Buchumschlag

Noise Robust One-Class Intrusion Detection on Dynamic Graphs

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Liuliakov, Aleksei, Schulz, Alexander, Hermes, Luca, Hammer, Barbara
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2025
Schlagworte:	Machine Learning
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

One-Class Intrusion Detection with Dynamic Graphs
von: Liuliakov, Aleksei, et al.
Veröffentlicht: (2025)

DGPO: RL-Steered Graph Diffusion for Neural Architecture Generation
von: Liuliakov, Aleksei, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Targeted Visualization of the Backbone of Encoder LLMs
von: Roberts, Isaac, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Physics-Informed Graph Neural Networks for Water Distribution Systems
von: Ashraf, Inaam, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Exact Computation of Any-Order Shapley Interactions for Graph Neural Networks
von: Muschalik, Maximilian, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Scalable and Robust Physics-Informed Graph Neural Networks for Water Distribution Systems
von: Ashraf, Inaam, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Intelligent Learning Rate Distribution to reduce Catastrophic Forgetting in Transformers
von: Kenneweg, Philip, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Investigating the Suitability of Concept Drift Detection for Detecting Leakages in Water Distribution Networks
von: Vaquet, Valerie, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Adversarial Attacks for Drift Detection
von: Hinder, Fabian, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Conceptualizing Uncertainty: A Concept-based Approach to Explaining Uncertainty
von: Roberts, Isaac, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Robust and Explainable Divide-and-Conquer Learning for Intrusion Detection
von: Zhou, Yan, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Locally Adaptive One-Class Classifier Fusion with Dynamic $\ell$p-Norm Constraints for Robust Anomaly Detection
von: Nourmohammadi, Sepehr, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Robust Intrusion Detection System with Explainable Artificial Intelligence
von: Paltun, Betül Güvenç, et al.
Veröffentlicht: (2025)

DeNoise: Learning Robust Graph Representations for Unsupervised Graph-Level Anomaly Detection
von: Chen, Qingfeng, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Improving the Robustness of Control of Chaotic Convective Flows with Domain-Informed Reinforcement Learning
von: Straat, Michiel, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Self-Supervised Learning of Graph Representations for Network Intrusion Detection
von: Guerra, Lorenzo, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Towards Understanding the Influence of Training Samples on Explanations
von: Artelt, André, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Fairness-Enhancing Ensemble Classification in Water Distribution Networks
von: Strotherm, Janine, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Neurosymbolic Artificial Intelligence for Robust Network Intrusion Detection: From Scratch to Transfer Learning
von: Tran, Huynh T. T., et al.
Veröffentlicht: (2025)

Robust Semi-Supervised Temporal Intrusion Detection for Adversarial Cloud Networks
von: Chattopadhyay, Anasuya, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Dynamic Temporal Positional Encodings for Early Intrusion Detection in IoT
von: Panopoulos, Ioannis, et al.
Veröffentlicht: (2025)

An Adversarial Robustness Benchmark for Enterprise Network Intrusion Detection
von: Vitorino, João, et al.
Veröffentlicht: (2024)

FLARE: Feature-based Lightweight Aggregation for Robust Evaluation of IoT Intrusion Detection
von: Boswell, Bradley, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Training Robust Graph Neural Networks by Modeling Noise Dependencies
von: In, Yeonjun, et al.
Veröffentlicht: (2025)

FedRGL: Robust Federated Graph Learning for Label Noise
von: Li, De, et al.
Veröffentlicht: (2024)

EG-ConMix: An Intrusion Detection Method based on Graph Contrastive Learning
von: Wu, Lijin, et al.
Veröffentlicht: (2024)

MAWIFlow Benchmark: Realistic Flow-Based Evaluation for Network Intrusion Detection
von: Schraven, Joshua, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Robust Anomaly Detection Under Normality Distribution Shift in Dynamic Graphs
von: Xu, Xiaoyang, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Robust-GBDT: GBDT with Nonconvex Loss for Tabular Classification in the Presence of Label Noise and Class Imbalance
von: Luo, Jiaqi, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Skewness-Robust Causal Discovery in Location-Scale Noise Models
von: Klippert, Daniel, et al.
Veröffentlicht: (2025)

CAGN-GAT Fusion: A Hybrid Contrastive Attentive Graph Neural Network for Network Intrusion Detection
von: Jahin, Md Abrar, et al.
Veröffentlicht: (2025)

HybridGuard: Enhancing Minority-Class Intrusion Detection in Dew-Enabled Edge-of-Things Networks
von: Kara, Binayak, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Robust OOD Graph Learning via Mean Constraints and Noise Reduction
von: Zhou, Yang, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Shift Detection and Adaptation for Network Intrusion Detection
von: Mousavipour, Ehssan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

GTCN-G: A Residual Graph-Temporal Fusion Network for Imbalanced Intrusion Detection
von: Xu, Tianxiang, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Understanding Time Series Anomaly State Detection through One-Class Classification
von: Zhou, Hanxu, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Solving Turbulent Rayleigh-Bénard Convection using Fourier Neural Operators
von: Straat, Michiel, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Extending Fair Null-Space Projections for Continuous Attributes to Kernel Methods
von: Störck, Felix, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Continuous Fair SMOTE -- Fairness-Aware Stream Learning from Imbalanced Data
von: Lammers, Kathrin, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Koopman-Based Surrogate Modelling of Turbulent Rayleigh-Bénard Convection
von: Markmann, Thorben, et al.
Veröffentlicht: (2024)