一种基于MPRSAGE模型的APT攻击行为模式识别方法

本发明公开了一种基于MPRSAGE模型的APT攻击行为模式识别方法，涉及网络安全技术中的图神经网络模型应用技术领域，解决传统APT攻击预测方法在应对复杂、隐蔽的攻击行为模式时识别效果不佳，现有图神经网络模型未能充分挖掘攻击行为中的因果关系，且在处理结构图与特征图融合时存在信息损失和模型性能受限等问题。本发明通过多通道的设计对APT攻击结构图和特征图分别进行特征采样和聚合表征，公共通道打通结构图和特征图之间的关联性和相似性关系，最后结合位置编码与残差连接的注意力机制，能够有效识别APT攻击要素之间的潜在关联，为APT攻击防御提供了新思路，实现对APT攻击分类与预测。