BiTA: Bidirectional Gated Recurrent Unit-Transformer Aggregator in a Temporal Graph Network Framework for Alert Prediction in Computer Networks

Diese Forschung stellt BiTA vor, einen bidirektionalen Gated Recurrent Unit-Transformer Aggregator, zur Verbesserung der proaktiven Alarmvorhersage in Computernetzwerken. BiTA optimiert die temporale Aggregation in Temporal Graph Neural Networks, indem es bidirektionale sequentielle Abhängigkeiten und weitreichende Kontextbeziehungen gemeinsam kodiert, um komplexe Angriffsmuster zu erfassen.