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龙图腾网获悉上海派拉软件股份有限公司申请的专利基于贝叶斯网络的态势感知方法、装置、设备及存储介质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：CN114117447B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-19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：202111400851.1，技术领域涉及：G06F21/57；该发明授权基于贝叶斯网络的态势感知方法、装置、设备及存储介质是由陈远猷;徐莉莎设计研发完成，并于2021-11-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于贝叶斯网络的态势感知方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明实施例公开了基于贝叶斯网络的态势感知方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：针对系统中的每个微服务，根据当前微服务对应的预设历史数据以及相关属性字段的数据表现确定目标分组属性字段，以及确定目标分组属性字段对应的至少两个目标分组区间；以系统中所有微服务对应的目标分组区间为目标节点，对历史贝叶斯网络模型进行更新，得到目标贝叶斯网络模型；基于目标贝叶斯网络模型进行零信任的态势感知。本发明实施例采用上述技术方案，相比于将系统产生的所有数据作为贝叶斯网络模型输入节点，可以在资源消耗较小的前提下，使得贝叶斯网络模型节点数量自适应的满足零信任中对用户风险的实时自适应评估，从而达到实现零信任的技术效果。

本发明授权基于贝叶斯网络的态势感知方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于贝叶斯网络的态势感知方法，其特征在于，包括： 针对系统中的每个微服务，根据当前微服务对应的预设历史数据以及相关属性字段的数据表现确定目标分组属性字段，以及确定所述目标分组属性字段对应的至少两个目标分组区间； 以所述系统中所有微服务对应的目标分组区间为目标节点，对历史贝叶斯网络模型进行更新，得到目标贝叶斯网络模型； 基于所述目标贝叶斯网络模型进行零信任的态势感知； 其中，所述根据当前微服务对应的预设历史数据以及相关属性字段的数据表现确定目标分组属性字段，以及确定所述目标分组属性字段对应的至少两个目标分组区间，包括： 获取当前微服务对应的最近的预设时长内的第一历史数据； 获取所述当前微服务对应的相关属性字段排序；其中，所述相关属性字段排序中的各属性字段按照累计次数由大至小排序； 根据相关属性字段排序依次基于当前属性字段对所述第一历史数据进行相应的预设分组方式的分组，得到当前属性字段对应的至少两个分组区间，若分组区间的数量处于预设数量范围内，则将对应的当前属性字段确定为目标分组属性字段，其中，所述预设分组方式在训练阶段根据对应的历史数据的数据表现确定； 将所述目标分组属性字段对应的分组区间确定为目标分组区间。

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