arXiv · ML· Zahid Iqbal·· 17 小时前AI 评分22
消除泄漏后评估残差图卷积网络在入侵检测中的性能
Leakage-free evaluation of residual graph convolutional networks for network intrusion detection
AI 导读
残差图卷积网络在消除数据泄漏后，于 CICIDS2017 数据集上的二分类 F1 值达 98.11%，与多层感知机无显著差异。 在相同协议下，梯度提升树 ensemble 表现更优，多类 macro-F1 达 93.08%，且在特征噪声下的鲁棒性方面，残差网络优势明显。 研究结论表明，在受控评估中，图结构的消息传递机制未带来额外精度，模型优势主要在于对噪声的抵抗力。
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