一种基于多层次对比自监督学习的溯源图入侵检测方法

本发明公开了一种基于多层次对比自监督学习的溯源图入侵检测方法，包括：S1、构建溯源图以表示系统日志信息；使用集成了小波变换和自适应去噪处理的改进图注意力网络(GAT)，对图结构中的节点表示进行多尺度特征增强和噪声抑制处理；S2、采用对比学习机制，通过与前一迭代表示的对比，计算当前节点表示的协方差矩阵，并通过推理预测器生成新的节点表示，与当前表示进行优化；S3、根据对比学习损失函数调整模型参数，进一步提高检测精度，输出并保存最终训练的模型。S4、使用K近邻算法(KNN)进行异常检测。本发明通过改进的图注意力网络和对比自监督学习机制，增强了GAT的特征表示能力，提高了入侵检测的精度。