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龙图腾网获悉国网上海市电力公司申请的专利一种网络攻击检测模型的训练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：CN120896786B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-23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：202511415285.X，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权一种网络攻击检测模型的训练方法是由王治华;陈宏福;胡友琳;高峰;苏凡设计研发完成，并于2025-09-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种网络攻击检测模型的训练方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种网络攻击检测模型的训练方法，属于网络攻击检测技术领域，解决了现有模型不能准确进行攻击检测的问题。方法包括：提取网络事件日志数据构建训练样本集；构建动态图神经网络模型，包括图注意力网络、循环神经网络、图卷积网络和预测模块；图注意力网络用于在每个时间步提取空间特征；循环神经网络用于在每个时间步基于所述空间特征进行时间特征提取得到该时间步的时空特征；图卷积网络用于对所述时空特征进行全局融合得到全局特征；预测模块用于基于所述全局特征进行网络事件是否正常的预测；基于构建的训练样本集对所述动态图神经网络模型进行训练，得到训练好的网络攻击检测模型。实现了复杂网络攻击的精准检测。

本发明授权一种网络攻击检测模型的训练方法在权利要求书中公布了：1.一种网络攻击检测模型的训练方法，其特征在于，包括以下步骤： 提取网络事件日志数据；基于网络事件的时间戳构建训练样本集； 构建动态图神经网络模型；所述动态图神经网络模型包括图注意力网络、循环神经网络、图卷积网络和预测模块； 所述图注意力网络用于在每个时间步提取空间特征；所述循环神经网络用于在每个时间步基于所述空间特征进行时间特征提取得到该时间步的时空特征；所述图卷积网络用于对所述时空特征进行全局融合得到全局特征；所述预测模块用于基于所述全局特征进行网络事件是否正常的预测； 基于构建的训练样本集对所述动态图神经网络模型进行训练，得到训练好的网络攻击检测模型； 第一个时间步的图注意力网络的第一层网络的每个节点的输入数据为节点对应网络端点的属性信息的编码向量；其他层中各节点的输入数据为上一层对应节点的输出数据； 第t个时间步的图注意力网络的第一层网络的每个节点的输入数据上一个时间节点对应的时空特征，其他层中各节点的输入数据为上一层对应节点的输出数据； 对于每个时间步，依次遍历该时间步的每个网络事件，在每个网络事件相关的被监控端对应的节点间构建边。

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