一种基于多源知识融合的APT攻击检测方法及系统

本发明属于网络安全和深度学习技术领域，公开了一种基于多源知识融合的APT攻击检测方法及系统，包括构建良性行为知识库和威胁情报知识库，根据良性行为知识库筛选起源图中的可疑节点和候选路径，根据威胁情报知识库得到输入大语言模型的线索，并根据大语言模型的输出形成异常集群，取平均罕见得分最高的异常集群重建攻击图。本发明有效减少误报和漏报，显著提升检测准确性。