一种基于图神经网络的攻击路径预测系统

本发明公开了一种基于图神经网络的攻击路径预测系统，包括数据采集与预处理模块，用于采集网络安全原始数据并进行预处理，生成标准化网络安全数据；关联图构建模块，用于构建网络安全关联图；图神经网络特征学习模块，用于输出高维特征向量和结构特征向量；深度决策树判别模块，用于执行多层判别，输出风险评分；攻击路径排序筛选模块，用于对风险评分进行排序，筛选出评分最高的攻击路径；可解释性分析模块，用于分析并输出最终预测攻击路径的特征贡献度和决策依据；动态更新模块，用于更新网络安全关联图并自动迭代分析流程。本发明实现了复杂网络攻击路径的高效精准预测与可解释分析，提升了网络安全智能防护能力。