一种融合多源异构数据的图神经网络联合框架
所屬分類：技术论文
上傳者：wwei
文檔大小：5659 K
標簽： 图神经网络 网络攻击溯源 态势感知
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文檔介紹：针对网络空间攻防对抗呈现出多步骤、隐蔽化、异构化复杂特征，传统依赖规则匹配和统计分析的方法已难以满足精准溯源与实时态势感知需求的问题，提出一种融合多源异构数据的图神经网络联合框架，实现网络攻击的自动化溯源与动态态势感知。首先，通过构建网络实体-攻击行为异构信息网络，整合流量日志、漏洞库、告警信息等多源数据；其次，设计基于注意力机制的时空图卷积网络(STGAT)，捕捉攻击行为的时序依赖与节点关联特征；最后，通过攻击路径推理与风险等级量化，形成从攻击溯源到态势评估的闭环。实验基于CTU13和CSECICIDS2018数据集验证，结果表明该框架在攻击溯源准确率(927%)、态势评估响应时间(≤03 s)等指标上显著优于传统方法、近年主流时序GNN 变体及网络安全领域专用模型，为网络安全应急响应提供技术支撑。
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