融合图神经网络的网络攻击特征提取方法

摘要

针对传统方法在挖掘网络攻击流量深层拓扑关系方面的局限性，本文提出一种结合图神经网络的攻击特征提取方法。该方法通过构建基于异构图的流量表达体系，设计融合图注意力机制与动态时空编码的特征提取框架，以实现多维度攻击特征的层次化表达与深度整合。实验结果表明：该方法的检测精度与泛化能力均优于传统方法，对分布式攻击和隐蔽攻击的识别效果尤为显著。

关键词

图神经网络 / 攻击特征提取 / 图注意力机制 / 动态图建模 / 异构流量图