20、利用GNN进行网络异常检测与推荐系统构建

利用GNN进行网络异常检测与推荐系统构建

1. CIDDS - 001数据集预处理

CIDDS - 001数据集包含多种类型的数据，如数值型的持续时间、分类特征（协议、攻击类型等）、时间戳和IP地址等。为了提高模型的准确性，需要对这些数据进行预处理。

1.1 数据编码

• 星期几的独热编码 ：从时间戳中提取星期几的信息，并进行独热编码，使列名更具可读性。

df['weekday'] = df['Date first seen'].dt.weekday
df = pd.get_dummies(df, columns=['weekday']).rename(columns = {'weekday_0': 'Monday', 'weekday_1': 'Tuesday', 'weekday_2': 'Wednesday', 'weekday_3': 'Thursday', 'weekday_4': 'Friday', 'weekday_5': 'Saturday', 'weekday_6': 'Sunday'})

• 一天中的时间归一化 ：计算一天中的时间，并将其归一化到0到1之间。

df['daytime'] = (df['Date first seen'].dt.second + df['Date first seen'].dt.minute*60 + df