工程学院宁夏银川750000 北方民族大学电气信息工程学院宁夏银川750000

互联网网站数量快速增长使现有方法难以准确分类特定网站主题,如基于URL的方法无法处理未反映在URL中的主题信息,基于网页内容的方法受到数据稀疏性和语义关系捕捉的限制。为此,提出一种基于异构图神经网络的半监督网站主题分类方法HGNN... 详细信息

互联网网站数量快速增长使现有方法难以准确分类特定网站主题,如基于URL的方法无法处理未反映在URL中的主题信息,基于网页内容的方法受到数据稀疏性和语义关系捕捉的限制。为此,提出一种基于异构图神经网络的半监督网站主题分类方法HGNN-SWT。该方法不仅利用网站文本特征来弥补仅使用URL特征的不足,还利用异构图对网站文本和词语的稀疏关系进行建模,通过处理图中的节点和边关系来提高分类性能。同时引入基于随机游走的邻居节点采样方法,考虑节点的局部特征和全局图结构,并提出特征融合策略,捕捉网站文本数据的上下文关系和特征交互。通过在自制的Chinaz Website数据集上的实验,证明了HGNN-SWT方法在网站主题分类任务中相较于现有方法具有更高的准确率。

关键词：网站主题异构图神经网络半监督特征融合

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动态图神经网络链接预测综述

计算机工程与应用 2024年第20期60卷 49-67页

作者：张其陈旭王叔洋景永俊宋吉飞北方民族大学计算机科学与工程学院银川750030 北方民族大学电气信息工程学院银川750030 国家新型互联网交换中心宁夏中卫755001

在现实世界中,复杂的动态网络数据广泛存在,如社交网络、蛋白质相互作用网络和传染病传播网络,它们由大量的节点和边构成。针对这类数据的有效挖掘和利用,以进行精准预测,成为了一项关键任务。动态图神经网络链接预测是深度学习研究领... 详细信息

在现实世界中,复杂的动态网络数据广泛存在,如社交网络、蛋白质相互作用网络和传染病传播网络,它们由大量的节点和边构成。针对这类数据的有效挖掘和利用,以进行精准预测,成为了一项关键任务。动态图神经网络链接预测是深度学习研究领域的一个重要分支,它旨在解析网络随时间演化的内在规律,并预测未来可能形成的链接,为各领域的决策提供有价值的信息和依据。回顾了动态图神经网络的发展历程,介绍动态图的建模方法和训练流程。在此基础上,根据时间粒度的不同,将动态图神经网络链接预测模型细分为离散动态图模型和连续动态图模型两大类,并综述了每一类别中当前主流模型所采用的建模方法;介绍了动态图链接预测研究中常用的数据集、评价指标和应用场景。最后,对该领域的未来发展趋势进行了前瞻性探讨。

关键词：图神经网络深度学习动态图学习链接预测时间图