基于大数据漏洞挖掘的云服务处理方法及人工智能系统.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN114124567A(43)申请公布日2022.03.01(21)申请号202111486330.2(22)申请日2021.12.07(71)申请人哈尔滨班竹科技有限公司地址150059黑龙江省哈尔滨市经开区南岗集中区长江路157号欧倍德中心3层3号(72)发明人蔡瑶乐(74)专利代理机构广东奥益专利代理事务所(普通合伙)44842代理人吴国文(51)Int.Cl.H04L9/40(2022.01)H04L41/14(2022.01)权利要求书3页说明书21页附图1页(54)发明名称基于大数据漏洞挖掘的云服务处理方法及人工智能系统(57)摘要本申请公开了一种基于大数据漏洞挖掘的云服务处理方法及人工智能系统，在根据云服务漏洞分析数据簇，对候选上线云服务进行漏洞修复后，对候选上线云服务进行全局崩溃模拟测试，分析候选上线云服务在本次漏洞修复过程中是否匹配目标稳定性条件，如果候选上线云服务在本次漏洞修复过程中匹配目标稳定性条件，则将候选上线云服务作为正式上线云服务进行部署配置，如果候选上线云服务在本次漏洞修复过程中不匹配目标稳定性条件，则对候选上线云服务进行标注后，循环对候选上线云服务进行漏洞分析与修复。如此，通过在进行漏洞修复后进一步通过模拟测试评估候选上线云服务的稳定性，以便于后续处理，从而提高候选上线云服务在部署上线后的稳定性。CN114124567ACN114124567A权利要求书1/3页1.一种基于大数据漏洞挖掘的云服务处理方法，应用于人工智能系统，其特征在于，包括：根据所述候选上线云服务器的云服务漏洞分析数据簇，对所述候选上线云服务进行漏洞修复后，对所述候选上线云服务进行全局崩溃模拟测试，获得关键崩溃模拟测试数据；根据所述关键崩溃模拟测试数据，分析所述候选上线云服务在本次漏洞修复过程中是否匹配目标稳定性条件；如果所述候选上线云服务在本次漏洞修复过程中匹配目标稳定性条件，则将所述候选上线云服务作为正式上线云服务进行部署配置；如果所述候选上线云服务在本次漏洞修复过程中不匹配目标稳定性条件，则对所述候选上线云服务进行标注后，循环对候选上线云服务进行漏洞分析与修复。2.根据权利要求1所述的基于大数据漏洞挖掘的云服务处理方法，其特征在于，所述对所述候选上线云服务进行全局崩溃模拟测试，获得关键崩溃模拟测试数据的步骤，包括：获取对所述候选上线云服务中的每个服务功能进行崩溃模拟测试获得的模拟测试日志序列，所述模拟测试日志序列包括多个模拟测试维度的模拟测试日志；对所述多个模拟测试维度的模拟测试日志进行崩溃特征比对，获得崩溃特征比对信息；当所述崩溃特征比对信息为存在崩溃特征时，确定各个所述模拟测试维度的崩溃产生路径，获得多个崩溃产生路径；获取所述多个崩溃产生路径的过往崩溃测试信息、当前崩溃测试信息以及潜在崩溃测试信息；基于所述过往崩溃测试信息、所述当前崩溃测试信息以及所述潜在崩溃测试信息，分析各个所述崩溃产生路径是否为关键崩溃产生路径；将判定为关键崩溃产生路径的崩溃产生路径对应的各个模拟测试日志确定为关键模拟测试日志，获得关键崩溃模拟测试数据。3.根据权利要求2所述的基于大数据漏洞挖掘的云服务处理方法，其特征在于，所述获取所述多个崩溃产生路径的过往崩溃测试信息、当前崩溃测试信息以及潜在崩溃测试信息包括：对于每个崩溃产生路径，从所述模拟测试日志序列中获取与所述崩溃产生路径对应的模拟测试日志，标注为第一模拟测试日志；确定所述崩溃产生路径对应的业务应用场景，从所述模拟测试日志序列中获取与所述业务应用场景对应的模拟测试日志，标注为第二模拟测试日志；基于所述第一模拟测试日志和所述第二模拟测试日志确定与所述崩溃产生路径相关的模拟测试变量分布；基于所述模拟测试变量分布确定所述崩溃产生路径的当前崩溃测试信息。4.根据权利要求2所述的基于大数据漏洞挖掘的云服务处理方法，其特征在于，所述获取所述多个崩溃产生路径的过往崩溃测试信息、当前崩溃测试信息以及潜在崩溃测试信息包括：对于每个崩溃产生路径，获取所述崩溃产生路径在各个业务模拟场景中的过往崩溃测试评价数据；2CN114124567A权利要求书2/3页基于所述过往崩溃测试评价数据确定所述崩溃产生路径的过往崩溃测试信息。5.根据权利要求2所述的基于大数据漏洞挖掘的云服务处理方法，其特征在于，所述获取所述多个崩溃产生路径的过往崩溃测试信息、当前崩溃测试信息以及潜在崩溃测试信息包括：构建所述多个崩溃产生路径之间的联系图谱；基于所述联系图谱对所述多个崩溃产生路径进行聚团，获得多个路径聚团；对于每个崩溃产生路径，确定所述崩溃产生路径所对应的目标路径聚团；获取所述目标路径聚团中关键崩溃产生路径的交叉崩溃节点数据，基于所述关键崩溃产生路径的交叉崩溃节