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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软件供应链风险检测防护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：CN119808082B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-13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：202510294796.4，技术领域涉及：G06F21/56；该发明授权一种软件供应链风险检测防护方法及系统是由朱文宇;何召阳;李博;陈超群设计研发完成，并于2025-03-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种软件供应链风险检测防护方法及系统在说明书摘要公布了：本申请提供一种软件供应链风险检测防护方法及系统，其中，从软件供应链中获取第三方组件，分析其多层次动态行为；使用贝叶斯网络算法预测风险行为模式，构建行为模式库；监控第三方组件运行时的行为，记录行为数据流；应用深度学习的时间序列异常检测算法识别偏离正常行为模式的异常行为；利用图神经网络评估异常行为的风险等级，结合行为间的关联性和传播路径，生成异常行为列表；根据列表，通过自适应策略选择算法，动态调整安全控制措施库中的响应策略，为第三方组件制定安全控制措施。本申请提高了对潜在风险行为的识别和预测能力。

本发明授权一种软件供应链风险检测防护方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种软件供应链风险检测防护方法，其特征在于，包括： 获取软件供应链中的第三方组件，从所述第三方组件分析出多层次动态行为； 基于所述多层次动态行为，使用贝叶斯网络算法预测所述第三方组件中的风险行为模式，生成行为模式库； 根据所述行为模式库，利用差分执行沙箱技术对所述第三方组件运行时的行为进行监控，以利用细粒度资源访问追踪机制获取并记录所述第三方组件运行时的行为数据流； 基于所述行为数据流，应用深度学习的时间序列异常检测算法识别出所述行为模式库中偏离正常行为模式的异常行为，并利用图神经网络算法评估所述异常行为的风险等级，结合所述异常行为之间的关联性和传播路径，生成异常行为列表； 根据所述异常行为列表，通过自适应策略选择算法动态调整来自预先定义的安全控制措施库中的响应策略，为所述第三方组件制定安全控制措施； 所述基于所述行为数据流，应用深度学习的时间序列异常检测算法识别出所述行为模式库中偏离正常行为模式的异常行为，并利用图神经网络算法评估所述异常行为的风险等级，结合所述异常行为之间的关联性和传播路径，生成异常行为列表，包括： 利用长短期记忆网络或门控循环单元的深度学习模型，对所述行为数据流进行建模处理，并通过多尺度滑动窗口提取行为数据流中的局部和全局特征，从所述行为数据流提取出时间序列特征，基于所述时间序列特征，构建时间序列预测模型； 根据所述行为模式库中正常行为模式的历史行为数据流记录，对所述时间序列预测模型进行训练和验证处理，得到异常检测模型； 将所述行为数据流中的数据输入所述异常检测模型，通过所述异常检测模型输出的概率分布判断所述第三方组件运行时的具体行为是否偏离所述行为模式库中的正常行为模式，当所述异常检测模型识别出偏离正常行为模式的行为时，记录所述行为的发生时间、涉及的系统资源及具体操作类型，同时捕获异常行为的上下文环境信息，得到被识别为异常的行为记录； 利用所述行为记录，通过分析异常行为之间的时序关系和资源依赖关系，构建表示所述异常行为之间关联性的行为图谱，引入节点权重和边权重来量化异常行为的影响范围和严重程度，应用图神经网络算法，从所述行为图谱评估出所述异常行为的风险等级，结合所述异常行为之间的关联性及所述异常行为在网络中的传播路径，通过多轮迭代优化风险评分，生成每个所述异常行为的风险等级； 基于所述风险等级，对异常行为进行聚类分析以识别潜在的攻击模式，并汇总所述异常行为的具体信息，生成包含异常行为分类、风险评分和处置建议的异常行为列表。

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