Timestamp-Aware Spatio-Temporal Graph Contrastive Learning for Network Intrusion Detection
该论文针对现有基于图神经网络（GNN）的网络入侵检测系统（NIDS）的局限性——将流量流视为时间独立且依赖有监督学习——提出了一种时间感知的自监督时空图对比学习框架。研究背景：GNN在建模网络流量关系方面有效，但多数方法忽略时间动态特征，且
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← 返回所有主题Inference Attacks Against Graph Neural Networks.
该论文首次系统性地分析了图神经网络（GNN）在节点级成员推断攻击下的隐私风险。GNN广泛应用于社交网络、蛋白质结构等图数据，但先前对隐私攻击的研究主要集中在欧几里得数据（如图像和文本）上，GNN的隐私漏洞尚未被充分探索。作者定义了三种威胁模
AttackPathGNN: Cross-function vulnerability detection in smart contracts using state interference graphs and conjunction pooling
现有的基于学习的Solidity智能合约漏洞检测器通常将检测简化为单函数内的语法模式匹配，但许多重大利用（如The DAO、Cream Finance）并不存在于单个函数中，而是存在于函数间的关系以及使攻击可行的条件组合之中。为此，本文提出
IstGPT: LLM-based Anomaly Detection for Spatial-Temporal Graph in Industrial Systems
本文提出 IstGPT，一种基于大语言模型（LLM）和图神经网络的工业系统异常检测工具。工业互联网系统面临复杂的 ICS 攻击，现有工具难以实时检测传感器与执行器之间的复杂依赖关系。IstGPT 首先利用工业多模态知识（包括运行数据、技术文
Temporal Motif-aware Graph Test-time Adaptation for OOD Blockchain Anomaly Detection
本文针对区块链异常检测中面临的两大挑战：恶意行为者造成的对抗性模式演化，以及区块链上交易语义多样性导致的分布外（OOD）问题。作者提出了一种名为 TEMG-TTA（时间感知的图测试时自适应）的新型框架。该框架首先通过高效的计算机制全面捕获每
Filter-then-Verify: A Multiphase GNN and ModernBERT Framework for Social Engineering Detection in Email Networks
社交工程攻击通过利用人类信任而非软件漏洞来实施，传统的基于规则的邮件过滤器难以有效检测这类攻击。本文提出了一种名为“Filter-then-Verify”的两阶段检测框架，将归纳式图神经网络（GNN）与协同注意力机制的ModernBERT模
Entente: Cross-silo Intrusion Detection on Network Log Graphs with Federated Learning.
该论文提出了一种基于图的网络入侵检测系统（GNIDS）与联邦学习（FL）相结合的方法 Entente，旨在解决传统 GNIDS 在分布式数据收集场景下因隐私法规和运营限制而难以实现集中式数据的问题。现有 GNIDS 主要假设数据集中存储，但
ViGText: Deepfake Image Detection with Vision-Language Model Explanations and Graph Neural Networks.
随着深度伪造技术的快速发展，生成逼真的虚假数字内容对媒体真实性构成严重威胁。传统的深度伪造检测方法在面对定制化、复杂的深度伪造时，泛化能力和鲁棒性往往不足。本文提出了一种名为ViGText的新方法，该方法创新地将图像与视觉大语言模型（VLL
HOUSTON: Real-Time Anomaly Detection of Attacks against Ethereum DeFi Protocols.
该论文提出 HOUSTON，一个针对以太坊去中心化金融（DeFi）协议攻击的实时异常检测系统。研究背景：DeFi 协议遭受多种攻击（如闪电贷攻击、预言机操纵、重入攻击等），现有检测方法多基于规则或签名，难以应对未知攻击且实时性不足。核心问题
TBTrackerX: Fantastic Trigger Bots and Where to Find Malicious Campaigns on X.
本文提出了一种名为TBTrackerX的系统，用于检测社交媒体平台X（原Twitter）上的触发机器人（Trigger Bots）及其发起的恶意活动。触发机器人是一类新型社交机器人，它们通过预设关键词或事件（即“触发器”）自动响应发布恶意内
Graph Reconstruction from Differentially Private GNN Explanations
该论文研究了从差分隐私（DP）保护的图神经网络（GNN）解释中重建隐藏图结构的安全风险。虽然差分隐私通常被视为发布解释时降低隐私风险的标准手段，但作者证明了仅依赖DP并不足够：攻击者仅观察到经过DP扰动的GNN解释，就能以高精度重建原始图结
LINKTELLER: Recovering Private Edges from Graph Neural Networks via Influence Analysis.
该论文提出了一种针对图神经网络（GNN）的隐私攻击方法LINKTELLER，旨在从GNN模型中恢复私有边信息。研究背景为图结构数据在推荐系统、交通预测等领域的广泛应用，其中节点特征和边信息通常由不同数据持有者掌握，出于隐私考虑，他们需要联合