本发明公开了一种基于层次重启随机游走算法的网络攻击工具关系发现方法，从多源数据中抽取攻击样本、攻击模式以及IOC，并构建关系矩阵，通过考虑代码样本、攻击过程以及属性之间的关系挖掘出潜在的网络攻击特征，使得抽取的数据更加全面具体，提高了对多源数据的利用率；利用重启游走算法将攻击样本关系矩阵、攻击模式关系矩阵以及IOC关系矩阵进行迭代计算，使得生成的相关性得分三元组保证了多源数据的完整性，降低数据损失，提高了网络攻击工具识别的准确度。通过网络攻击工具对之间的推理关系发现潜在的网络攻击工具，能够有效地对多个潜在的网络攻击工具进行处理，降低了人工成本，提高了网络攻击工具进行检测的全面性与准确性。