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龙图腾网获悉之江实验室申请的专利基于邻域节点结构编码的图神经网络异常检测方法与装置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：CN115859143B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-18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：202211424557.9，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权基于邻域节点结构编码的图神经网络异常检测方法与装置是由胡汉一;李栓;刘智;许浩;焦旭;徐圣源;梁变;周婷婷设计研发完成，并于2022-11-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于邻域节点结构编码的图神经网络异常检测方法与装置在说明书摘要公布了：本发明公开了基于邻域节点结构编码的图神经网络异常检测方法与装置，包括：将原始数据转换为图神经网络的输入数据，输入数据包括节点属性矩阵、邻接矩阵；从邻接矩阵抽取出结构特征并进行矩阵分解，得到节点角色特征与角色结构特征因子；将节点角色特征与其转置矩阵相乘，得到高阶邻接矩阵；将节点属性矩阵与邻接矩阵、节点属性矩阵与高阶邻接矩阵分别输入图神经网络，得到节点角色语义潜变量和节点角色语义潜变量；并进行动态加权，得到最终节点表示，将其输入至激活函数，训练图神经网络，直至图神经网络收敛，将激活函数的输出向量中概率最高的标签作为分类结果即异常类别，异常类别对应的节点即为检测到的异常目标。

本发明授权基于邻域节点结构编码的图神经网络异常检测方法与装置在权利要求书中公布了：1.一种基于邻域节点结构编码的图神经网络异常检测方法，其特征在于，所述方法具体包括以下步骤： 1将具有拓扑结构的原始数据转换为支持图神经网络编码的输入数据，所述输入数据包括节点属性矩阵、邻接矩阵；所述步骤1中具有拓扑结构的原始数据为网络DNS防御任务中的数据，包括：将客户端、服务器以及中间路由器的IP地址作为图神经网络的节点，客户端与、服务器以及中间路由器对应的地理位置、网络访问协议的请求头作为节点属性，将由一个IP到另一个IP的一次访问作为图神经网络的边； 2采用匿名随机游走、和或递归式图结构统计特征从邻接矩阵抽取出结构特征； 3对结构特征进行矩阵分解，得到节点角色特征与角色结构特征因子； 4将节点角色特征与其转置矩阵相乘，并且将相乘得到的矩阵中的非负值设置为1，得到高阶邻接矩阵； 5将节点属性矩阵与邻接矩阵输入第一图神经网络，得到节点邻域语义潜变量； 6将节点属性矩阵与高阶邻接矩阵输入第二图神经网络，得到节点角色语义潜变量； 7采用多头注意力机制对节点邻域语义潜变量与节点角色语义潜变量基于相似性进行动态加权，得到最终节点表示； 8将最终节点表示输入至激活函数，训练图神经网络，使用交叉熵作为损失函数计算损失并将损失反向传播学习参数，直至图神经网络收敛，将激活函数的输出向量中概率最高的标签作为分类结果，分类结果即为异常类别，异常类别对应的节点即为检测到的异常目标；所述异常目标为网络DNS防御任务中客户、服务器以及中间路由器的IP地址被攻击的节点即需重点防御的节点。

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