摘要
本发明实施例提供了一种基于异构图神经网络的网络攻击识别方法及装置,涉及网络安全和异构图自监督学习方法的技术领域。其中,该方法包括:从安全日志源中采集不同类型的安全数据,并从所述安全数据中提取安全实体和关联关系,以构建异构图;通过自监督学习机制,从所述异构图中提取各类节点的行为嵌入向量;使用预设算法对所述行为嵌入向量进行分析,以识别潜在的可疑用户、恶意主机、网络攻击入口点。通过本发明,解决了相关技术中难以对多源异构的复杂行为基于建模的方式识别出网络攻击的问题,实现了提升安全监测的智能化和自动化水平的效果。
技术关键词
网络攻击入口点
网络攻击识别方法
异构
神经网络模型
网络流量日志
实体
主机
监督学习方法
数据
机制
计算机程序产品
处理器
节点特征
算法
关系
离群点
系统为您推荐了相关专利信息
在线监测设备
单体电池
历史告警信息
神经网络模型
监测方法
磁约束核聚变装置
温度推断方法
多通道
离子
神经网络特征
方程
地质探测方法
神经网络模型
采集电缆
接触面