一种基于双曲空间建模和图神经网络的恶意流量检测方法

一种基于双曲空间建模和图神经网络的恶意流量检测方法，属于网络安全领域，包括：将网络流量数据建模为网络威胁图；在此基础上引入双曲空间和注意力机制构建Hyper‑GraphSAGE模型；在源节点和目标节点上分别执行GraphSAGE算法，并将这两个节点的特征拼接后形成流量数据的嵌入表示，并最终进行分类处理；对服务器节点接收到的流量数据进行聚合处理，并使用双曲注意力机制来计算不同流量包之间的相似度。本发明通过双曲几何与图神经网络的结合，增强网络流量的异常检测能力，特别是针对IoT网络和互联网等复杂环境中的攻击模式，增强了系统对不同类型攻击的识别能力和鲁棒性。