一种基于图神经网络的汽车网络安全知识推理方法

    公开(公告)号:CN120012822A

    公开(公告)日:2025-05-16

    申请号:CN202510074263.5

    申请日:2025-01-17

    Abstract: 本发明公开了一种基于图神经网络的汽车网络安全知识推理方法,涉及车联网领域。由于车联网安全中实体和关系具有复杂语义、多样化类型等特点,传统的基于规则的知识推理方法难以有效预测隐式关系,效率不高,同时基于同构图的图神经网络方法无法捕获高阶语义信息,导致推理精度下降。因此需要一种能够支持复杂关系建模的推理方法。本发明提出一种基于图神经网络的汽车网络安全隐式关系推理方法,包括:知识图谱嵌入模块、数据预处理模块、图神经网络建模模块和解码器模块。本发明实现隐式关系的知识推理,解决了传统方法难以建模复杂语义关系的问题,提高了隐式关系预测的效率和准确率。

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