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摘要
提出一种基于图神经网络的物联网僵尸网络检测方法。首先，利用网络流数据将网络建模为节点不带特征而边带特征的图；然后，利用图神经网络，根据图中边的特征迭代学习通信拓扑图中各节点的向量表示；最后，根据得到的向量表示对节点进行分类，以此检测网络中被攻击者利用的僵尸主机。学习节点表示时，所提方法同时考虑了网络流特征和网络通信拓扑，并且明确考虑了图中边的方向。此外，所提方法是归纳式的，因此能够适应网络的动态变化，也难以被攻击者绕开。在2个公开数据集上的实验结果表明，所提方法在训练时能快速收敛，且相比于无法利用网络通信拓扑结构信息的模型，所提方法的Micro-F1分数更高。相比其他方法，所提方法更易于推广到训练时未见过的数据上。
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单位武汉大学; 中国舰船研究设计中心
