GitHub上有关图神经网络（GNN）分析网络的安全状态的工程的网址

以下是一些 GitHub 上有关图神经网络（GNN）分析网络的安全状态的工程的网址：

1. https://github.com/IBM/GraphDefense：这个项目是 IBM 开发的，旨在使用 GNN 对网络进行分析，以检测网络中的入侵和攻击。

2. https://github.com/benedekrozemberczki/awesome-graph-classification：这个项目是一个收集了各种图分类算法的资源列表，其中包括了很多与网络安全相关的算法和工具。

3. https://github.com/xwhan/GraphSAINT：这个项目是一个基于 GNN 的快速子图采样算法，可以用来加速图分类任务，包括网络安全领域的任务。

4. https://github.com/benedekrozemberczki/Graph-Convolutional-LSTM：这个项目是一个使用 GNN 和 LSTM 结合的模型，用于对网络流量进行分类和预测。

这些项目都是开源的，你可以前往 GitHub 上查看更多信息并下载代码。

相关问题

GitHub上有关图神经网络（GNN）分析网络的安全状态的工程

是的，GitHub上有很多关于GNN分析网络安全状态的工程。以下是几个我认为比较不错的项目：

1. GNN-Security：这是一个使用图神经网络（GNN）来进行网络安全状态分析的项目。它可以通过分析网络流量数据来检测网络攻击行为。

2. GraphDefense：这是一个基于GNN的网络安全工具，它可以分析网络流量数据并检测各种网络攻击，如DDoS攻击、SQL注入攻击等。

3. Graph-based-IDS：这是一个基于GNN的入侵检测系统，它可以分析网络流量数据并检测各种入侵行为，如蠕虫攻击、端口扫描等。

以上这些项目都是基于GNN进行网络安全状态分析的，如果你对此感兴趣，可以去GitHub上查看更多相关项目。

GitHub上有关图神经网络（GNN）分析网络的安全状态的代码的网址

以下是几个GitHub上关于GNN分析网络安全状态的代码的链接：

1. Graph-Based Malware Detection Using GNN: https://github.com/RodrigoCatelan/graph-based-malware-detection-using-gnn

2. Graph Convolutional Networks for Malware Classification: https://github.com/DeepGraphLearning/GDL_code/tree/master/pytorch

3. Learning Graphs to Detect Malware: https://github.com/tfnsong/malware-detection-gnn

这些代码涵盖了使用GNN进行恶意软件检测、分类和分析的多个方面。希望能够帮助你找到你需要的资源。