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Georgios Anyfantis
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图神经网络模型预测个体网络流量流
研究人员开发了一种图神经网络（GNN）模型，能够预测个体流量级别（NetFlow）的网络流量。该模型能有效捕捉网络数据中的图结构和连接特征，在识别与连接相关的特定端口和IP地址方面优于现有预测方法。该方法展示了GNN在详细NetFlow预测方面的潜力。
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新无监督网络异常检测系统AutoGraphAD发布
研究人员开发了AutoGraphAD，一种利用异构变分图自编码器的新型无监督网络异常检测系统。该方法在表示网络活动的图上运行，结合了无监督和对比学习，避免了对标记数据的需求。AutoGraphAD在性能上与现有方法相当或更优，同时显著缩短了训练和推理时间，使其在实际部署中具有优势。