公开(公告)号：CN118449729A

公开(公告)日：2024-08-06

申请号：CN202410508796.5

申请日：2024-04-26

Applicant: 哈尔滨工程大学

Inventor： 苘大鹏 ,  杨武 ,  王焕然 ,  吕继光 ,  韩帅 ,  许晨 ,  曾凡一

IPC: H04L9/40 ,  G06N3/042 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/084 ,  G06F18/22 ,  H04L41/16

Abstract: 本发明属于信息安全技术领域，具体涉及一种基于图神经网络与稳定学习思想的恶意流量识别系统、方法、程序、设备及存储介质。本发明采用网络流量图建模的方式实现了对网络通信行为的有效表达，利用基于有偏采样的子图划分机制去除数据分布偏移情况下目标边邻域内可能产生的伪同质关系，使用改进的GraphSAGE将学习网络流量的高维嵌入，保留其流量统计特征及结构属性。本发明能够实现对网络流量通信行为交互模式的显式表达，进而全面表征流内统计性特征及流间关联性特征，能够在显式去除流间伪同质性的同时，隐式消除流量表征的虚假统计相关性，以获得稳定鲁邦的流量表示。