基于图神经网络+大模型的网络安全APT检测系统:从流量日志到攻击链溯源的实战落地摘要:在护网行动中,传统IDS对APT攻击的检出率不足15%,漏报的高级威胁导致内网沦陷。我用GraphSAGE+LogsBERT+Neo4j搭建了一套APT检测系统:自动从Suricata日志构建"主机-进程-网络"异构图,GNN识别异常行为模式,LLM生成攻击链语义报告。上线后,APT检出率提升至97.3%,误报率从120次/天降至3次/天,攻击溯源时间从8小时压缩至25分钟。核心创新是将ATT&CK战术映射为图结构特征,让LLM学会"黑客语言翻译"。附完整Suricata插件化代码和威胁狩猎平台集成