基于图深度学习的告警处置方法、装置、设备、介质及程序产品

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基于图深度学习的告警处置方法、装置、设备、介质及程序产品
申请号:CN202411905738
申请日期:2024-12-23
公开号:CN119743309A
公开日期:2025-04-01
类型:发明专利
摘要
本发明实施例公开了一种告警处置方案生成方法、这种、设备、介质及程序产品。包括:获取告警信息;根据告警信息生成至少两个告警节点特征向量,并根据各告警节点特征向量确定告警节点关系图;根据各告警节点特征向量和告警节点关系图的图结构确定告警图特征向量;将告警图特征向量输入至预构建的处置方案生成模型,确定告警信息对应各告警节点的告警处置方案;其中,告警节点关系图为以攻击收发地址为节点的,与攻击收发地址之间攻击信息为边的有向图。在确定告警处置方案时能够充分考虑不同告警间的复杂关联性,提升了针对复杂告警和未知告警威胁的检测和响应能力,使得所生成的告警处置方案具有更好的适应性,并提升了告警处置方案的生成效率。
技术关键词
节点 注意力 关系 可编程处理器 卷积神经网络模型 程序 处置装置 处理器通信 生成方法 模块 存储器 介质 指令 编码
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