新增未知攻击场景下的工业互联网恶意流量识别方法

摘要： 针对工业互联网中新增未知攻击所引发的流量数据分布偏移问题，提出了一种基于邻域过滤和稳定学习的恶意流量识别方法，旨在增强现有图神经网络模型在识别已知类恶意流量时的有效性和鲁棒性。该方法首先对流量数据进行图结构建模，捕获通信行为中的拓扑关系与交互模式；然后，基于有偏采样的邻域过滤机制划分流量子图，消除通信行为间的伪同质性；最后，应用图表示学习和稳定学习策略，结合自适应样本加权与协同... （共12页）