一种基于GNN及LSTM的企业数据传输风险等级预测方法、系统、电子设备及存储介质

AITNT
正文
推荐专利
一种基于GNN及LSTM的企业数据传输风险等级预测方法、系统、电子设备及存储介质
申请号:CN202411882632
申请日期:2024-12-19
公开号:CN119921978B
公开日期:2025-10-24
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种基于GNN及LSTM的企业数据传输风险等级预测方法,包括以下步骤:根据抽查频率获取企业传输数据流量;将所述企业传输数据流量分为多个时间步的输入数据输入GNN模型中进行处理,输出嵌入聚合数据;将所述嵌入聚合数据输入LSTM模型中进行处理,输出最后一个时间步的风险预测结果;将风险预测结果输入全连接层中进行分类,输出风险等级。本发明使用GNN算法和LSTM算法,这种组合使得模型不仅可以理解当前状态,还能在此基础上对未来进行预测,可以帮助识别出企业数据传输的异常行为,将路径的风险等级设置高级别,从而采取相应的安全措施,能够为跨境数据传输提供更全面的安全防护,提升整体的安全性与可靠性。
技术关键词
LSTM模型 风险 数据 企业 发送方 传输路径 表达式 接收方 处理器 频率 节点特征 预测系统 电子设备 分析模块 可读存储介质 总量 存储器 矩阵 算法
添加客服微信openai178,进AITNT官方交流群
驱动智慧未来:提供一站式AI转型解决方案
沪ICP备2023015588号