国网江苏省电力有限公司信息通信分公司;国网江苏省电力有限公司;南京理工大学赵新建获国家专利权
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龙图腾网获悉国网江苏省电力有限公司信息通信分公司;国网江苏省电力有限公司;南京理工大学申请的专利基于图深度学习的告警处置方法、装置、设备、介质及程序产品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：CN119743309B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-01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：202411905738.2，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权基于图深度学习的告警处置方法、装置、设备、介质及程序产品是由赵新建;缪巍巍;李千目;张颂;陈石;孟顺梅;宋浒;窦昊翔;高鹏;王策;徐晨维;吴子成;沈力设计研发完成，并于2024-12-23向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于图深度学习的告警处置方法、装置、设备、介质及程序产品在说明书摘要公布了：本发明实施例公开了一种告警处置方案生成方法、这种、设备、介质及程序产品。包括：获取告警信息；根据告警信息生成至少两个告警节点特征向量，并根据各告警节点特征向量确定告警节点关系图；根据各告警节点特征向量和告警节点关系图的图结构确定告警图特征向量；将告警图特征向量输入至预构建的处置方案生成模型，确定告警信息对应各告警节点的告警处置方案；其中，告警节点关系图为以攻击收发地址为节点的，与攻击收发地址之间攻击信息为边的有向图。在确定告警处置方案时能够充分考虑不同告警间的复杂关联性，提升了针对复杂告警和未知告警威胁的检测和响应能力，使得所生成的告警处置方案具有更好的适应性，并提升了告警处置方案的生成效率。
本发明授权基于图深度学习的告警处置方法、装置、设备、介质及程序产品在权利要求书中公布了：1.一种基于图深度学习的告警处置方法，其特征在于，包括： 获取告警信息； 根据所述告警信息生成至少两个告警节点特征向量，并根据各所述告警节点特征向量确定告警节点关系图； 根据各所述告警节点特征向量和所述告警节点关系图的图结构确定告警图特征向量； 将所述告警图特征向量输入至预构建的处置方案生成模型，确定所述告警信息对应各告警节点的告警处置方案； 其中，所述告警节点关系图为以攻击收发地址为节点的，与所述攻击收发地址之间攻击信息为边的有向图； 其中，所述预构建的处置方案生成模型为各相邻卷积层之间添加有混合归一化层和自注意力层的图卷积神经网络模型； 其中，各所述相邻卷积层之间通过所述混合归一化层和所述自注意力层进行残差连接； 其中，所述混合归一化层的处理包括左归一化和对称归一化。
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