发明专利已授权

一种基于超图表征学习的APT恶意行为发现方法

Name: 一种基于超图表征学习的APT恶意行为发现方法
Brand: 浙江工业大学
SKU: 2024114798769
Availability: InStock

📄 申请号：CN202411479876.9 📄 发布日：2026/08/04

著录项目信息

申请日

2024-10-23

公开号

CN119004456B

公开日

2025-04-08

申请人

浙江工业大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06F21_55

IPC 分类号

G06F21_55 , G06F18_2415 , G06N3_042 ,

技术画像

所属领域

网络安全网络安全图表示学习恶意行为检测

应用场景

APT攻击检测, 网络安全监测, 威胁情报分析, 网络防御, 安全运营中心

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摘要

本发明属于网络安全技术领域，具体涉及一种基于超图表征学习的APT恶意行为发现方法。本发明包括收集内核事件日志得到溯源图，对溯源图进行压缩，构建操作行为网络图；利用重叠社区发现算法得到操作行为网络图中所有进程的子社区，每个子社区形成一个超边；根据操作行为网络图提取进程的操作对象，将操作对象分配给相应的超边，形成超图结构；基于超图结构得到超边的特征矩阵训练超图神经网络，得到超图分类器；利用超图分类器进行APT恶意行为发现。本发明通过进程操作网络实现进程行为的高阶交互捕捉，基于构建的超图实现进程交互之间的深层次行为模式挖掘，基于超图的神经网络能对行为进行有效识别分类，具备更高的准确率。

常见问题

这项专利是否已经下证？

是的，该专利已下证，法律状态为“已下证”，公开号： CN119004456B

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该专利的转让价格是多少？

当前标价为议价，可委托平台代购或预约谈判。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

基于混频非线性超声的法兰螺栓松动检测方法及检测装置

当前第 / 件

一种基于放大转发和模拟网络编码策略的移动分子通信双向网络性能分析方法

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