Graph isomorphism network-based intrusion detection method constructed from fixed time-window flow graph

doi:10.1016/j.comcom.2026.108665

Graph isomorphism network-based intrusion detection method constructed from fixed time-window flow graph

2026-09-06

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DOI：10.1016/j.comcom.2026.108665

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网络入侵检测是确保网络安全的关键技术之一。在实际网络环境中，攻击流量的早期检测至关重要。然而，现有方法主要依赖于网络流结束后进行检测，这限制了其时效性。此外，攻击流量在连接的早期阶段会伪装成正常流量，并在不同时间段表现出不同的攻击行为。为解决这些挑战，本研究提出了一种基于固定时间窗口流图构建的图同构网络（命名为FTW-GIN）用于入侵检测。对于每个双向流，使用固定时间窗口对数据包进行分段，每个窗口内的前N个数据包用于构建图。这些图随后通过GIN进行训练和分类。固定时间窗口策略通过表征不同时间段的流量行为变化，捕捉了特定阶段的攻击特征。在CICIDS2017和CICDDoS2019数据集上采用不同方法进行了对比实验。实验结果表明，FTW-GIN在CICIDS2017上达到了99.84%的准确率、98.06%的精确率、95.16%的召回率和96.16%的F1分数，相较于大多数基线方法展现出更优的综合性能。

Keyword:

Network intrusion detection

Cybersecurity

Early detection

Fixed time window

Graph construction

Graph isomorphism network (GIN)

Graph isomorphism network-based intrusion detection method constructed from fixed time-window flow graph

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