本研究提出了一种新的图基流级模型，通过构建动态时空图与自监督链路预测预训练任务，解决了网络流量分析中模型适应性不足的问题。研究结果显示，该方法在入侵检测、流量分类和恶意软件分类三项任务中，经过预训练的模型相较于从头训练平均提升了6.87%的性能，展示了其作为操作基础模型的潜力。