公开(公告)号：CN115859793A

公开(公告)日：2023-03-28

申请号：CN202211479957.X

申请日：2022-11-21

申请人： 河北工业大学

发明人： 杨亮 ,  武洁纯 ,  王嘉意 ,  李振娜 ,  贾永娜 ,  张亚娟 ,  牛炳鑫 ,  顾军华

IPC分类号： G06F30/27 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06F18/24 ,  G06F18/214

摘要： 本发明为一种基于注意力的异构信息网络用户异常行为检测方法及系统，首先将异构信息网络某段时间的历史交互数据转换为图数据，图数据的每个节点代表异型信息网络的一个组成对象，图数据的边反映了异构信息网络的组成对象间的联系；然后，基于图神经网络构建用户异常行为检测模型的目标函数，模型通过注意力聚合节点的邻居信息，推导得到节点属性表征的层间传播公式；最后，对各个节点属性表征进行梯度更新，直至所有节点属性表征收敛，得到各个节点属性表征；将各个节点属性表征通过多层感知机压缩为由各个节点的预测标签纵向堆叠而成的一维列向量，即用户异常行为检测结果。该方法利用注意力机制在消息传播过程中自动捕获网络中的所有元路径信息，提高了用户异常行为检测的准确率。

公开(公告)号：CN116630012A

公开(公告)日：2023-08-22

申请号：CN202310193357.5

申请日：2023-03-02

申请人： 河北工业大学

发明人： 杨亮 ,  孙中辉 ,  王嘉意 ,  牛炳鑫 ,  贾永娜 ,  张亚娟 ,  顾军华

IPC分类号： G06Q40/03 ,  G06F16/901 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/042 ,  G06N3/047 ,  G06F18/2415 ,  G06F18/241 ,  G06N3/08

摘要： 本发明为一种基于图数据不显著注入攻击的借贷平台安全性评估方法，首先获取借贷数据并转换为图数据，提取图数据的拓扑信息和节点属性信息；接着、基于图卷积神经网络构建代理模型，利用代理模型预测用户的信用等级；然后、从图数据中随机选取多个节点作为目标节点，结合拓扑结构和节点属性两个角度计算目标节点的综合分类概率，得到目标节点的分类；将多个虚假用户分别作为有害节点注入图数据，得到扰动图数据，并对扰动图数据进行优化；最后，将优化后的扰动图数据分别输入到借贷平台系统模型中，预测目标用户的信用等级；若预测结果与图数据受到扰动前的结果相同，则表明该借贷平台系统模型的安全性高，反之，表明借贷平台系统模型的安全性低。有害节点的属性与周围节点类似，更具隐蔽性，也就更能模仿真正的攻击行为，以提高系统模型安全性的评估性能。