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龙图腾网获悉佰运俐(天津)科技发展有限公司申请的专利一种基于图神经网络的互联网态势感知方法及系统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：CN121619179B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03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：202610149723.0，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权一种基于图神经网络的互联网态势感知方法及系统是由王超宁;李娜;宁国涛;杨晓萍设计研发完成，并于2026-02-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于图神经网络的互联网态势感知方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于图神经网络的互联网态势感知方法及系统，所述方法的步骤包括：实时获取网络中的全部节点的物理层信道数据，构建节点特征矩阵和边权重矩阵；基于将节点特征矩阵、一跳邻接矩阵和多跳邻接矩阵输入到预设的物理增强图神经网络层中，所述物理增强图神经网络层输出多尺度嵌入特征；将所述多尺度嵌入特征、基线特征矩阵和边权重矩阵输入到预设的动态注意力机制层，所述动态注意力机制层输出注意力嵌入特征；将所述注意力嵌入特征输入到异常传播预测层，异常传播预测层的攻击分类层对应每个节点输出在下一时间点被各项攻击的概率，异常传播预测层的传播路径预测每个节点输出在下一时间点被攻击的概率。

本发明授权一种基于图神经网络的互联网态势感知方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于图神经网络的互联网态势感知方法，其特征在于，所述方法的步骤包括： 实时获取网络中的全部节点的物理层信道数据，所述物理层信道数据包括节点状态信息和链路状态信息； 基于所述节点状态信息构建节点特征矩阵，并基于所述链路状态信息构建边权重矩阵； 基于原始网络拓扑结构构建一跳邻接矩阵和多跳邻接矩阵，将所述节点特征矩阵、一跳邻接矩阵和多跳邻接矩阵输入到预设的物理增强图神经网络层中，所述物理增强图神经网络层输出多尺度嵌入特征，基于节点之间的一跳连接关系构建一跳邻接矩阵，基于节点之间的二跳连接关系构建一跳邻接矩阵，基于节点之间的三跳连接关系构建一跳邻接矩阵，将一跳邻接矩阵、二跳邻接矩阵和三跳邻接矩阵分别输入到对应的卷积通道中，将三个卷积通道的输出进行拼接，并通过注意力机制进行过加权，得到多尺度嵌入特征； 将所述多尺度嵌入特征、基线特征矩阵和边权重矩阵输入到预设的动态注意力机制层，所述动态注意力机制层输出注意力嵌入特征，计算每个节点的所述多尺度嵌入特征和基线特征矩阵的相似度，作为第一异常度；基于边权重矩阵与每个节点相关的边在边权重矩阵的权重值的方差，作为第二异常度；基于所述第一异常度和第二异常度计算节点异常得分，基于链路两端的节点的节点异常得分计算边注意力权重；对于每个节点，基于与该节点相连接的链路的边注意力权重计算该节点的注意力嵌入特征； 将所述注意力嵌入特征输入到异常传播预测层，所述异常传播预测层采用LSTM网络输出预测特征，将所述预测特征输入到异常传播预测层的攻击分类层和传播路径预测层中，所述攻击分类层对应每个节点输出在至少一个预测时间点被各项攻击的概率，所述传播路径预测层对应每个节点输出在一个预测时间点被攻击的概率。

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