Riassunto analitico
L'obiettivo della tesi è quello di analizzare il comportamento e i risultati ottenuti da un Network Intrusion Detection System basati su Graph Neural Network, in particolare su E-GraphSAGE e E-ResGAT, attraverso un dataset composto da netflow benevoli o malevoli. Una volta addestrati questi algoritmi di deep learning con il dataset in questione, si applicano cambiamenti alla topologia della struttura di rete (all'interno dei netflow), che corrispondono ai structure-based adversarial attack, utilizzati per comprendere se effettivamente tali NIDS siano in grado di mantenere o meno alte performance di detection.
|
