[发明专利]基于大数据漏洞挖掘的挖掘评估方法及AI漏洞挖掘系统

说明书

本申请实施例提供一种基于大数据漏洞挖掘的挖掘评估方法及AI漏洞挖掘系统，依据模拟攻击事件组成模拟攻击事件数据，然后结合目标攻击拦截情报具有调度关系并关联模拟攻击事件数据中的模拟攻击事件，而后将完成攻击拦截情报具有调度关系的多个模拟攻击事件作为一个攻击拦截路径，从而确定各个攻击拦截路径和相关的攻击拦截调度信息，最后结合确定的各个攻击拦截路径和相关的攻击拦截调度信息输出对于漏洞修复的修复效果评估数据。基于此设计，依据攻击拦截情报分析以及进阶的攻击拦截调度分析，确定模拟攻击流程中具有调度关系的深度特征，可以评估漏洞挖掘和修复的可靠性，从而为后续漏洞挖掘和修复提高更好的理论基础。

技术领域

本申请涉及数据挖掘技术领域，具体而言，涉及一种基于大数据漏洞挖掘的挖掘评估方法及AI漏洞挖掘系统。

背景技术

针对信息安全行业发展不断壮大，各类服务器页面软件服务不断涌现的时期，大数据服务页面在安全方面不断暴露出安全问题，存在不少威胁服务页面的各类性能的各种安全漏洞。基于此，相关技术中，可以基于人工智能的漏洞发现方案进行漏洞挖掘，以便于进行漏洞修复。然而相关技术中，缺乏漏洞挖掘和修复的可靠性的评估机制，无法从后续闭环反馈维度上提供给开发人员进行后续开发的理论基础。

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漏洞挖掘的挖掘评估方法及AI漏洞挖掘系统。

第一方面，本申请提供一种基于大数据漏洞挖掘的挖掘评估方法，应用于AI漏洞挖掘系统，所述方法包括：

结合指定大数据服务页面的漏洞挖掘数据对所述指定大数据服务页面的页面数据服务器进行漏洞修复，而后搜寻漏洞修复后的模拟攻击事件数据中的模拟攻击事件的目标攻击拦截情报；

结合所述目标攻击拦截情报解析出所述模拟攻击事件数据中的各个攻击拦截路径和相关的攻击拦截调度信息，所述攻击拦截路径包括目标攻击拦截情报具有调度关系的多个模拟攻击事件，所述攻击拦截调度信息被配置于表达多个模拟攻击事件的目标攻击拦截情报之间的调度关系变量；

结合各个所述攻击拦截路径和相关的攻击拦截调度信息输出对于漏洞修复的修复效果评估数据。

第二方面，本申请实施例还提供一种基于大数据漏洞挖掘的挖掘评估系统，所述基于大数据漏洞挖掘的挖掘评估系统包括AI漏洞挖掘系统以及与所述AI漏洞挖掘系统通信连接的多个页面数据服务器；

所述AI漏洞挖掘系统，用于：

结合指定大数据服务页面的漏洞挖掘数据对所述指定大数据服务页面的页面数据服务器进行漏洞修复，而后搜寻漏洞修复后的模拟攻击事件数据中的模拟攻击事件的目标攻击拦截情报；

结合所述目标攻击拦截情报解析出所述模拟攻击事件数据中的各个攻击拦截路径和相关的攻击拦截调度信息，所述攻击拦截路径包括目标攻击拦截情报具有调度关系的多个模拟攻击事件，所述攻击拦截调度信息被配置于表达多个模拟攻击事件的目标攻击拦截情报之间的调度关系变量；

结合各个所述攻击拦截路径和相关的攻击拦截调度信息输出对于漏洞修复的修复效果评估数据。

采用以上任意方面的技术方案，依据模拟攻击事件组成模拟攻击事件数据，然后结合目标攻击拦截情报具有调度关系并关联模拟攻击事件数据中的模拟攻击事件，而后将完成攻击拦截情报具有调度关系的多个模拟攻击事件作为一个攻击拦截路径，从而确定各个攻击拦截路径和相关的攻击拦截调度信息，最后结合确定的各个攻击拦截路径和相关的攻击拦截调度信息输出对于漏洞修复的修复效果评估数据。基于此设计，依据攻击拦截情报分析以及进阶的攻击拦截调度分析，确定模拟攻击流程中具有调度关系的深度特征，可以评估漏洞挖掘和修复的可靠性，从而为后续漏洞挖掘和修复提高更好的理论基础。

附图说明

图1为本申请实施例提供的基于大数据漏洞挖掘的挖掘评估方法的流程示意图；