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龙图腾网获悉中国电子科技集团公司第三十研究所申请的专利基于贝叶斯概率预测的通信流量关联关系判定方法及装置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：CN120512310B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202511000178.0，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权基于贝叶斯概率预测的通信流量关联关系判定方法及装置是由张宇光;兰昆;张淑文;周鹏太;匡志凯;刘赟;冯毓;张位;张玲;毛得明;饶志宏设计研发完成，并于2025-07-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于贝叶斯概率预测的通信流量关联关系判定方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于贝叶斯概率预测的通信流量关联关系判定方法及装置，属于网络安全领域，包括步骤：在通信流量关联关系判定过程中，建立以概率收敛为导向的柔性推理机制；以为概率收敛为导向的柔性推理机制具体包括：基于贝叶斯推理，将每一轮关联度作为对通信关系存在性的一次观测，并通过对观测值的持续累积与后验更新，动态判断是否已具备足够置信度得出结论，实现提前终止判断过程。本发明不仅为匿名网络下的通信关系识别提供了一种高效、稳定、可控的解决方案，也为网络空间安全监管、威胁情报获取和通信溯源分析等应用场景提供了新的理论工具与技术支撑，具有重要的工程应用价值和推广前景。

本发明授权基于贝叶斯概率预测的通信流量关联关系判定方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于贝叶斯概率预测的通信流量关联关系判定方法，其特征在于，包括以下步骤： 在通信流量关联关系判定过程中，建立以概率收敛为导向的柔性推理机制； 所述以概率收敛为导向的柔性推理机制具体包括：基于贝叶斯推理，将每一轮关联度作为对通信关系存在性的一次观测，并通过对观测值的持续累积与后验更新，动态判断是否已具备足够置信度得出结论，实现提前终止判断过程；具体包括如下子步骤： S1，对拟关联通信节点之间的关联关系建模，初始化先验分布，确定贝叶斯推理的起点； S2，设置贝叶斯推断的目标区间、高低置信度阈值和最大采集次数，以此为推理过程设定决策约束； S3，采集新一轮通信流量，计算其关联度值，作为当前轮次的贝叶斯更新的输入； S4，执行贝叶斯更新，利用新一轮关联度值迭代后验分布； S5，基于最新的后验分布，计算目标区间后验概率； S6，基于目标区间后验概率，结合置信水平与采样轮次，判断通信关系或决策继续采样； 步骤S1，所述初始化先验分布，具体包括子步骤： 将拟关联通信节点之间的关联度建模为随机变量，并为其设定先验分布，作为贝叶斯推理的起点；该先验分布应能反映出对“非通信状态下关联度取值”的经验认知； 步骤S2，所述设置目标区间、高低置信度阈值、最大采集次数，具体包括子步骤： 设定关联度的目标区间，用于表示“非通信状态下的关联度可信范围”，同时设置两个贝叶斯决策阈值： 高阈值：用于判断为“无通信关系”； 低阈值：用于判断为“存在通信关系”； 此外，设定最大采样周期数，即若在时仍无法做出判定，则强制终止，k为采样观测周期的轮次数，用于防止采样无限进行； 步骤S3，所述采集新一轮通信流量，计算其关联度值，具体包括子步骤： 在第轮采样周期内，采集当前待判定节点对的网络流量，提取流特征序列和，使用指定的相似度函数计算关联度值，定义如下： 其中，为相似度函数，其值作为第次观测输入贝叶斯模型； 步骤S4，所述执行贝叶斯更新，具体包括子步骤： 结合前轮观测值，根据似然函数构建观测模型： 其中，是真实但未知的最终关联度均值、为每轮采样误差的方差，结合初始先验分布，利用贝叶斯定理更新后验分布： 该后验分布描述了“当前信息下，可能取值”的可信概率空间，仍为正态分布； 具体计算方法为，计算后验方差： 计算后验均值： 其中，为前轮观测值序列的平均值，；利用后验方差和后验均值，得到后验分布： ； 步骤S5，所述计算目标区间后验概率，具体包括子步骤： 根据后验分布，计算落入非通信目标区间的概率： 其中，为标准正态分布的累积分布函数； 步骤S6，所述判断通信关系，具体包括子步骤： 根据计算得到的目标区间的后验概率，并结合置信度门限、和最大采样轮次共同执行如下三段式判定： 在后验概率高于等于高置信度门限时，判定为“无通信关系”，提前结束判定；在后验概率低于等于低置信度门限时，判定为“存在通信关系”，提前结束判定；在后验概率低于高置信度门限且高于低置信度门限时，若采样尚未达到最大采样轮次，则回到步骤S3继续采样分析；若已达到最大采样轮次，则出于保守考虑，判定为“无通信关系”。

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