グラフニューラルネットワークを用いた サイバー攻撃の異常検知の高度化

本研究では、グラフニューラルネットワークの分離学習手法を用いて、サイバー攻撃の異常検知精度を向上させた。特に、ノード表現学習とクラシファイアの分離、および複数のグラフエンコーダの組み合わせによって、既存手法を上回る異常検知性能を実現した。