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龙图腾网恭喜华清未央(北京)科技有限公司申请的专利一种多源软件供应链智能分析方法及系统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：CN119720225B 。

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：202510222232.X，技术领域涉及：G06F21/57；该发明授权一种多源软件供应链智能分析方法及系统是由朱文宇;何召阳;李博;马少伦设计研发完成，并于2025-02-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多源软件供应链智能分析方法及系统在说明书摘要公布了：本申请提供一种多源软件供应链智能分析方法及系统。其中，解析用户提交的软件组件标识信息，提取属性特征，并定位组件间的节点路径，生成包含直接和间接依赖关系链的加权依赖关系链列表；采用贝叶斯网络模型结合预定义的风险指标体系，计算每个依赖关系链的风险评分，并通过异常检测算法识别潜在的供应链威胁点，生成风险报告；该报告涵盖整体风险分值及关键环节或组件的威胁点；基于此报告，使用多维可视化算法绘制综合风险地图，展示具有相似风险模式的组件分组；融合遗传算法和模拟退火算法探索高风险区域，提出调整建议，生成风险缓解策略，以降低整体风险评分。本申请实施例提供的技术方案提高了多源软件供应链的安全性和完整性。

本发明授权一种多源软件供应链智能分析方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种多源软件供应链智能分析方法，其特征在于，包括：解析用户提交的软件组件的标识信息，并从所述标识信息中提取出所述软件组件的属性特征；根据所述软件组件的属性特征，定位所述软件组件间关联的节点路径，以生成所述节点路径中的依赖关系链，为所述依赖关系链分配权重值，生成加权依赖关系链列表，其中，所述依赖关系链包括直接依赖关系链和间接依赖关系链；采用贝叶斯网络模型结合预先定义的风险指标体系，计算所述加权依赖关系链列表中的依赖关系链的风险评分，并利用异常检测算法识别潜在的供应链威胁点，以生成包含整体风险分值和所述供应链威胁点的风险报告,其中，所述供应链威胁点是在软件开发、分发和部署过程中，被攻击者利用来破坏软件完整性和安全性的关键环节或组件；根据所述风险报告，使用多维可视化算法绘制综合风险地图，得到风险视图，并融合遗传算法和模拟退火算法探索所述风险视图的高风险区域的调整建议，以生成风险缓解策略；其中，所述综合风险地图通过层次聚类算法分组展示具有相似风险模式的组件，所述风险模式是通过对所述依赖关系链，所述供应链威胁点和所述风险评分进行相似度判断得到的结果，所述风险缓解策略用于降低所述软件组件的风险评分；所述采用贝叶斯网络模型结合预先定义的风险指标体系，计算所述加权依赖关系链列表中的依赖关系链的风险评分，包括：根据所述贝叶斯网络模型，采用Node2Vec或GraphSAGE图嵌入算法对加权依赖关系链列表中的节点路径进行向量化处理，将依赖关系链中的组件节点、边属性和拓扑结构映射到低维向量空间，得到依赖向量；基于所述依赖向量，通过动态权重分配策略对漏洞数量、更新频率和社区活跃度指标进行归一化处理，其中漏洞数量权重根据CVE数据库的严重等级动态调整，更新频率权重结合组件版本迭代周期进行指数衰减计算，社区活跃度权重基于代码提交频率和issue响应时间线性插值生成，形成多维度加权初始风险分值；利用已分配多维度加权初始风险分值的依赖关系链，将贝叶斯网络中的父节点风险概率作为梯度提升决策树的特征输入，通过特征工程提取组件依赖深度、跨生态调用关系和许可证冲突类型作为附加特征，采用贪心算法优化决策树分裂节点时的条件概率收敛方向，得到优化条件概率；根据所述优化条件概率，运用Stacking集成学习方法，将随机森林分类器的组件漏洞预测结果与LightGBM回归器的风险传播系数预测结果进行元模型融合，通过交叉验证确定各基模型权重，输出依赖关系链的风险评估分值。

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华清未央(北京)科技有限公司，其通讯地址为：100084 北京市海淀区中关村东路1号院3号楼11层1106；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”。