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龙图腾网获悉广东工业大学申请的专利一种基于图注意力网络的网络入侵检测方法及系统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：CN117811811B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202311852973.3，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权一种基于图注意力网络的网络入侵检测方法及系统是由欧毓毅;郑若枫;凌捷设计研发完成，并于2023-12-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于图注意力网络的网络入侵检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及网络入侵检测领域，特别公开了一种基于图注意力网络的网络入侵检测方法及系统，包括以下步骤：利用数据集构建网络图，基于所述网络图提取特征信息，得到节点特征和边缘特征；将所述节点特征和所述边缘特征输入至图注意力网络进行节点编码；以网络历史平均流量作为阈值，利用自监督算法生成节点辅助标签；将所述节点编码和所述节点辅助标签进行结合，得到信息丰富后节点编码；基于边缘特征，将所述信息丰富后节点编码进行连接，得到边缘编码；利用分类算法对所述边缘编码进行分类，得到入侵检测结果，本发明将节点信息充分融合至边缘编码中，从而构建起端到端网络入侵检测系统。

本发明授权一种基于图注意力网络的网络入侵检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于图注意力网络的网络入侵检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 利用数据集构建网络图，基于所述网络图提取特征信息，得到节点特征和边缘特征； 将所述节点特征和所述边缘特征输入至图注意力网络进行节点编码；以网络历史平均流量作为阈值，利用自监督算法生成节点辅助标签；将所述节点编码和所述节点辅助标签进行结合，得到信息丰富后节点编码； 基于边缘特征，将所述信息丰富后节点编码进行连接，得到边缘编码； 利用分类算法对所述边缘编码进行分类，得到入侵检测结果； 在将所述节点特征和所述边缘特征输入至图注意力网络进行节点编码，这一步骤中，具体包括以下步骤： 所述节点特征在所述图注意力网络的生成层中生成节点嵌入； 利用二跳随机邻居节点算法筛选相邻的所述节点； 基于所述节点嵌入和所述边缘特征，利用关注机制函数计算注意力分数； 利用所述注意力分数与筛选后的相邻所述节点进行加权组合，得到加权后的相邻节点嵌入； 基于前一生成层的所述节点嵌入和前一生成层的所述加权后的相邻节点嵌入，利用更新函数更新所述节点嵌入； 遍历所有所述生成层，得到所述节点编码； 在以网络历史平均流量作为阈值，利用自监督算法生成节点辅助标签，这一步骤中，具体包括以下步骤： 获取网络历史流量，并构建流量组； 以网络历史平均流量作为阈值构建判别器； 利用所述判别器获取所述节点映射到其流量组的概率分布，得到节点辅助标签； 其中，所述判别器定义如下： 上述中，Θ为Sigmoid函数，Nυ是节点数量，d1是嵌入空间中节点表示的维度，R是实数集合，Ne是边缘数量。

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