信息安全研究 ›› 2022, Vol. 8 ›› Issue (E2): 91-.

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基于图神经网络的工业互联网攻击检测算法

沈铁志1楚兵2吴炳辉1郎大鹏3   

  1. 1(国能神福(石狮)发电有限公司福建泉州362700)
    2(宁波和利时信息安全研究院有限公司浙江宁波315048)
    3(哈尔滨工程大学哈尔滨150001)
  • 出版日期:2023-01-31 发布日期:2023-02-12
  • 通讯作者: 沈铁志 硕士研究生,高级工程师.主要研究方向为自动化控制、工业控制. 1657690935@qq.com
  • 作者简介:沈铁志 硕士研究生,高级工程师.主要研究方向为自动化控制、工业控制. 1657690935@qq.com 楚兵 硕士研究生,工程师.主要研究方向为工控网络安全、可信计算. chubing@hollysys.com 吴炳辉 学士,工程师.主要研究方向为通信工程、流量分析. wubnghui1987@163.com 郎大鹏 硕士,讲师.主要研究方向为对抗攻击、网络信息安全. langdapeng@hrbeu.edu.cn

  • Online:2023-01-31 Published:2023-02-12

摘要: 提出一种基于图神经网络的攻击检测算法.首先通过对物联网中的流量数据进行图形转换,构建出包含时序信息以及流量结构信息的异构图;然后通过对偶转换将边分类任务转换为节点分类任务,利用图卷积神经网络对流量特征进行提取;基于对节点属性的智能分类实现对工业网络的攻击检测;基于可信计算实现攻击数据存储,基于加密和逐级保护机制保障用户数据安全.实验将该方法与经典的随机森林、极度随机树以及多层感知器神经网络算法进行比较,表明该方法通过更少的标记样本获得更高的准确率和F1值.


关键词: 关键词可信计算, 攻击检测, 图卷积神经网络, 网络流量特征

中图分类号: