一种面向分布式环境的网络入侵检测方法

本发明涉及一种面向分布式环境的网络入侵检测方法。本发明采取将图神经网络GNN和Transformer模型相融合的方式进行网络入侵检测。GNN用于捕捉空间关系，Transformer用于捕捉时间关系。其中，GNN专注于学习每个节点的局部特征，捕捉节点与其邻居的关系。通过与Transformer结合，模型可以在全局范围内建模节点之间的关系，从而更好地捕捉图的全局信息，这有助于识别网络中更复杂的模式和异常。