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龙图腾网获悉中国电子科技集团公司第二十八研究所申请的专利一种基于贝叶斯网络和证据理论的开源情报可信分析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：CN115455140B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-05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：202211027442.6，技术领域涉及：G06F16/334；该发明授权一种基于贝叶斯网络和证据理论的开源情报可信分析方法是由徐琳;贾歌晨;王永利;颜克冬设计研发完成，并于2022-08-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于贝叶斯网络和证据理论的开源情报可信分析方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于贝叶斯网络和证据理论的开源情报可信分析方法，包括：1开源情报获取与识别提取，从多个情报源持续采集最新的开源情报2开源情报融合，将不同形式的情报整合形成格式统一的数据集合3基于贝叶斯网络和证据理论对开源情报进行可信分析，首先综合多种可信度影响因素，包括与开源情报相关的态势事件发生的贝叶斯网络预测概率，计算情报的可信度，并利用隶属度函数，将情报的可信值转化为信任评价三元组，最后利用D‑S证据理论融合多个证据得到对某态势事件的判断结果，据此对事件相关的情报产生评价。本发明可以有效地对开源情报进行快速筛查整理，筛查出高可信的开源情报，大大减少人工筛选所耗费的时间。

本发明授权一种基于贝叶斯网络和证据理论的开源情报可信分析方法在权利要求书中公布了：1.一种基于贝叶斯网络和证据理论的开源情报可信分析方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1，获取开源情报并进行识别提取； 步骤2，进行开源情报融合，将不同形式的情报整合形成格式统一的数据集合； 步骤3，基于贝叶斯网络和证据理论对开源情报进行可信分析； 步骤1中，使用网络爬虫程序，从网站采集开源情报，从特定网页配置抽取模板，并抽取出网站所使用的模板，在模板中定位需要抽取的信息，最后将信息存入到数据库中； 步骤2中，所述进行开源情报融合指把通过不同收集渠道获取的具有不同数据结构的信息进行整合，形成格式统一的数据集合； 步骤3包括： 步骤3-1，确定如下影响开源情报可信度的因素：情报源的可信度、时效性、认可度、战场态势； 步骤3-2，根据确定的网络结构进行参数学习，建立节点之间的条件概率表； 步骤3-3，根据步骤3-1的开源情报可信度的因素，计算情报可信度； 步骤3-4，引入模糊集理论中的隶属度函数Tc，将情报的可信值输入到隶属度函数中，得到情报的信任、不确定以及信任程度； 步骤3-5，采用D-S证据理论对三元组表示的情报信任值进行融合； 步骤3-2包括：采用如下公式计算概率： 其中，D是训练数据，PD表示训练数据D的先验概率，h表示假设空间H中的候选假设，Ph称为h的先验概率，PD|h表示候选假设h成立时观察到训练数据D的概率，Ph|D表示候选假设h的后验概率； 获取不同条件下事件发生的条件概率后，就能够根据训练得到的贝叶斯网络模型，预测任意条件下事件ej发生的概率pj； 步骤3-3包括：采用如下公式计算情报可信度： 其中是第k个情报源发布的关于事件ej情报的可信度，Crk表示情报发送者的信任值，表示事件ej对应的所有情报Mj的发送者中信任值的最大者，表示情报从产生到计算经过的时间，b为待定系数，表示情报从产生到接收经过的跳数，表示经过贝叶斯网络推理得到的事件发生的概率，e是自然常数，α1、α2、α3、α4是权重，且α1+α2+α3+α4＝1；情报接收者根据式2计算关于事件ej的所有情报的可信值，得到集合k取值1～M。

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中国电子科技集团公司第二十八研究所，其通讯地址为：210046 江苏省南京市栖霞区灵山南路1号；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”。