本發(fā)明涉及計算機，尤其涉及開源組件安全漏洞處理方法和系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、開源組件在現(xiàn)代軟件開發(fā)中扮演著關(guān)鍵角色，其開放性和多樣性使得開發(fā)人員能夠快速構(gòu)建和擴展應用程序。然而，隨著開源組件的廣泛使用，其安全漏洞的風險也隨之增加?，F(xiàn)有的開源組件安全漏洞處理方法(中國發(fā)明專利，公開號：cn116305167a，名稱：開源組件安全漏洞處理方法和裝置)主要依賴于周期性的漏洞掃描和人工確認。這種方式存在多個問題：一方面，漏洞掃描工具只能發(fā)現(xiàn)已知的漏洞，無法應對新出現(xiàn)的潛在威脅；另一方面，人工確認和處理的過程耗時且容易出錯，特別是在面對復雜的依賴關(guān)系和多層次組件時，難以準確判斷和優(yōu)先修復最關(guān)鍵的漏洞。這些不足使得現(xiàn)有技術(shù)在應對開源組件安全漏洞方面效率低下，無法全面保護軟件系統(tǒng)的安全性。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、針對上述現(xiàn)有技術(shù)存在的諸多問題，本發(fā)明提供開源組件安全漏洞處理方法和系統(tǒng)，本發(fā)明通過多維圖譜生成與交叉關(guān)聯(lián)分析、自適應進化算法、分布式貝葉斯推理與協(xié)同進化模型等技術(shù)手段，實現(xiàn)對開源組件安全漏洞的高效處理。通過這些技術(shù)手段，能夠動態(tài)生成和優(yōu)化依賴圖，并在此基礎(chǔ)上進行實時漏洞預測和修復策略制定，極大提升了漏洞處理的準確性和效率。

2、一種開源組件安全漏洞處理方法，包括以下步驟：

3、通過從項目代碼倉庫和漏洞披露平臺收集開源組件信息和漏洞信息，對開源組件信息和漏洞信息進行標準化處理，并生成初步關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)；

4、通過多維圖譜生成與交叉關(guān)聯(lián)分析，基于初步關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)生成多個維度的依賴圖，并通過自適應進化算法對依賴圖進行動態(tài)進化和優(yōu)化，生成驗證依賴圖，驗證依賴圖通過跨圖譜反饋機制進行實時更新；

5、基于驗證依賴圖，執(zhí)行分布式貝葉斯推理與協(xié)同進化，智能代理在不同層級上對數(shù)據(jù)進行推理和進化，結(jié)合多層次數(shù)據(jù)融合算法將不同維度的數(shù)據(jù)進行深度融合，并通過跨層多智能體協(xié)同博弈模型對策略進行優(yōu)化與共享，生成融合分析數(shù)據(jù)和博弈反饋數(shù)據(jù)；

6、基于融合分析數(shù)據(jù)，通過時空回歸模型和跨維度聯(lián)合預測模型對未來的漏洞爆發(fā)時間點和空間位置進行預測，生成跨維度時空預測數(shù)據(jù)，并制定包含多個修復階段的預防性修復策略，執(zhí)行分階段的修復操作，并通過實時監(jiān)控生成修復反饋數(shù)據(jù)；

7、基于跨維度時空預測數(shù)據(jù)和修復反饋數(shù)據(jù)，進行全局優(yōu)化決策，并通過反饋機制進行系統(tǒng)優(yōu)化與自適應學習，最終生成進化學習模型數(shù)據(jù)。

8、優(yōu)選的，所述多維圖譜生成與交叉關(guān)聯(lián)分析步驟包括：生成靜態(tài)依賴圖、動態(tài)依賴圖、相似性圖和漏洞傳播圖，通過使用多層網(wǎng)絡模型將所述靜態(tài)依賴圖、動態(tài)依賴圖、相似性圖和漏洞傳播圖進行交叉關(guān)聯(lián)分析，生成多維交叉關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)，其中，所述多層網(wǎng)絡模型通過計算各圖譜中節(jié)點間的關(guān)系權(quán)重來確定各圖譜之間的相互影響，并將不同維度的依賴關(guān)系進行統(tǒng)一表示，所述關(guān)系權(quán)重wij的計算公式為：

9、

10、其中，wij表示節(jié)點i與節(jié)點j之間的關(guān)系權(quán)重；cij表示節(jié)點i與節(jié)點j之間的交互頻率；ti分別表示節(jié)點i和節(jié)點j的總活躍時間。

11、優(yōu)選的，所述自適應進化算法通過對所述多維交叉關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)中的節(jié)點權(quán)重和邊的關(guān)系進行動態(tài)調(diào)整，生成進化依賴圖，所述進化依賴圖通過跨圖譜反饋機制進行實時更新，所述跨圖譜反饋機制基于多維度圖譜之間的動態(tài)交互信息，最終生成驗證依賴圖，所述自適應進化算法的更新公式為：

12、e(t+1)＝α×e(t)+β×δe

13、其中，e(t)表示在時間t的節(jié)點權(quán)重；δe表示在時間t的權(quán)重增量；α和β分別為進化系數(shù)。

14、優(yōu)選的，所述分布式貝葉斯推理與協(xié)同進化步驟包括：通過多個智能代理在不同層級上獨立進行數(shù)據(jù)推理，每個智能代理基于其所在層級的數(shù)據(jù)進行貝葉斯推理，并在推理完成后，通過協(xié)同進化模型共享推理結(jié)果，生成協(xié)同進化推理數(shù)據(jù)，所述協(xié)同進化推理數(shù)據(jù)用于實時更新不同層級的推理模型，所述貝葉斯推理的計算公式為：

15、

16、其中，p(h|d)表示在數(shù)據(jù)d下假設(shè)h為真的后驗概率；p(d|h)表示在假設(shè)h為真時觀測到數(shù)據(jù)d的似然；p(h)表示假設(shè)h的先驗概率；p(d)表示數(shù)據(jù)d的邊緣概率。

17、優(yōu)選的，使用多層次數(shù)據(jù)融合算法將所述協(xié)同進化推理數(shù)據(jù)與所述驗證依賴圖中的不同維度數(shù)據(jù)進行深度融合，生成融合分析數(shù)據(jù)，所述多層次數(shù)據(jù)融合算法通過分層處理不同維度的數(shù)據(jù)特征。

18、優(yōu)選的，所述跨層多智能體協(xié)同博弈模型通過博弈分析優(yōu)化智能代理之間的策略共享，所述博弈分析基于不同智能代理在各層級上的策略執(zhí)行結(jié)果，生成博弈反饋數(shù)據(jù)，所述博弈反饋數(shù)據(jù)用于進一步調(diào)整和優(yōu)化所述融合分析數(shù)據(jù)。

19、優(yōu)選的，通過時空回歸模型對歷史系統(tǒng)運行數(shù)據(jù)進行時間序列分析，生成時空回歸預測數(shù)據(jù)，所述時空回歸預測數(shù)據(jù)基于歷史系統(tǒng)運行數(shù)據(jù)的時間和空間特征，預測未來漏洞爆發(fā)的時間點和空間位置。

20、優(yōu)選的，所述跨維度聯(lián)合預測模型通過將所述時空回歸預測數(shù)據(jù)與所述博弈反饋數(shù)據(jù)進行聯(lián)合分析，生成跨維度時空預測數(shù)據(jù)，所述跨維度聯(lián)合預測模型通過結(jié)合時間、空間、依賴關(guān)系和策略反饋多維度數(shù)據(jù)，生成跨維度時空預測結(jié)果，并根據(jù)所述跨維度時空預測數(shù)據(jù)制定包含多個修復階段的預防性修復策略。

21、優(yōu)選的，通過自適應學習算法對所述跨維度時空預測數(shù)據(jù)和所述修復反饋數(shù)據(jù)進行訓練和優(yōu)化，生成進化學習模型數(shù)據(jù)，所述自適應學習算法基于歷史決策數(shù)據(jù)和實時反饋數(shù)據(jù)不斷調(diào)整決策模型參數(shù)。

22、一種用于實施所述開源組件安全漏洞處理方法的系統(tǒng)，包括：

23、信息收集與預處理模塊，用于從項目代碼倉庫和漏洞披露平臺收集開源組件信息和漏洞信息，并對收集到的開源組件信息和漏洞信息進行標準化處理，生成初步關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)；

24、多維圖譜生成與分析模塊，用于基于初步關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)生成多個維度的依賴圖，通過多維圖譜生成與交叉關(guān)聯(lián)分析生成驗證依賴圖，并通過自適應進化算法對依賴圖進行動態(tài)進化和優(yōu)化，驗證依賴圖通過跨圖譜反饋機制進行實時更新；

25、協(xié)同推理與數(shù)據(jù)融合模塊，用于基于驗證依賴圖執(zhí)行分布式貝葉斯推理與協(xié)同進化，通過智能代理在不同層級上進行數(shù)據(jù)推理和進化，結(jié)合多層次數(shù)據(jù)融合算法對不同維度的數(shù)據(jù)進行深度融合，生成融合分析數(shù)據(jù)和博弈反饋數(shù)據(jù)，并通過跨層多智能體協(xié)同博弈模型對策略進行優(yōu)化與共享；

26、時空預測與修復策略模塊，用于基于融合分析數(shù)據(jù)通過時空回歸模型和跨維度聯(lián)合預測模型對未來的漏洞爆發(fā)時間點和空間位置進行預測，生成跨維度時空預測數(shù)據(jù)，并制定包含多個修復階段的預防性修復策略，執(zhí)行分階段的修復操作，并通過實時監(jiān)控生成修復反饋數(shù)據(jù)；

27、全局優(yōu)化與學習模塊，用于基于跨維度時空預測數(shù)據(jù)和修復反饋數(shù)據(jù)進行全局優(yōu)化決策，并通過反饋機制進行系統(tǒng)優(yōu)化與自適應學習，最終生成進化學習模型數(shù)據(jù)。

28、相比于現(xiàn)有技術(shù)，本發(fā)明的優(yōu)點及有益效果在于：

29、本發(fā)明通過多維圖譜生成與交叉關(guān)聯(lián)分析技術(shù)手段，實現(xiàn)了對開源組件多維度依賴關(guān)系的全面分析和動態(tài)優(yōu)化，解決了現(xiàn)有技術(shù)在處理復雜依賴關(guān)系時效率低下的問題；

30、本發(fā)明通過自適應進化算法和跨圖譜反饋機制，實現(xiàn)了實時更新和優(yōu)化依賴圖，顯著提升了漏洞修復的準確性和時效性；

31、本發(fā)明分布式貝葉斯推理與協(xié)同進化方法的應用，確保了在不同層級上的數(shù)據(jù)推理和融合分析的高效性，進一步減少了人工干預的需求，提升了整體系統(tǒng)的安全性和可靠性。