摘要
本发明公开了一种基于图神经网络的高等级安全威胁监测方法及系统,包括构建电力监控系统网络攻击图样本集;对所述电力监控系统网络攻击图样本集进行样本增强;对增强后电力监控系统网络攻击图样本进行图神经网络训练得到图神经网络模型,通过所述图神经网络模型预测提取高等级网络攻击演化路径。本发明利用图神经网络模型,对于攻击路径网络解释具有很好的适配性能,并且将注意力机制与互信息运用到图神经网络中,可以更好的提取攻击路径网络的关键信息,因此可以达到良好的效果。
技术关键词
电力监控系统
网络安全态势感知系统
威胁监测系统
图样
网络安全事件
网络攻击路径
嵌入特征
监测方法
神经网络模型
历史告警信息
神经网络训练
注意力机制
信息采集模块
报告
矩阵
节点特征
样本
系统为您推荐了相关专利信息
网络特征
网络安全预警方法
多模态
网络系统
节点
历史负荷数据
设备运行状态数据
电力营销管理
多源融合
信息平台
数字全息显微系统
相位畸变校正方法
校正单元
数字全息图
相位型空间光调制器