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龙图腾网获悉网络通信与安全紫金山实验室申请的专利基于图神经网络的DDoS检测方法、装置、设备及介质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：CN116010878B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-06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：202211663900.5，技术领域涉及：G06F18/2415；该发明授权基于图神经网络的DDoS检测方法、装置、设备及介质是由吴柯萌;刘超;汪壬甲;薛妍妍;李煊;逯云松设计研发完成，并于2022-12-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于图神经网络的DDoS检测方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于图神经网络的分布式拒绝服务攻击检测方法、装置、设备及介质，涉及计算机领域，包括：利用训练后的图神经网络模型对待检测流量对应的待检测图结构数据识别；根据识别结果判断待检测流量是否为分布式拒绝服务攻击流量；模型训练过程：获取目标流量中的目标流特征信息，将目标流特征信息转化为图结构数据；利用预设算法对图结构数据处理得到处理后结果；预设算法用于聚合图结构数据中每一顶点的邻居顶点信息，处理后结果基于聚合后信息得到；利用处理后结果训练图神经网络模型。本申请通过预设算法聚合图结构数据中的每一顶点的邻居顶点的信息，无需得到整个图结构数据的信息，解决了过拟合、泛化能力差的问题。

本发明授权基于图神经网络的DDoS检测方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于图神经网络的分布式拒绝服务攻击检测方法，其特征在于，包括： 利用训练后的图神经网络模型对待检测流量对应的待检测图结构数据进行识别； 根据识别结果判断所述待检测流量是否为分布式拒绝服务攻击流量； 所述图神经网络模型训练过程包括： 获取目标流量中的目标流特征信息，并将所述目标流特征信息转化为图结构数据；所述目标流量包括正常流量和分布式拒绝服务攻击流量； 利用预设算法对所述图结构数据进行处理，得到处理后结果；所述预设算法用于聚合所述图结构数据中的每一顶点的邻居顶点的信息，所述处理后结果为基于聚合后信息得到的结果； 利用所述处理后结果训练图神经网络模型，得到训练后的所述图神经网络模型； 其中，利用预设算法对图结构数据进行处理，得到处理后结果，包括： 利用E-EesGAT算法对所述图结构数据进行处理，得到处理后结果；其中，利用E-EesGAT算法进行处理的过程，包括： 利用E-EesGAT算法对图结构数据进行固定大小的子集随机采样，利用邻居采样函数对随机采样后得到的图结构数据中每个顶点的邻居顶点进行采样；为采样批次，为采样次数，为邻居顶点的集合； 根据聚合函数聚合邻居顶点蕴含的信息，得到每一所述顶点的邻居顶点的特征；其中，利用聚合函数聚合节点的第层的特征的过程如下所示： ； 其中，表示串联运算符；表示节点的第层邻居顶点的特征；节点为节点的邻居节点；表示邻居节点的权重矩阵；表示输入边特征；表示边的权重矩阵；表示边的注意力系数；通过前馈神经网络进行学习，表示权重向量；和分别表示节点和节点的隐藏层状态。

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网络通信与安全紫金山实验室，其通讯地址为：210000 江苏省南京市江宁区秣周东路9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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