【论文分享】异构图神经网络域名检测方法GAMD：Attributed Heterogeneous Graph Neural Network for Malicious Domain Detection

题目：Attributed Heterogeneous Graph Neural Network for Malicious Domain Detection

链接：https://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=9437852

源码：-

会议：CSCWD（CCF-C）

时间：2021.05

机构：中国科学院信息工程研究所

摘要：在本文中，我们提出了一个属性异构图神经网络模型，GAMD，以半监督的方式检测恶意域名。具体来说，我们利用属性化异构信息网络对具有不同类型节点(包括域、主机、已解析的ip)和不同类型关系(包括请求关系和解析关系)的DNS场景进行建模。然后设计细粒度节点类型感知的特征转换和边缘类型感知的聚合机制，融合节点属性和结构信息，完成DNS图的推理。

目录

介绍

1. 研究问题

2.贡献

模型

1. 特征提取

2. 节点：类型感知的特征转换

3. 边：类型感知的聚合

4. 模型训练

实验<

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