摘要
本发明公开了种基于图神经网络的区块链攻击检测方法，包括步骤：从区块链网络中收集流量；对收集的流量进行时隙划分，从中提取流量数据并构建待分类的图；通过GNN模型对图进行分类；依据分类结果推测网络中是否有存在攻击、攻击的可能种类和/或可能的受攻击实体。本发明设计的基于图神经网络的区块链攻击检测算法首先用其预处理模块，从流量数据中提取相关信息并构建图结构，将数据和网络的部分结构信息转化为图中的节点与边的特征，然后，edge‑GNN中的分类器将依据这些图的各个特征，对预处理器构建的图进行分类，以确认其对应的流量数据中是否存在异常以及是何种异常。
