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龙图腾网获悉长春理工大学申请的专利基于贝叶斯网络的威胁情报自动化推理监控方法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：CN120979848B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-10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：202511508042.0，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权基于贝叶斯网络的威胁情报自动化推理监控方法是由姜晓明;杨华民;陈占芳;任园;都泽铭;石乐民设计研发完成，并于2025-10-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于贝叶斯网络的威胁情报自动化推理监控方法在说明书摘要公布了：基于贝叶斯网络的威胁情报自动化推理监控方法，涉及网络安全领域。解决了现有的网络安全防护技术存在攻击检测不及时、误报率高、缺乏动态自适应能力等问题。所述方法包括采集网络流量数据，并进行预处理以及提取特征信息；构建并编译神经网络模型，并进行训练，生成用于识别恶意流量的分类模型及对应的标签编码器；将实时网络流量输入训练好的分类模型中进行自动化分类，得到正常流量与异常流量的判定结果，并分别写入白名单文件和黑名单文件；对实时网络流量进行抓包监控，并结合白名单文件与黑名单明见的结果动态触发防火墙策略，对恶意IP地址实施自动阻断；构建贝叶斯网络模型文件；实现对攻击链的自动化推理和安全态势监控。

本发明授权基于贝叶斯网络的威胁情报自动化推理监控方法在权利要求书中公布了：1.基于贝叶斯网络的威胁情报自动化推理监控方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： 步骤1、采集网络流量数据，并对所述网络流量数据进行预处理； 步骤2、基于步骤1中预处理后的网络流量数据提取包括源IP、协议类型、流量持续时间和数据包速率在内的特征信息； 步骤3、构建并编译神经网络模型，对步骤2所提取的特征信息进行训练，生成用于识别恶意流量的分类模型及对应的标签编码器； 步骤4、将实时网络流量数据输入训练好的分类模型中进行自动化分类，得到正常流量与异常流量的判定结果，并分别写入白名单文件和黑名单文件，从而完成对原始流量的智能化筛选和分类； 步骤5、对实时网络流量数据进行抓包监控，并结合白名单文件与黑名单明见的结果动态触发防火墙策略，对恶意IP地址实施自动阻断；同时，通过构造模拟攻击流量对防御策略的有效性进行验证，在威胁情报层面，将结构化情报数据转化为攻击模式及其逻辑关系，构建贝叶斯网络模型文件；并基于贝叶斯网络模型实现对攻击链的自动化推理和安全态势监控，并通过接口服务实现推理结果的实时输出与可视化展示，形成从数据采集、分类、推理到防御的全流程闭环； 步骤5中在威胁情报层面，将结构化情报数据转化为攻击模式及其逻辑关系，构建贝叶斯网络模型文件；并基于贝叶斯网络模型实现对攻击链的自动化推理和安全态势监控的方法为： 初始化一个空的贝叶斯网络，并逐条处理提取到的TTP信息；每个带有technique_id的技术都会被添加为一个CPT节点，并设置节点名称、状态，以及先验概率分布[0.99,0.01]，表示大多数情况下该技术未被触发；并建立一个STIXID到网络节点ID的映射， 设定关系的源和目标都能在ID映射中找到对应的技术节点，在空的贝叶斯网络中添加一条从源到目标的有向弧，即将STIX文件中的攻击路径转化为网络结构中的因果关系，完成基于贝叶斯网络模型实现对攻击链的自动化推理和安全态势监控。

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