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申请/专利权人：中国信息通信研究院
摘要：本发明提出一种基于图模型的攻击团伙发现方法和系统。其中，方法包括：收集原始数据，并将原始数据处理成源IP和目的IP对的格式，形成源IP和目的IP对的数据集；将源IP和目的IP对的数据集通过可视化的方式生成IP网络连接图；利用多种图神经网络对所述IP网络连接图结构中的每个节点生成代表IP行为的IP隐向量；通过已知直接攻击者的IP隐向量筛选出具有相似行为的可疑攻击团伙；在所述可疑攻击团伙中，通过多数投票的方式，筛选出最终的攻击者团伙。本发明具有很强的可靠性、泛化性和可落地性的特点，可为多级溯源提供数据依据。
主权项：1.一种基于图模型的攻击团伙发现方法，其特征在于，所述方法包括：步骤S1、收集原始数据，并将原始数据处理成源IP和目的IP对的格式，形成源IP和目的IP对的数据集；步骤S2、将源IP和目的IP对的数据集通过可视化的方式生成IP网络连接图；通过对源IP和目的IP对的数据集进行连接方向和连接次数的统计，利用第三方库networkx来对数据构造图，进行可视化展示，生成IP网络连接图；步骤S3、利用多种图神经网络对所述IP网络连接图结构中的每个节点生成代表IP行为的IP隐向量；步骤S4、通过已知直接攻击者的IP隐向量筛选出具有相似行为的可疑攻击团伙；应用已知直接攻击者的IP隐向量分别与其他IP隐向量计算余弦相似度；对计算得到的余弦相似度从高到低进行排序，每种图神经网络模型利用余弦相似度都会筛选相同数量的IP，得到一组可疑攻击团伙；步骤S5、在所述可疑攻击团伙中，通过多数投票的方式，筛选出最终的攻击者团伙；所述多种图神经网络为三个，三个图神经网络会生成三个可疑攻击团伙，三个可疑攻击团伙里面会有重复的IP,利用多数投票的思想，将出现次数大于等于二次的筛选出来构成最终的攻击团伙。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国信息通信研究院 一种基于图模型的攻击团伙发现方法和系统
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