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Yuan Ziqi, Sun Qingyun, Zhou Haoyi, Zhu Zukun, Li Jianxin. MNDetector: Anomaly Access Detection Method Based on Multiplex Network[J]. Journal of Computer Research and Development, 2025, 62(3): 765-778. DOI: 10.7544/issn1000-1239.202330735
Citation: Yuan Ziqi, Sun Qingyun, Zhou Haoyi, Zhu Zukun, Li Jianxin. MNDetector: Anomaly Access Detection Method Based on Multiplex Network[J]. Journal of Computer Research and Development, 2025, 62(3): 765-778. DOI: 10.7544/issn1000-1239.202330735
shu

MNDetector: Anomaly Access Detection Method Based on Multiplex Network

  • 1.

    School of Computer Science and Engineering, Beihang University, Beijing 100191

  • 2.

    School of Software, Beihang University, Beijing 100191

Funds: This work was supported by the National Science Foundation for Distinguished Young Scholars (62225202), the National Natural Science Foundation of China for Young Scientists (62302023), and the CAAI-Huawei MindSpore Open Fund.
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  • Author Bio:

    Yuan Ziqi: born in 1997. PhD candidate. Student member of CCF. His main research interests include graph anomaly detection, network big data analysis, and data mining

    Sun Qingyun: born in 1996. PhD, assistant professor. Member of CCF. Her main research interests include graph machine learning, network big data analysis, and anomaly detection

    Zhou Haoyi: born in 1991. PhD, assistant professor. Member of CCF. His main research interests include time-series forecasting, task decision-making, and AI safety

    Zhu Zukun: born in 2001. Master candidate. His main research interests include anomaly detection and federated learning

    Li Jianxin: born in 1979. PhD, professor. Distinguished member of CCF. His main research interests include big data analysis and processing, network big data computing, and scientific computing

  • Received Date: September 11, 2023
  • Revised Date: May 15, 2024
  • Accepted Date: May 29, 2024
  • Available Online: June 30, 2024
    Graphical Abstract
    • Abstract

  • Given the frequent cybersecurity incidents, anomaly detection methods have been widely employed for the identification of malicious behaviors. However, these anomalous accesses often exhibit prominent characteristics only in certain attribute fields, rendering the detection results susceptible to interference from attributes where anomalies are less prominent. To address this issue, MNDetecctor, an anomaly access detection framework that introduces the multiplex network structure into this field is proposed. Through association analysis, closely associated attribute fields are constructed into single-layer networks, with cross-layer connections added to form a multiplex network. Subsequently, cross-layer walks are performed to obtain node sequences within the same layer and across layers, facilitating node embedding. Ultimately, a hierarchical generative adversarial network is employed to merge reconstruction losses and discriminative results across different layers, thereby achieving anomaly access detection. Experimental results demonstrate that MNDetector surpasses the performance of state-of-the-art detection methods on multiple public datasets, achieving an approximately 8% increase in F1 score compared with commonly used methods. In-depth case studies elucidate the variation in detection outcomes across diverse scenarios by analyzing the distribution of anomalous attributes within fields. Furthermore, an examination from a network structural perspective clarifies the disparities among results obtained from different layers, substantiating MNDetector’s efficacy in addressing the attribute interference issue caused by attribute fields with insignificant anomalous characteristics.

    • FullText(HTML)
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