[发明专利]一种基于图卷积网络的入侵警报消息的关联方法在审
| 申请号： | 202110037048.X | 申请日： | 2021-01-12 |
| 公开（公告）号： | CN112861913A | 公开（公告）日： | 2021-05-28 |
| 发明（设计）人： | 吴春明;程秋美;沈毅;孔德章;周诗莹 | 申请（专利权）人： | 浙江大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;H04L29/06 |
| 代理公司： | 杭州求是专利事务所有限公司 33200 | 代理人： | 邱启旺 |
| 地址： | 310058 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于图卷积网络的入侵警报消息的关联方法，属于网络安全技术领域，该关联方法将警报消息进行编码，构建警报消息的特征向量，并根据警报消息构建警报消息图，将特征向量和警报消息图同时输入到图卷积神经网络，本发明将警报消息的关联建模为警报消息图上的节点分类问题。通过训练图卷积神经网络，使用交叉熵损失函数将警报消息攻击类别的标签和预测概率值进行比较，当交叉熵损失函数收敛时，完成对图卷积神经网络的训练；再次收集入侵检测反馈的警报消息输入训练好的图卷积神经网络中，输出警报消息攻击类别的概率值。与传统的基于相似度等的警报关联方法相比，本发明的关联方法具有更高的准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 图卷 网络 入侵 警报 消息 关联 方法 | ||
【主权项】：
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