买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉西北工业大学申请的专利一种传播源定位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：CN120342782B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26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：202510789421.5，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权一种传播源定位方法及装置是由王震;韦文斐;侯东鹏;李向华;高超;李晓宇设计研发完成，并于2025-06-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种传播源定位方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种传播源定位方法及装置，涉及网络空间安全信息溯源技术领域，用于解决现有源定位方法因难以适应真实场景，在源推导过程中不能有效捕捉传播模式以及依赖大量数据的问题，导致泛化能力不足以及无法达到最优预测性能的问题。包括：根据正向感染状态、融合特征矩阵，从所述最大时间步开始逆向迭代至时间步为零，依次确定每个逆向迭代时间步的逆向感染状态，直到得到初始感染状态，从初始感染状态包括的与所述节点总数相等的向量中，选择概率值最大的节点为预测的传播源。

本发明授权一种传播源定位方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种传播源定位方法，其特征在于，包括： 从传播级联快照中获取观察时间步所有节点的观察时间步感染状态，根据所述观察时间步感染状态中已经感染的节点的数量和节点总数，结合最大时间步，判断当前感染进度在整个扩散过程中所处的阶段，以及与所述阶段对应的观察时间步；根据单步衰减系数，得到正向扩散时间步内用于控制噪声在扩散过程中的累计强度；根据所述累计强度和观察时间步所有节点的观察时间步感染状态确定正向扩散时间步下所有节点的正向感染状态； 将传播级联快照中包括的每个节点的节点属性和所述观察时间步感染状态进行拼接，得到传播级联快照所对应的融合特征矩阵，所述融合特征矩阵由每个节点得到的融合特征组成； 根据所述正向感染状态和所述融合特征矩阵，从所述最大时间步开始逆向迭代至时间步为零，依次确定每个逆向迭代时间步的逆向估计感染状态，直到得到初始感染状态； 从所述初始感染状态包括的与所述节点总数相等的向量中，选择概率值最大的节点为预测的传播源； 其中，所述观察时间步通过下列公式确定： 所述正向扩散时间步内用于控制噪声在扩散过程中的累计强度，通过下列公式确定： 所述正向感染状态通过下列公式确定： 所述从所述最大时间步开始逆向迭代至时间步为零，依次确定每个逆向迭代时间步的逆向估计感染状态，具体包括： 在每个逆向迭代周期内，通过下列公式确定逆向扩散的方差、前一状态的最优估计均值和每个逆向迭代时间步的逆向估计感染状态： 其中，tobs表示观察时间步，Tmax表示最大时间步，|V|表示节点总数，表示当前状态已感染节点数量，表示正向扩散时间步tforw的单步衰减系数，表示正向扩散时间步tforw到观察时间步tobs的累计强度，表示正向扩散时间步tforw下所有节点的正向感染状态，Hobs表示观察时间步tobs下所有节点的观察时间步感染状态，∈表示标准高斯噪声，表示全一向量，表示逆向迭代时间步的单步衰减系数，表示预设参数， 表示逆向扩散的方差，表示前一状态的最优估计均值，表示去噪模型预测的噪声，θ表示去噪模型的可学习参数，示逆向迭代时间步tback的逆向估计感染状态，tback表示逆向迭代时间步，V表示节点集合，E表示边集合，F*表示融合特征矩阵，表示逆向迭代时间步tback-1的逆向估计感染状态，z表示采样自标准正态分布。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人西北工业大学，其通讯地址为：710072 陕西省西安市碑林区友谊西路127号西北工业大学；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。