[发明专利]基于聚类图神经网络的网络安全异常检测算法和检测系统有效
| 申请号： | 202011090335.9 | 申请日： | 2020-10-13 |
| 公开（公告）号： | CN112165496B | 公开（公告）日： | 2021-11-02 |
| 发明（设计）人： | 赵曦滨;梁若舟;高跃 | 申请（专利权）人： | 清华大学 |
| 主分类号： | H04L29/06 | 分类号： | H04L29/06;H04L12/24;G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京律谱知识产权代理事务所(普通合伙) 11457 | 代理人： | 孙红颖 |
| 地址： | 100084*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于聚类图神经网络的网络安全异常检测算法。该算法包括以下步骤：利用图模型描述网络拓扑结构，利用图神经网络卷积层优化节点特征，利用图聚类算法将图分割成多个不相交子图，将每个子图视为一个节点，子图的邻接关系视为边，形成一个子图，利用图注意力层为每个节点学习一个权重，将每个子图中的所有节点的特征加权求和，形成子图中节点的特征，最后利用全连接层和分类器层判断网络是否收到了攻击。该方法构建了层级化的图神经网络，通过图卷积层优化图中节点特征，通过基于图聚类算法的池化层，捕捉图上的局部特征，生成高层次的语义特征，通过融合层生成整个网络的态势特征，利用分类器对网络态势进行分类。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 聚类图 神经网络 网络安全 异常 检测 算法 系统 | ||
【主权项】：
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