AutoGraphAD

深度分析

AutoGraphAD：基於異質變分圖自編碼器的無監督網路異常偵測新方法

隨著網路攻擊日益增多，標記資料昂貴且稀缺。研究提出AutoGraphAD，利用異質變分圖自編碼器在無標記資料下偵測異常，並以重建誤差計算異常分數。實驗顯示其偵測效能與Anomal‑E相當，訓練與推論速度分別快1.18與1.03個量級，顯著提升部署效率。