HGNM:基于長短期流圖及混合圖神經網絡的飽和攻擊檢測方法

摘要： 軟件定義網絡(SDN)的控制平面與數據平面解耦，該特性使其廣泛應用于數據中心、物聯(lián)網、云網絡等大規(guī)模網絡場景中。然而，這種解耦的網絡架構也使其面臨飽和攻擊的挑戰(zhàn)。基于圖神經網絡(GNN)檢測飽和攻擊是SDN中的研究熱點，但目前GNN中常用的k近鄰(k-NN)圖忽略了短期流特征，無法有效聚合節(jié)點信息，使模型不能充分利用流的時間特征。為利用流的長短期特征提高飽和攻擊檢測精度，提出一... （共12頁）