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龙图腾网恭喜北京航空航天大学申请的专利一种基于贝叶斯ATT&CK网络的通用复杂网络攻击推断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：CN119854045B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-20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：202510330671.2，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权一种基于贝叶斯ATT&CK网络的通用复杂网络攻击推断方法是由王天博;陈晓阳;周伟东;夏春和;肖鑫设计研发完成，并于2025-03-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于贝叶斯ATT&CK网络的通用复杂网络攻击推断方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于贝叶斯ATTCK网络的通用复杂网络攻击推断方法，涉及网络安全技术领域，采用了杀伤链和经验知识为研究基础，对ATTCK框架中的战术进行时序逻辑建模，确保生成的攻击序列逻辑连贯且反映真实复杂网络攻击的行为模式；基于战术时序逻辑序列，将专家知识对战术转移的指导扩展为对技术转移的指导，构建形成技术依赖网；采用来自真实网络攻击事件的匿名化数据集，利用数据集中的技术共现关系，进一步优化技术依赖网；基于技术依赖网和真实网络攻击数据集的技术共现关系，贝叶斯ATTCK网络进行结构学习和参数学习，构建不依赖具体威胁检测系统的网络模型，实现了独立于具体系统的复杂网络攻击推断。

本发明授权一种基于贝叶斯ATT&CK网络的通用复杂网络攻击推断方法在权利要求书中公布了：1.一种基于贝叶斯ATTCK网络的通用复杂网络攻击推断方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、基于专家知识的战术时序逻辑建模；采用杀伤链和经验规则作为研究基础，对ATTCK框架中的战术进行时序逻辑建模；步骤2、基于战术时序逻辑的技术依赖网构建；技术依赖网通过带权有向无环图DAG来表示攻击技术之间的依赖关系，节点表示技术，边表示技术之间的依赖，技术之间的依赖权重采用均分化的方式，构建形成技术依赖网；步骤3、基于技术共现的技术依赖网结构优化；技术依赖网的结构优化基于真实网络攻击数据集中的技术共现关系，使用爬山算法结合贝叶斯信息准则BIC评分函数优化网络结构；步骤4、基于技术依赖网和真实数据集的贝叶斯ATTCK网络建模；基于技术是依赖网和来自真实网络攻击事件的匿名化数据集，使用极大似然估计法，学习数据集中的技术共现关系，并依据技术共现关系对网络结构进行建模、对参数进行优化，据此进行贝叶斯网络的构建，得到能反映攻击技术之间依赖关系的贝叶斯ATTCK网络；步骤5、基于变分推断的复杂网络攻击推断；使用基于变分推断的近似推断法对贝叶斯ATTCK网络进行推断，通过调整近似分布的参数，使得近似后验分布与真实后验分布接近，实现对复杂网络攻击中下一步出现的攻击技术进行推断。

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