摘要
随着网络技术的进步和网络应用的普及,网络安全问题日益严峻.为应对这一挑战,本文将图卷积神经网络(Graph Convolutional Network,GCN)应用于网络安全态势感知,此方法对复杂的网络系统表现出良好的适应性和解释能力.文本在前人的基础上进行研究,通过使用基于随机森林的特征选择方法,将CICIDS2017 入侵检测数据集原有 83 个特征项优化为 69个,进一步调整超参数,并使用GCN增强模型对数据进行训练验证.结果显示,该模型在准确率和精确度对比前人研究结果有了大幅提高,在小数据量的攻击类别识别上也有更好的性能表现.
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