[发明专利]面向带权异质图的恶意行为识别方法、系统和存储介质有效
| 申请号： | 202011188125.3 | 申请日： | 2020-10-30 |
| 公开（公告）号： | CN112257066B | 公开（公告）日： | 2021-09-07 |
| 发明（设计）人： | 范美华;李树栋;吴晓波;韩伟红;方滨兴;田志宏;殷丽华;顾钊铨;张倩青;蒋来源;秦丹一 | 申请（专利权）人： | 广州大学 |
| 主分类号： | G06F21/56 | 分类号： | G06F21/56;G06N3/04 |
| 代理公司： | 广州市华学知识产权代理有限公司 44245 | 代理人： | 李斌 |
| 地址： | 510006 广东省*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种面向带权异质图的恶意行为识别方法、系统和存储介质，方法包括以下步骤：构建归纳式图神经网络模型，所述归纳式图神经网络模型包括子图抽取模块、多个特征向量生成融合模块以及分类学习模块；对归纳式图神经网络模型进行训练学习，子图抽取，学习子图中节点的潜在向量表示，得到子图对应的多个子图特征向量，多个子图特征向量融合，融合获得的节点特征向量在分类学习模块进行分类学习；利用训练完成的归纳式图神经网络模型进行恶意行为识别。本发明充分结合和利用异质图所包含的丰富的拓扑特征信息和属性信息，在此基础上设计归纳式学习的图神经网络模型完成异质图中的特征抽取和表示学习，最终实现恶意行为的识别。 | ||
| 搜索关键词： | 面向 带权异质图 恶意 行为 识别 方法 系统 存储 介质 | ||
【主权项】：
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