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龙图腾网获悉北京邮电大学申请的专利基于图神经网络的轻量级网络攻击流量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：CN119854042B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-07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：202510323612.2，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权基于图神经网络的轻量级网络攻击流量检测方法及系统是由韩正轩;李昕航;何明枢;王小娟;阳柳设计研发完成，并于2025-03-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于图神经网络的轻量级网络攻击流量检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于图神经网络的轻量级网络攻击流量检测方法及系统，包括：获取待检测的网络流量，以网络流量的IP地址和端口号为节点、网络流为边，构建流量关系图；从网络流量中提取多维特征，并进行标准化处理，构建边特征向量；将流量关系图和边特征向量输入预训练得到的GraphSAGE检测模型，通过消息传递机制聚合节点和边的信息，生成待检测的网络流量的分类结果。本发明提供的检测方法能够实现高精度的网络攻击流量检测，适用于实时检测和资源受限环境。

本发明授权基于图神经网络的轻量级网络攻击流量检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于图神经网络的轻量级网络攻击流量检测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： 获取待检测的网络流量，以所述网络流量的目的地IP地址和端口号的元组为节点、网络流为边，构建流量关系图； 从所述网络流量中提取多维特征，并进行标准化处理，构建边特征向量；所述多维特征至少包括数据包特征、流特征和统计特征； 将所述流量关系图和所述边特征向量输入预训练得到的检测模型，生成所述待检测的网络流量的分类结果；其中，所述检测模型采用GraphSAGE模型，通过消息传递机制聚合节点和边的信息，生成每条边的分类结果； 其中，所述消息传递机制包括：对于每个节点，全采样其邻居节点和对应的边；将所述邻居节点的表示和边特征进行聚合，生成邻居聚合信息；将所述邻居聚合信息与当前节点的表示进行拼接，通过非线性变换生成新的节点表示；对于每条边，将其两端的节点表示进行拼接，通过线性变换生成边的分类得分； 其中，所述邻居聚合信息满足以下公式： ； 其中，为基于第层的采样邻域在节点处的邻居聚合信息；为聚合函数；为第层节点的表示；为第层节点与采样节点连接边的表示；为采样邻域中的采样边； 其中，所述新的节点表示满足以下公式： ； 其中，为第层节点的表示；为非线性激活函数；为第层的权重；为所述邻居聚合信息。

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