一种基于攻击图学习与飞行状态演化的无人机入侵检测方法及装置

本发明提供一种基于攻击图学习与飞行状态演化的无人机入侵检测方法及装置，适用于异构无人机集群的网络安全防护。该方法首先根据系统部署拓扑、任务规则、历史攻击日志与CVSS漏洞评分信息构建攻击图，量化攻击路径的风险概率；其次对每架无人机的飞行状态构建多模态张量序列，提取位置、姿态、通信与功率等时序特征；然后将攻击图嵌入与状态演化信息融合，构建联合特征序列，输入深度时序神经网络以识别攻击阶段；最后基于路径熵机制进行入侵判定与预警。实验表明，本发明可有效检测多阶段复杂攻击，具备高精度、高鲁棒性和可解释性，适用于高安全性无人系统的实时防御需求。