基于图神经网络的复杂网络攻击意图识别

摘要

针对传统方法难应对复杂网络攻击的问题，本研究提出了一种基于图神经网络(GNN)的复杂网络攻击意图识别技术。通过分析复杂网络的特性，阐述了GNN的基本原理，介绍了所使用的数据集及预处理方法，构建了基于GNN的攻击意图识别模型，并对该模型进行验证与分析。结果表明，所提模型能够有效识别复杂网络中的攻击意图，在准确率和召回率上均表现更优，为网络安全防护提供了新思路。

关键词

图神经网络(CNN) / 复杂网络 / 攻击意图识别 / 数据特征