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龙图腾网获悉北京交通大学申请的专利一种基于Transformer及GNN的恶意攻击行为检测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：CN119996022B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202510225577.0，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权一种基于Transformer及GNN的恶意攻击行为检测方法是由王楠;杨宁;杜冰设计研发完成，并于2025-02-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于Transformer及GNN的恶意攻击行为检测方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于Transformer及GNN的恶意攻击行为检测方法，包括：获取待检测的系统日志数据，并基于所述系统日志数据进行溯源图构建，以获得溯源图；对所述溯源图进行词嵌入生成处理，以获得词嵌入；将所述溯源图与所述词嵌入输入至预先训练好的恶意攻击行为检测模型，以获得检测结果；其中，所述恶意攻击行为检测模型是基于Transformer及GNN的模型。本发明能够捕捉溯源图中的局部特征和全局图特征，有效提高了APT攻击检测的准确性和实时性，增强了系统的适应性和可扩展性，具有显著的实用价值。

本发明授权一种基于Transformer及GNN的恶意攻击行为检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于Transformer及GNN的恶意攻击行为检测方法，其特征在于，包括： 获取待检测的系统日志数据，并基于所述系统日志数据进行溯源图构建，以获得溯源图； 对所述溯源图进行词嵌入生成处理，以获得词嵌入； 将所述溯源图与所述词嵌入输入至预先训练好的恶意攻击行为检测模型，以获得检测结果； 其中，所述恶意攻击行为检测模型是基于Transformer及GNN的模型； 所述恶意攻击行为检测模型包括GNN网络、Transformer编码器以及分类层； 所述将所述溯源图与所述词嵌入输入至预先训练好的恶意攻击行为检测模型，以获得检测结果，包括： 利用GNN网络从所述溯源图与所述词嵌入中捕捉获得图的局部依赖关系； 将所述图的局部依赖关系、所述溯源图与所述词嵌入输入至Transformer编码器，以捕捉图的全局依赖关系； 将所述图的局部依赖关系与所述图的全局依赖关系输入至分类层，以获得图中每个节点的分类得分，根据分类得分确定节点类型，所述检测结果包括每个节点的节点类型； 所述利用GNN网络从所述溯源图与所述词嵌入中捕捉获得图的局部依赖关系，包括： 基于多头注意力机制，并利用GNN网络从所述溯源图与所述词嵌入中捕捉获得图的局部依赖关系： ； 式中，和分别为节点i和邻居节点j的特征向量，通过GNN网络提取获得，是应用于每个特征向量的可学习权重矩阵，是决定每个邻居重要性的注意力向量，是节点i与邻居节点j的注意力系数，表示连接操作，k表示节点i的每个邻居节点，即，是节点i的邻居节点集合，LeakyReLU是非线性的激活函数，是特征向量对应的局部依赖关系，m∈M，M是注意力头的总数，是非线性激活函数； 所述将所述图的局部依赖关系、所述溯源图与所述词嵌入输入至Transformer编码器，以捕捉图的全局依赖关系，包括： ； 其中，是全局依赖关系，是用于值投影的可学习权重矩阵，是注意力权重，N是邻居节点集合中的邻居节点总数，是节点和节点之间的注意力得分，和分别是用于查询和键向量的可学习投影矩阵，是键向量的维度。

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