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龙图腾网恭喜浙商银行股份有限公司;易企银(杭州)科技有限公司申请的专利基于CBA算法和贝叶斯网络的网络攻击态势平战状态评估方法及装置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：CN119449492B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-08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：202510031894.9，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权基于CBA算法和贝叶斯网络的网络攻击态势平战状态评估方法及装置是由李丁炜;孙钢;滕樟超;李嘉豪;陈宇磊;虞轩昂设计研发完成，并于2025-01-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于CBA算法和贝叶斯网络的网络攻击态势平战状态评估方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于CBA算法和贝叶斯网络的网络攻击态势平战状态评估方法及装置，首先获取网络安全相关监测指标的连续数值型数据，构建样本数据；对数据进行离散化处理并挖掘关联规则；构建贝叶斯网络拓扑结构，应用离散化处理后的样本数据进行贝叶斯网络的结构学习，引入悲观误差率对网络拓扑中的有向边进行修剪，得到最终的贝叶斯网络模型；最后基于最终的贝叶斯网络模型进行指标监测，判断是否异常，得到平战状态评级，并且设置多个关键指标，当任一一项关键指标异常时，提升平战状态评级。本发明有助于对政企单位所处网络安全态势进行实时动态的评估，从而实现“平战”策略的敏捷切换，对突发网络威胁实施系统性的响应。

本发明授权基于CBA算法和贝叶斯网络的网络攻击态势平战状态评估方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于CBA算法和贝叶斯网络的网络攻击态势平战状态评估方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：（1）获取网络安全相关监测指标的连续数值型数据，构建样本数据；（2）计算样本数据中的类信息熵，进行边界划分，完成数据的离散化处理；基于CBA算法挖掘关联规则；（3）基于关联规则构建贝叶斯网络拓扑结构，应用离散化处理后的样本数据进行贝叶斯网络的结构学习，引入悲观误差率对网络拓扑中的有向边进行修剪，得到最终的贝叶斯网络模型；具体过程如下：（3.1）基于关联规则构建贝叶斯网络初始拓扑结构，使用离散化处理后样本数据，进行贝叶斯网络结构学习；（3.2）对强关联规则依支持度、置信度进行降序排序；（3.3）对顺序选取各强关联规则，以各强关联规则的前项中指标为起点、后项中指标为终点，在初始网络拓扑中绘制有向边，对于有向边成环情况，丢弃排序靠后的规则所代表的有向边，得到全量边网络拓扑；（3.4）以全量边网络拓扑为基础，应用样本数据进行贝叶斯网络参数学习，得到贝叶斯网络模型，计算该模型在样本数据下平时和战时网络攻击态势的第一评级误差率；（3.5）以全量边网络拓扑为起点，删除其第1条有向边，并进行参数学习，得到模型BN1，计算该模型平时和战时网络攻击态势的第二评级误差率；对BN1进行处理：若第二评级误差率小于第一评级误差率，则剪除第1条有向边，否则保留，由此得到经过处理后的新的网络拓扑；（3.6）以步骤（3.5）输出的新的网络拓扑为起点，重复步骤（3.5）遍历全量边网络拓扑中所有有向边，得到最终贝叶斯网络拓扑；（3.7）以最终贝叶斯网络拓扑为基础，应用样本数据进行贝叶斯网络参数学习，得到网络攻击态势平战监测贝叶斯网络模型；（4）基于最终的贝叶斯网络模型进行指标监测，判断是否异常，得到平战状态评级，并且设置多个关键指标，当任一一项关键指标异常时，提升平战状态评级。

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