一种基于图神经网络的入侵检测方法、设备及介质

本申请公开了一种基于图神经网络的入侵检测方法、设备及介质，涉及计算机网络领域，方法包括：依据当前时间窗口内的网络流量数据构建图结构；图结构包括节点集、边集、节点特征矩阵、边特征矩阵及邻接矩阵；邻接矩阵用于表征节点之间的通信状态；将当前时间窗口对应的图结构输入至网络节点流量类型识别模型以得到各个节点的流量类型；网络节点流量类型识别模型为采用训练样本集对预设图神经网络进行训练得到的；在预设图神经网络中，对于输入的图结构，采用Bi‑LSTM层提取时间特征信息，再结合图卷积层及图注意力机制提取时间维度上的空间特征信息，以得到每个节点的流量类型。本申请实现更准确的网络入侵检测。