一种局部时空图卷积方法及其在网络漏洞预测的应用

张珣^1,2，张楚童¹，艾孜孜·吐尔逊²，郝蒙蒙³，张迎春^4*，江东³

1. 北京工商大学计算机学院，北京100048

2. 和田师范专科学校数学与信息学院，和田848099

3. 中国科学院地理科学与资源研究所，北京100101

4. 北京工商大学人工智能学院，北京100048

摘要 针对网络安全态势预测中时空特征提取的不足，提出了一种基于局部时空卷积的网络漏洞预测方法，即局部时空图卷积网络模型，并针对网络漏洞数据选取历史平均法、长短期记忆网络、支持向量回归、时空图卷积网络模型进行对比实验。实验结果表明，提出的局部时空图卷积网络模型能够有效提高预测漏洞的时间、位置以及网络漏洞类型的准确度。

关键词 网络安全；数据挖掘；图卷积神经网络；时空相关性

（责任编辑  傅雪）

http://www.kjdb.org/CN/Y2023/V41/I13/67