申请/专利权人：南京南瑞信息通信科技有限公司

申请日：2022-12-01

公开（公告）日：2024-04-02

公开（公告）号：CN115883213B

主分类号：H04L9/40

分类号：H04L9/40;G06N3/0455;G06N3/042;G06N3/0442;G06N3/0464;G06N3/047;G06F18/2433;G06F18/2415

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.02#授权;2023.04.18#实质审查的生效;2023.03.31#公开

摘要：本发明公开了基于连续时间动态异质图神经网络的APT检测方法和系统，包括选取指定时间段内的网络交互事件数据，从所述网络交互事件数据中提取实体作为源节点和目标节点，提取源节点和目标节点之间交互事件作为边，确定节点类型和属性、边的类型和属性，以及交互事件发生的时刻，获得连续时间动态异质图；利用连续时间动态异质图网络编码器，将所述连续时间动态异质图的各类型边转化为向量，得到各类型边的嵌入表示；利用连续时间动态异质图网络解码器，对连续时间动态异质图中各类型边的嵌入表示进行解码，获得各类型边是否为异常边的检测结果。本发明充分利用了实体自身和实体间交互事件的完整的上下文信息，容易识别恶意攻击。

主权项：1.基于连续时间动态异质图神经网络的APT检测方法，其特征在于，选取指定时间段内的网络交互事件数据，从所述网络交互事件数据中提取实体作为源节点和目标节点，提取源节点和目标节点之间交互事件作为边，确定节点类型和属性、边的类型和属性，以及交互事件发生的时刻，获得连续时间动态异质图；利用连续时间动态异质图网络编码器，将所述连续时间动态异质图的各类型边转化为向量，得到各类型边的嵌入表示；利用连续时间动态异质图网络解码器，对连续时间动态异质图中各类型边的嵌入表示进行解码，获得各类型边是否为异常边的检测结果。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 南京南瑞信息通信科技有限公司 基于连续时间动态异质图神经网络的APT检测方法及系统

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