本申请公开了一种基于LSTM和GAT算法的网络攻击行为检测方法、系统及终端，该方法包括：基于待检测的网络攻击行为序列，生成嵌入向量集合；将每个嵌入向量分别输入LSTM模块和GAT模块，分别获取序列模式向量和结构模式向量；对序列模式向量和结构模式向量进行对比学习，获取对比损失得分；将序列模式向量和结构模式向量输入多层感知机，获取预测损失得分；根据对比损失得分和预测损失得分，利用混合损失训练数据增强编码器和分类器，获取网络攻击行为检测结果。该系统包括：嵌入向量集合生成模块、双视角信息捕获模块、对比学习模块、多层感知模块和联合优化模块。通过本申请，能够有效提高网络攻击行为检测结果的准确性和可靠性。