[发明专利]一种Windows窗体应用程序行为模拟机器人及其工作方法

说明书

本发明涉及一种Windows窗体应用程序行为模拟机器人及其工作方法，包括模拟任务下发模块、任务配置文件库、模拟任务解析模块、自主模拟模块、行为库构建模块及行为数据库；模拟任务下发模块将下发的任务配置文件存储在任务配置文件库中；模拟任务解析模块从任务配置文件库中获取任务配置文件，对任务配置文件进行解析操作，将解析得到的模拟参数传给自主模拟模块；自主模拟模块接收到模拟参数之后，设置自身的模拟参数，选择模拟方法进行自主的行为模拟；行为库构建模块将模拟操作行为存储到行为数据库中。本发明可以对所有的Windows窗体应用程序进行自主行为模拟，自主构建行为库。

技术领域

本发明涉及一种Windows窗体应用程序行为模拟机器人及其工作方法，属于机器人技术领域。

背景技术

互联网用户行为的研究是网络空间安全、网络靶场建设、网络反间谍反诈骗研究以及软件产品开发中的重要部分，同时对于互联网用户行为研究和模拟在一定程度上推动了国家信息安全建设和军队网络攻防武器的研究。互联网用户行为目前主要包括互联网用户的粗粒度群体行为以及个体用户细粒度行为。个体用户的细粒度行为主要包括互联网网页访问、鼠标键盘操作、收发邮件、文件上传下载等。大部分互联网用户的行为主要是通过浏览器以及相关的应用软件产生的，并且这些互联网用户所使用的软件很大一部分都是基于Windows操作系统，所以对Windows窗体6应用程序的研究对于研究互联个体用户的行为是十分重要的。

目前，大部分的Windows窗体应用程序开发使用MFC(微软基础类库)，是一种微软公司提供的类库，其中是使用C++对Windows API进行封装，并且其中包含的类包含大量Windows句柄封装类和很多Windows的内建控件和组件的封装类。MFC可以使用面向对象的方法来调用Windows API，使得开发应用程序更加敏捷和高效，同时在开发过程中提供文档架构视图结构和活动文档的应用程序架构。但是，MFC的一些类的封装十分的复杂，不利于开发人员的调试。另外，MFC的很多类依赖于应用程序向导生成的代码，使得在使用VisualC++中其他类型的应用程序向导生成的工程中添加MFC支持的难度大大增加。

目前，我国对于个体用户细粒度行为的研究和模拟还是在初级阶段，相关的研究方法和技术手段比较少，常用的方法是针对不同应用场景，对个体用户的行为事先进行录制，在录制好用户行为之后，进行行为回放操作来达到模拟用户行为的目的。这种方法在不同的场景下随着应用软件的不同，每次都要进行不同软件行为的录制，时间和经济成本较高，操作繁琐，具有很大的局限性。还有使用脚本实现特定行为的模拟的方法，该方法由于每种软件的每种动作都需要单独进行编码，工作量巨大且扩展性低，鲁棒性差，所需工作量大。还有通过对用户行为习惯建模来学习用户的行为规律，以此生成用户的行为操作序列，但是，并没有涉及此序列生成之后如何转化为用户操作软件的行为，驱动软件进行操作，因此不能满足实际场景的需求。

发明内容

针对现有技术的不足，本发明提出了一种Windows窗体应用程序行为模拟机器人。

本发明还提出了上述Windows窗体应用程序行为模拟机器人的工作方法。

本发明Windows窗体应用程序行为模拟机器人通过对已有的软件操作知识库进行知识检索，检索到操作知识后自主进行用户的行为模拟，最后建立行为库，从而达到自主模拟软件的目的。可以有效的对不同的Windows窗体应用程序进行有效的用户行为模拟，该技术大大推动相关研究的发展。

术语解释：

1、自主学习的知识库，是软件自主学习机器人在进行软件动作学习之后，将学习到的软件行为，即软件行为序列，存储到数据库中，这里的知识库是指存储了软件操作行为序列的数据库。

2、基于OCR图像识别方法，是一种为了解决在进行软件行为模拟时，处理弹出窗口中按钮识别和定位问题所设计的一种基于OCR图像识别技术的方法。该方法是行为模拟机器人进行行为模拟的方法之一。