物联网系统中基于图神经网络的集群异常检测
原文标题：Clustering-Based Collective Anomaly Detection in IoT Systems: A Graph Neural Network Approach
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论文提出无监督图集群异常检测框架 UGCAD，针对物联网网络流量中研究较少的集群异常。它利用变分图自编码器学习图表示以增强聚类，先聚合精炼正常簇，再应用异常分数检测集群异常。在 CICIoT2023 与 ToN-IoT 数据集上，UGCAD 在聚类与集群异常检测上均优于传统及 SOTA 方法。
- 问题
- 物联网流量中的集群异常检测研究不足，现有方法多只关注点异常。
- 方法
- 用变分图自编码器学习图表示增强聚类，先聚合精炼正常簇再用异常分数识别集群异常，无需组标签先验。
- 结果
- 在 CICIoT2023 与 ToN-IoT 数据集上，聚类与集群异常检测均优于传统及 SOTA 方法。
- 影响
- 为 IoT 安全监控提供无需标注的群体攻击检测思路，可直接用于流量侧异常告警。
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