一种基于攻击特征学习的自适应网络防御与拓扑重构系统

本发明公开了一种基于攻击特征学习的自适应网络防御与拓扑重构系统，包括：数据采集与预处理模块，用于实时收集网络状态数据及攻击信息，并对收集的数据进行预处理；攻击特征嵌入模块，用于采用时序图神经网络对预处理后的网络状态数据进行处理，以自动提取网络攻击中的时序特征并识别攻击模式；结构特征嵌入模块，用于基于图神经网络学习网络的拓扑结构特征；深度强化学习模块，用于根据攻击模式和拓扑结构特征，采用马尔可夫决策过程生成网络拓扑重构策略；网络拓扑重构模块，用于执行网络拓扑重构策略，对网络节点和边进行动态添加、删除或重连操作。本发明能够在面对复合型、多模态攻击时提供自适应的防御解决方案，提升网络鲁棒性和存活率。