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龙图腾网获悉武汉极意网络科技有限公司申请的专利基于图神经网络识别团伙攻击的实时风险检测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115563608B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-08发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211220755.3，技术领域涉及：G06F21/55；该发明授权基于图神经网络识别团伙攻击的实时风险检测方法是由胡一然;谢强设计研发完成，并于2022-10-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于图神经网络识别团伙攻击的实时风险检测方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于图神经网络识别团伙攻击的实时风险检测方法。该检测方法包括对历史数据进行标记，构建资源黑库；对每条请求数据进行预处理，并将预处理后的数据放入待构图数据集合中；当待构图数据集合中的数据达到预设的数据量时，进行一次图结构提取，得到预构图；对实时数据进行预处理后，在预构图上增量式添加实时数据的节点，得到微调后的图结构；再使用GCN模型对微调后的图结构进行特征提取，并进行聚类风险评估，然后实时汇总风险并输出。通过上述方式，本发明能够在结合历史标记的基础上融合短时段内的数据特征，并有效缩短数据处理时间，以确保风险检测的实时性。

本发明授权基于图神经网络识别团伙攻击的实时风险检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于图神经网络识别团伙攻击的实时风险检测方法，其特征在于，包括如下步骤： 1）历史资源标记：对历史数据进行标记，构建资源黑库； 2）预构图：对每条请求数据进行预处理，并将预处理后的数据放入待构图数据集合中；当所述待构图数据集合中的数据达到预设的数据量时，进行一次图结构提取，得到预构图； 3）数据实时风险评估：对实时数据进行所述预处理后，在所述预构图上增量式添加所述实时数据的节点，得到微调后的图结构；再使用GCN模型对所述微调后的图结构进行特征提取，并进行聚类风险评估，然后实时汇总风险并输出； 其中，进行所述聚类风险评估前，预先准备预定量的白样本，使用所述GCN模型进行特征提取后，将每个特征维度的数据排序后等量分为若干份，获取白样本每个特征维度的切分点； 进行所述聚类风险评估时，对于待评估的数据的每个特征维度，按照所述白样本每个特征维度的切分点进行分桶，然后计算每个分桶里的数据量以及每个分桶里资源有风险的数据占总风险数据的比例；若某个分桶里的数据量或所述比例大于预设的条件时，则将该分桶的数据量参与求和；若所有特征维度中参与求和的数据量的总和大于预设的阈值，则将其判断为结构风险数据。

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