[发明专利]基于大数据的业务运行漏洞查找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大数据的业务运行漏洞查找方法及云端深度学习系统，提取至少一个业务运行异常活动中的各个业务运行异常活动的异常注入向量以及业务运行异常数据所关联的异常知识图谱，并分别生成异常知识图谱中的每个异常知识实体的异常知识实体向量，然后基于至少一个业务运行异常活动的异常注入向量和异常知识图谱的异常知识实体向量，生成与业务运行异常数据关联的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，从而基于异常注入向量维度以及原本的异常知识图谱的异常知识实体向量维度，合理挖掘业务运行漏洞进行漏洞修复处理，进而提高漏洞挖掘的有效性。

技术领域

本申请涉及云端计算业务技术领域，示例性地，涉及一种基于大数据的业务运行漏洞查找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，通常是基于错误代码匹配或者常规的异常字段匹配，缺乏合理的判定维度，从而难以有效且合理挖掘业务运行漏洞进行漏洞修复处理，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大数据的业务运行漏洞查找方法及云端深度学习系统。

第一方面，本申请提供一种基于大数据的业务运行漏洞查找方法，应用于云端深度学习系统，所述方法包括：

基于云端业务运行系统的业务运行异常数据获得至少一个业务运行异常活动，并提取所述至少一个业务运行异常活动中的各个业务运行异常活动的异常注入向量；

获取所述业务运行异常数据所关联的异常知识图谱，并分别生成所述异常知识图谱中的每个异常知识实体的异常知识实体向量；

基于所述至少一个业务运行异常活动的异常注入向量和所述异常知识图谱的异常知识实体向量，生成与所述业务运行异常数据关联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。

第二方面，本申请实施例还提供一种基于大数据的业务运行漏洞查找系统，所述基于大数据的业务运行漏洞查找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：

基于云端业务运行系统的业务运行异常数据获得至少一个业务运行异常活动，并提取所述至少一个业务运行异常活动中的各个业务运行异常活动的异常注入向量；

获取所述业务运行异常数据所关联的异常知识图谱，并分别生成所述异常知识图谱中的每个异常知识实体的异常知识实体向量；

基于所述至少一个业务运行异常活动的异常注入向量和所述异常知识图谱的异常知识实体向量，生成与所述业务运行异常数据关联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。

基于以上方面，本实施例提取至少一个业务运行异常活动中的各个业务运行异常活动的异常注入向量以及业务运行异常数据所关联的异常知识图谱，并分别生成异常知识图谱中的每个异常知识实体的异常知识实体向量，然后基于至少一个业务运行异常活动的异常注入向量和异常知识图谱的异常知识实体向量，生成与业务运行异常数据关联的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，从而基于异常注入向量维度以及原本的异常知识图谱的异常知识实体向量维度，合理挖掘业务运行漏洞进行漏洞修复处理，进而提高漏洞挖掘的有效性。

附图说明

图1为本申请实施例提供的基于大数据的业务运行漏洞查找系统的架构示意图；

图2为本申请实施例提供的基于大数据的业务运行漏洞查找方法的流程示意图；