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龙图腾网获悉长春工程学院申请的专利一种融合图神经网络的网络安全入侵检测系统及方法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：CN120856447B 。

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：202511200513.1，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权一种融合图神经网络的网络安全入侵检测系统及方法是由伊延吉;王桂龙;王刚设计研发完成，并于2025-08-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种融合图神经网络的网络安全入侵检测系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种融合图神经网络的网络安全入侵检测系统及方法，通过采集网络运行过程中的多源流量数据，利用图卷积建模技术构建诱导拓扑图，揭示网络节点间的深层关联关系；采用多层图传播和共振增强技术识别隐蔽攻击模式，通过图注意力机制和异常共振放大生成高质量的节点嵌入表示；结合深度图学习和图池化技术提取攻击行为图谱，通过图反演映射和动态拓扑变换生成自适应防护策略；采用多图层检测规则分解和图优化排序技术构建交织检测序列，通过主动防御预测和时差瓶颈分析生成自适应响应信号，实现对网络入侵行为的智能检测、精准分析和自适应防护，提升网络安全防护的智能化水平和防护效果。

本发明授权一种融合图神经网络的网络安全入侵检测系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种融合图神经网络的网络安全入侵检测方法，其特征在于，包括： 采集网络运行过程中的多源流量数据，所述多源流量数据包括正常节点特征和诱导节点特征，对所述多源流量数据进行图卷积建模构建诱导拓扑图； 基于所述诱导拓扑图进行消息传递分析识别攻击响应模式，对所述攻击响应模式进行图注意力计算生成注意力向量，在所述注意力向量中进行异常共振放大生成节点嵌入表示，对所述节点嵌入表示进行图卷积传播生成共振增强域； 对所述诱导节点特征进行深度图学习提取攻击行为图谱，从所述攻击行为图谱中进行图池化获取攻击意图编码，将所述攻击意图编码进行图反演映射生成防护策略表示，基于所述防护策略表示构建动态拓扑变换生成自适应防护表； 对所述共振增强域进行多层图传播识别隐蔽攻击子图，对所述隐蔽攻击子图执行图谱融合生成伪装图嵌入，对所述伪装图嵌入进行拓扑重塑生成迷惑网络结构，包括：依据所述伪装图嵌入构建连接时间序列；对所述连接时间序列进行拓扑变化分析形成变化时刻标记；以所述变化时刻标记为界把所述连接时间序列分割为稳定期和扰动期；对比所述稳定期和所述扰动期的结构分布特征生成迷惑网络结构，基于所述迷惑网络结构与所述自适应防护表关联生成对抗检测策略；其中，所述对比所述稳定期和所述扰动期的结构分布特征生成迷惑网络结构，包括：使所述稳定期的拓扑序列转换为结构累积序列；令所述扰动期的拓扑序列错位叠加到所述结构累积序列形成结构差异图；在所述结构差异图内提取拓扑跃变累积量；依照所述拓扑跃变累积量的分布密度生成迷惑网络结构； 将所述对抗检测策略分解为多图层检测规则，对所述多图层检测规则进行图优化排序生成交织检测序列，基于所述交织检测序列生成图反制矩阵； 基于所述图反制矩阵生成主动防御预测，对所述主动防御预测进行图分类评估生成自适应响应信号，完成入侵检测。

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