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基于图神经网络的网络异常检测和安全策略部署
网络空间安全学院
Network Anomaly Detection and Security Policy Deployment Based on Graph Neural Network
终检评审通过
创新训练
510电子与通信技术
通信网络
国家级
随着5G的大规模商用，各国已开展6G的研究，如超大连接物联网、智慧城市场景等应用场景，网络形态呈现出复杂化、巨系统化，网络安全问题更加突出，亟待研究更好的应对和解决方案。 基于深度学习的图神经网络（GNN）是目前处理图数据最先进的方法之一，本项目旨在使用图神经网络来解决网络安全的重大风险、漏洞以及攻击识别问题并研究相应的安全策略及其部署。
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项目负责人
耿英盛
2020级 信息与通信工程学院 通信工程
项目成员
毕弘喆
2020级 人工智能学院
陈凯达
2020级 人工智能学院 人工智能
陆君睿
2020级 网络空间安全学院 网络空间安全
朱世桐
2020级 国际学院 电子商务及法律
指导老师
南国顺
网络空间安全学院 其他
通信网络
评审老师
郑世慧
网络空间安全学院 副教授
通信网络
理论研究-科学技术
其他
苑洁
网络空间安全学院 高级工程师
通信网络
文化创意
其他
高雅丽
网络空间安全学院 副教授
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获奖或论文1：SCI（科学引文索引）
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