申请/专利权人：北京慧和伙科技有限公司

申请日：2023-05-05

公开（公告）日：2024-06-25

公开（公告）号：CN116450187B

主分类号：G06F8/658

分类号：G06F8/658;G06F11/07;H04L67/00;G06N3/0464;G06N3/047;G06N3/048;G06N3/08;G06F18/2415

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.06.25#授权;2024.06.18#专利申请权的转移;2024.01.05#专利申请权的转移;2023.08.04#实质审查的生效;2023.07.18#公开

摘要：本申请实施例实施例提供一种应用于AI分析的数字化在线应用处理方法及AI应用系统，通过对数字化在线应用的应用异常数据中的目标非受控应用异常活动进行应用实现错误点分析，输出目标非受控应用异常活动中的应用实现错误点信息，对各个应用实现错误点信息中的应用实现错误点进行特征挖掘，结合特征挖掘生成的各个应用实现错误点的依赖应用实现错误点信息以及错误渗透信息确定各个应用实现错误点所对应的注意力信息，并结合各个应用实现错误点所对应的注意力信息确定目标应用实现错误点，由此对于应用实现错误点信息中的应用实现错误点进行注意力评价后进行精细化定位，对应用功能实现进程中的程序执行组件进行补丁修复，可以提高补丁修复优先级确定的可靠性。

主权项：1.一种应用于AI分析的数字化在线应用处理方法，其特征在于，所述方法包括：对数字化在线应用的应用异常数据中的目标非受控应用异常活动进行应用实现错误点分析，输出所述目标非受控应用异常活动中的应用实现错误点信息；对各个所述应用实现错误点信息中的应用实现错误点进行特征挖掘，结合特征挖掘生成的各个应用实现错误点的依赖应用实现错误点信息以及错误渗透信息确定各个应用实现错误点所对应的注意力信息，并结合所述各个应用实现错误点所对应的注意力信息确定目标应用实现错误点；结合所述目标应用实现错误点，对所述数字化在线应用所对应的应用功能实现进程中的程序执行组件进行补丁修复；所述对数字化在线应用的应用异常数据中的目标非受控应用异常活动进行应用实现错误点分析，输出所述目标非受控应用异常活动中的应用实现错误点信息，通过以下步骤实现：获取所述数字化在线应用在应用功能实现进程中生成的应用于应用实现错误点挖掘任务的应用异常数据，所述应用异常数据包括多个应用异常活动；利用第一应用异常挖掘模型对所述应用异常数据中的每个应用异常活动进行异常模态挖掘，输出所述每个应用异常活动的异常模态挖掘数据以及所述每个应用异常活动的异常空间图卷积矢量，所述异常模态挖掘数据表征应用异常活动所对应的异常模态；结合所述每个应用异常活动的异常模态挖掘数据，从所述应用异常数据中获取受控应用异常活动以及M个非受控应用异常活动，所述受控应用异常活动与所述非受控应用异常活动均属于所述应用异常活动，所述M为正整数；结合所述受控应用异常活动的异常空间图卷积矢量以及每个非受控应用异常活动的异常空间图卷积矢量，输出M个第一矢量相关度量值以及M个第二矢量相关度量值，所述M个第一矢量相关度量值包括所述每个非受控应用异常活动与所述受控应用异常活动之间的第一矢量相关度量值，所述M个第二矢量相关度量值包括所述每个非受控应用异常活动所对应的第二矢量相关度量值，所述矢量相关度量值反映对应的应用异常活动之间的矢量距离；结合所述M个第一矢量相关度量值以及所述M个第二矢量相关度量值，输出所述每个非受控应用异常活动所对应的参考矢量相关度量值，所述参考矢量相关度量值表示非受控应用异常活动的集中性程度值；从所述每个非受控应用异常活动所对应的参考矢量相关度量值中获取最大度量值，并将所述最大度量值所对应的非受控应用异常活动作为目标非受控应用异常活动；利用应用异常决策神经模型对所述目标非受控应用异常活动进行应用异常决策，输出所述目标非受控应用异常活动的应用异常决策信息，所述应用异常决策信息用于确定所述目标非受控应用异常活动中的应用实现错误点信息；所述结合所述目标应用实现错误点，对所述数字化在线应用所对应的应用功能实现进程中的程序执行组件进行补丁修复的步骤，包括：确定所述目标应用实现错误点在所述数字化在线应用所对应的应用功能实现进程中的程序执行组件；按照各个目标应用实现错误点的注意力参数值的大小顺序确定各个目标应用实现错误点的补丁修复优先级，进而从云端预置的补丁资源库中下载各个目标应用实现错误点所对应的修复补丁程序，对所述数字化在线应用所对应的应用功能实现进程中的程序执行组件进行补丁修复。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 北京慧和伙科技有限公司 应用于AI分析的数字化在线应用处理方法及AI应用系统

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