本文提出了GOTHAM框架,旨在解决图数据分析中的节点分类问题,特别是在标签不足的情况下处理新类。该框架结合原型表示和知识蒸馏技术,有效应对少量或无标签的新类,实验结果表明其在多种任务中具有良好的适应性和有效性。
本研究生成了一个大规模物联网网络流量数据集,涵盖多种协议和恶意攻击,为入侵检测系统和安全机制的开发提供重要资源。
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