桂林电子科技大学陶晓玲获国家专利权
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龙图腾网获悉桂林电子科技大学申请的专利基于图神经网络的报警关联分析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：CN115643153B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22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：202210835786.3，技术领域涉及：H04L41/0631；该发明授权基于图神经网络的报警关联分析方法是由陶晓玲;贾飞;顾涛;丁得轩;乔运铎;余玥琳;武守一;杨昌松设计研发完成，并于2022-07-15向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于图神经网络的报警关联分析方法在说明书摘要公布了：本发明涉及图神经网络技术领域，具体涉及基于图神经网络的报警关联分析方法，通过因果关联模块对报警数据进行预处理，得到攻击图；图像神经网络模块抽取所述攻击图信息，训练图神经网络，得到图神经网络分类模型；通过所述图神经网络分类模型识别测试数据，得到攻击场景，该方法首先分析攻击场景，设计安全事件的前提和结果的匹配规则；接着使用因果关联分析方法得到有关系的报警序列；使用画图工具可视化网络攻击图，准备图神经网络的输入数据，抽取攻击图信息；搭建图神经网络的初始网络结构，并训练图神经网络分类模型；最后再识别测试报警所属的攻击场景，解决现有分析方法不能准确识别攻击场景的问题。
本发明授权基于图神经网络的报警关联分析方法在权利要求书中公布了：1.基于图神经网络的报警关联分析方法，其特征在于，包括以下步骤： 通过因果关联模块对报警数据进行预处理，得到攻击图； 图像神经网络模块抽取所述攻击图训练图神经网络，得到图神经网络分类模型； 具体方式： 所述图像神经网络模块将所述攻击图抽象为邻接矩阵； 基于所述邻接矩阵搭建图神经网络的初始网络结构； 向所述初始网络结构引入SSA参数对所述初始网络结构进行训练，得到所述图神经网络分类模型； 具体方式： 设置模型Loss为SSA的适应度函数，并规定参数优化范围，得到所述SSA参数； 将所述SSA参数引入所述初始网络结构，并对所述初始网络结构进行训练，得到所述图神经网络分类模型； 通过所述图神经网络分类模型识别测试数据，得到攻击场景。
如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人桂林电子科技大学，其通讯地址为：541004 广西壮族自治区桂林市七星区金鸡路1号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。
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