Die Berücksichtigung der Richtungsabhängigkeit von Netzwerkflüssen kann die Effektivität von GNNs in der Netzwerkeindringungserkennung signifikant beeinflussen. Hier sind einige Aspekte, wie die Richtungsabhängigkeit die Leistung von GNNs beeinflussen kann:
Erkennung von Angriffsmustern: Durch die Einbeziehung der Richtungsabhängigkeit können GNNs besser erkennen, wie sich Angriffe im Netzwerk ausbreiten und welche Muster sie aufweisen. Dies ermöglicht es den Modellen, koordinierte Angriffe und komplexe Anomalien effektiver zu identifizieren.
Netzwerktopologie: Die Richtungsabhängigkeit von Netzwerkflüssen kann wichtige Informationen über die Netzwerktopologie liefern, z. B. welche Geräte miteinander kommunizieren und in welcher Weise. Indem GNNs diese Informationen nutzen, können sie präzisere Entscheidungen über potenzielle Bedrohungen treffen.
Verhinderung von Fehlalarmen: Die Berücksichtigung der Richtungsabhängigkeit kann dazu beitragen, Fehlalarme zu reduzieren, da GNNs besser zwischen normalen Netzwerkaktivitäten und potenziellen Angriffen unterscheiden können. Dies führt zu einer effizienteren und präziseren Erkennung von Anomalien.
Insgesamt kann die Integration der Richtungsabhängigkeit von Netzwerkflüssen die Effektivität von GNNs in der Netzwerkeindringungserkennung verbessern, indem sie den Modellen zusätzliche Informationen und Kontext bieten, um Bedrohungen zu identifizieren und zu bekämpfen.