[发明专利]基于事件大数据的漏洞追踪优化方法及云端深度学习系统

说明书

本申请实施例提供一种基于事件大数据的漏洞追踪优化方法及云端深度学习系统，在业务运行漏洞以及与业务运行漏洞关联的至少一个衍生业务运行漏洞对云端业务运行系统进行漏洞修复处理之后，通过获得至少一个漏洞修复行为数据，并由此获取针对漏洞修复行为数据的连锁崩溃活动日志库，根据漏洞修复行为数据的连锁崩溃活动日志库对云端业务运行系统的漏洞修复流程进行漏洞补充修复启动，从而通过基于连锁崩溃活动日志库生成针对漏洞修复行为数据的一组具有漏洞补充优化参考的漏洞补充修复项目，有效提高漏洞补充修复项目的开发速度，并提高漏洞补充修复项目的精度，以便于保证业务运行的稳定性。

技术领域

本申请涉及云端计算业务领域，示例性地，涉及一种基于事件大数据的漏洞追踪优化方法及云端深度学习系统。

背景技术

业务运行漏洞指的是在软硬件系统协议的具体实现或系统安全策略上存在的缺陷，如果不及时进行漏洞查找和修复，将会对软硬件系统的运行稳定性造成很大影响。具体而言，漏洞可能来自应用软件或操作系统设计时的缺陷或编码时产生的错误，也可能来自业务在交互处理过程中的设计缺陷或逻辑流程上的不合理之处。这些缺陷、错误或不合理之处可能导致一些业务运行异常活动的产生。

相关技术的漏洞查找挖掘方案中，在查找挖掘到漏洞后可以基于最新的漏洞修复固件信息进行漏洞修复，然而相关技术中通常缺乏漏洞修复后的稳定性测试的流程，本申请发明人在研究过程中发现，在一些情况下由于漏洞修复固件的不合理性导致漏洞修复后会产生连锁崩溃活动的行为，相关技术中缺乏这些产生的连锁崩溃活动的行为与漏洞修复过程的关联分析，导致无法及时进行补充修复，影响后续业务运行的稳定性。

发明内容

为了至少克服现有技术中的上述不足，本申请的目的在于提供一种基于事件大数据的漏洞追踪优化方法及云端深度学习系统。

第一方面，本申请提供一种基于事件大数据的漏洞追踪优化方法，应用于云端深度学习系统，所述方法包括：

获取云端业务运行系统的业务运行漏洞以及与所述业务运行漏洞关联的至少一个衍生业务运行漏洞，并根据所述业务运行漏洞以及与所述业务运行漏洞关联的至少一个衍生业务运行漏洞对所述云端业务运行系统进行漏洞修复处理，获得至少一个漏洞修复行为数据；

获取针对所述漏洞修复行为数据的连锁崩溃活动日志库，所述连锁崩溃活动日志库包括多个连锁崩溃活动日志；

根据所述漏洞修复行为数据的连锁崩溃活动日志库对所述云端业务运行系统的漏洞修复流程进行漏洞补充修复启动。

第二方面，本申请实施例还提供一种基于事件大数据的漏洞追踪优化系统，所述基于事件大数据的漏洞追踪优化系统包括云端深度学习系统以及与所述云端深度学习系统通信连接的至少一个云端业务运行系统；

所述云端深度学习系统，用于：

获取云端业务运行系统的业务运行漏洞以及与所述业务运行漏洞关联的至少一个衍生业务运行漏洞，并根据所述业务运行漏洞以及与所述业务运行漏洞关联的至少一个衍生业务运行漏洞对所述云端业务运行系统进行漏洞修复处理，获得至少一个漏洞修复行为数据；

获取针对所述漏洞修复行为数据的连锁崩溃活动日志库，所述连锁崩溃活动日志库包括多个连锁崩溃活动日志；

根据所述漏洞修复行为数据的连锁崩溃活动日志库对所述云端业务运行系统的漏洞修复流程进行漏洞补充修复启动。

基于以上方面，在业务运行漏洞以及与业务运行漏洞关联的至少一个衍生业务运行漏洞对云端业务运行系统进行漏洞修复处理之后，通过获得至少一个漏洞修复行为数据，并由此获取针对漏洞修复行为数据的连锁崩溃活动日志库，根据漏洞修复行为数据的连锁崩溃活动日志库对云端业务运行系统的漏洞修复流程进行漏洞补充修复启动，从而通过基于连锁崩溃活动日志库生成针对漏洞修复行为数据的一组具有漏洞补充优化参考的漏洞补充修复项目，有效提高漏洞补充修复项目的开发速度，并提高漏洞补充修复项目的精度，以便于保证业务运行的稳定性。

附图说明