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龙图腾网获悉紫金山实验室申请的专利基于贝叶斯网络的执行体异构性量化方法、装置、设备、介质和产品获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119232468B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411375451.3，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权基于贝叶斯网络的执行体异构性量化方法、装置、设备、介质和产品是由刘太昆;季新生;李彧;孙远航;孙增振设计研发完成，并于2024-09-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于贝叶斯网络的执行体异构性量化方法、装置、设备、介质和产品在说明书摘要公布了：本发明实施例公开一种基于贝叶斯网络的执行体异构性量化方法、装置、设备、介质和产品。该方法包括：构建贝叶斯网络攻击图，基于初始节点所配置测试向量的发生概率以及预设有向边概率确定执行体在第一父节点集合影响下的第一条件概率，确定最小作用单元中所包含目标执行体的数量并组成对应的第二父节点集合，基于第一条件概率确定最小作用单元在第二父节点集合影响下的第二条件概率，基于第一条件概率和第二条件概率确定最小作用单元的可达概率，从而基于可达概率确定各执行体之间的异构度；上述技术方案，可通过执行体所处环境中网络威胁的概率衡量异构度，准确体现执行体在不同测试向量下的特点和差异，显著增加拟态防御系统的安全性和稳定性。

本发明授权基于贝叶斯网络的执行体异构性量化方法、装置、设备、介质和产品在权利要求书中公布了：1.一种基于贝叶斯网络的执行体异构性量化方法，其特征在于，包括： 基于拟态防御系统中至少三层节点之间的依赖关系构建贝叶斯网络攻击图；其中，所述贝叶斯网络攻击图中包括初始节点，所述初始节点预先配置有测试向量，各所述测试向量表征执行体所处网络环境中的网络攻击类型，各所述测试向量对应相应的发生概率；二层节点中的每个节点表示为执行体；三层节点中的每个节点分别表示为各所述执行体对应的最小作用单元； 基于所述初始节点所配置测试向量的发生概率，以及预设有向边概率确定所述执行体在第一父节点集合影响下的第一条件概率；其中，所述预设有向边概率为所述测试向量攻破所述执行体的发生概率； 根据预设调度场景确定所述最小作用单元中所包含目标执行体的数量，并将所述数量的目标执行体组成所述最小作用单元对应的第二父节点集合； 基于所述第一条件概率确定所述最小作用单元在所述第二父节点集合影响下的第二条件概率； 基于所述第一条件概率和所述第二条件概率确定所述最小作用单元的可达概率； 根据所述可达概率确定各所述执行体之间的异构度。

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