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龙图腾网获悉中国电子科技集团公司电子科学研究院申请的专利一种基于元图的网络恶意行为检测方法及设备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：CN116208399B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202310125438.1，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权一种基于元图的网络恶意行为检测方法及设备是由郭庆浪;李阳阳;梁生霖;廖勇设计研发完成，并于2023-02-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于元图的网络恶意行为检测方法及设备在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于元图的网络恶意行为检测方法及设备，包括：获取所需的用户数据；将所述用户数据输入训练完成的网络恶意行为检测模型，以通过所述网络恶意行为检测模型输出检测结果，其中所述网络恶意行为检测模型包括：社交网络图构建单元、元图卷积递归网络模型、元学习回归图神经网络模型和元图强化学习框架，基于所述元图卷积递归网络模型、所述元学习回归图神经网络模型和所述元图强化学习框架共同输出检测结果。本申请实施例将元图卷积递归网络与元学习回归图神经网络模型相结合，共同实现对水军行为的检测，提高对水军发文行为检测的准确率和效率。

本发明授权一种基于元图的网络恶意行为检测方法及设备在权利要求书中公布了：1.一种基于元图的网络恶意行为检测方法，其特征在于，包括： 获取所需的用户数据； 将所述用户数据输入训练完成的网络恶意行为检测模型，以通过所述网络恶意行为检测模型输出检测结果，其中所述网络恶意行为检测模型包括：社交网络图构建单元、元图卷积递归网络模型、元学习回归图神经网络模型和元图强化学习框架； 所述社交网络图构建单元用于基于所述用户数据构建社交网络图，并将构建的社交网络图分别输入到元图卷积递归网络模型、元学习回归图神经网络模型和元图强化学习框架，以基于所述元图卷积递归网络模型、所述元学习回归图神经网络模型和所述元图强化学习框架共同输出检测结果； 其中，所述元图卷积递归网络模型包括编码器、解码器和元图学习器，所述编码器和所述解码器是以图卷积递归单元作为基本单元来构建的，所述元图学习器用于对于所述编码器的输出，根据构建的元节点库并利用超级网络，向所述解码器输入反馈信息； 所述元学习回归图神经网络模型基于回归GNN网络，所述回归GNN网络包括两个图卷积层和一个完全连接层； 所述元图强化学习框架是基于深度强化学习DRL的框架，包括图池模块、候选节点预测模块和识别模块，其中所述图池模块充当环境池，所述候选节点预测模块用于基于AIM搜索算法提供一组候选节点，所述识别模块用于处理DRL代理。

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