Um den Herausforderungen im Bereich der kategorischen Merkmale in der Netzwerkeindringungserkennung zu begegnen, können GNNs weiterentwickelt werden, indem sie spezielle Mechanismen zur Handhabung dieser Merkmale implementieren. Hier sind einige Ansätze, wie GNNs verbessert werden können:
Kontextuelles Pre-Training für kategorische Merkmale: Durch die Integration von kontextuellem Pre-Training können GNNs lernen, wie sie kategorische Merkmale effektiv in ihre Modelle einbeziehen können. Dies ermöglicht es den Modellen, die semantische Bedeutung der kategorischen Merkmale besser zu verstehen und sie in die Entscheidungsfindung einzubeziehen.
Dichte Vektorrepräsentation für kategorische Merkmale: Anstatt kategorische Merkmale in skalare Zielcodierungen umzuwandeln, können GNNs dichte Vektorrepräsentationen für diese Merkmale erlernen. Diese dichten Repräsentationen sind expressiver und können mehr Informationen über die Merkmale enthalten, was zu einer verbesserten Leistung führen kann.
Integration von Richtungsabhängigkeit: Die Berücksichtigung der Richtungsabhängigkeit von Netzwerkflüssen kann die Effektivität von GNNs in der Netzwerkeindringungserkennung verbessern. Durch die Einbeziehung dieser Information können GNNs besser verstehen, wie sich Angriffe im Netzwerk ausbreiten und koordinieren, was zu einer präziseren Erkennung von Anomalien führen kann.
Durch die Implementierung dieser Verbesserungen können GNNs besser auf die Herausforderungen im Bereich der kategorischen Merkmale in der Netzwerkeindringungserkennung reagieren und die Leistungsfähigkeit dieser Systeme insgesamt steigern.