公开(公告)号：CN116760569A

公开(公告)日：2023-09-15

申请号：CN202310566242.6

申请日：2023-05-19

Applicant: 广东工业大学

Inventor： 吴晓鸰 ,  罗奕彤 ,  凌捷

IPC: H04L9/40 ,  H04L41/16 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06F18/241 ,  G06F18/2415 ,  G16Y30/10

Abstract: 本发明公开的属于信息科学技术领域，具体为一种基于图神经网络模型的物联网入侵检测方法，包括具体步骤如下：首先针对入侵检测数据集中存在的错误、缺失、异常值数据进行清洗和处理，并对数据集进行筛选和抽样，以保证数据的质量和可靠性，减少噪声和提高模型效果，然后，从原始数据中提取图数据的特征，并对数据进行归一化处理，将不同特征的取值范围缩放到相同的区间内，以便后续神经网络模型的训练和优化，过后，将处理后的数据集划分为训练集、验证集和测试集，以便于对模型进行训练、调参和评估，本发明通过综合考虑节点和边的特征，提高了分类器的准确性和鲁棒性，从而在攻击流检测方面具有更好的表现。