本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理的，具體為一種基于智能語(yǔ)義解析的數(shù)據(jù)安全監(jiān)測(cè)方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、語(yǔ)義解析是自然語(yǔ)言處理技術(shù)的核心任務(wù)之一，涉及語(yǔ)言學(xué)、計(jì)算語(yǔ)言學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)以及認(rèn)知語(yǔ)音等多個(gè)學(xué)科。具體來(lái)說(shuō)，語(yǔ)義解析技術(shù)是指將自然語(yǔ)言文本轉(zhuǎn)化為結(jié)構(gòu)化的語(yǔ)義表示，使得計(jì)算機(jī)能夠理解和執(zhí)行人類的指令。語(yǔ)義解析技術(shù)可以提高人機(jī)交互的效率和準(zhǔn)確性，在自然語(yǔ)言處理、數(shù)據(jù)分析、智能客服、智能家居等領(lǐng)域都有廣泛的應(yīng)用前景特別是在大數(shù)據(jù)時(shí)代；同時(shí)隨著大數(shù)據(jù)、人工智能等技術(shù)發(fā)展數(shù)據(jù)安全成為十分重要的課題，現(xiàn)有的數(shù)據(jù)安全管理只能基于病毒數(shù)據(jù)特征進(jìn)行搜索匹配，不能實(shí)現(xiàn)基于數(shù)據(jù)特征和數(shù)據(jù)真實(shí)使用場(chǎng)景下進(jìn)行雙重?cái)?shù)據(jù)狀態(tài)安全監(jiān)測(cè)，降低了數(shù)據(jù)使用安全性。

2、公開(kāi)號(hào)為cn118332574a的中國(guó)發(fā)明專利申請(qǐng)公開(kāi)了一種網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫(kù)訪問(wèn)安全監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，通過(guò)設(shè)置分布式數(shù)據(jù)庫(kù)模塊、訪問(wèn)信息抓取模塊、安全監(jiān)測(cè)模塊、數(shù)據(jù)庫(kù)信息加密模塊和預(yù)警模塊；用于對(duì)網(wǎng)絡(luò)信息數(shù)據(jù)進(jìn)行分類并分區(qū)存儲(chǔ)；當(dāng)數(shù)據(jù)庫(kù)存在訪問(wèn)情況時(shí)，初步判斷本次訪問(wèn)是否為惡意訪問(wèn)，抓取存在惡意訪問(wèn)可能性的訪問(wèn)信息；并再次判斷所述存在惡意訪問(wèn)可能性的訪問(wèn)信息是否存在安全隱患；對(duì)存在安全隱患的訪問(wèn)信息進(jìn)行分層加密；當(dāng)出現(xiàn)訪問(wèn)安全隱患時(shí)進(jìn)行預(yù)警顯示，實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫(kù)訪問(wèn)的安全監(jiān)測(cè)；然而以上技術(shù)方案不能同時(shí)基于數(shù)據(jù)特征和數(shù)據(jù)使用場(chǎng)景下雙重?cái)?shù)據(jù)狀態(tài)安全監(jiān)測(cè)，降低了數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)訪問(wèn)的安全性。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、（一）解決的技術(shù)問(wèn)題

2、為解決上述現(xiàn)有的數(shù)據(jù)安全管理只能基于病毒數(shù)據(jù)特征進(jìn)行搜索匹配，不能實(shí)現(xiàn)基于數(shù)據(jù)特征和數(shù)據(jù)真實(shí)使用場(chǎng)景下進(jìn)行雙重?cái)?shù)據(jù)狀態(tài)安全監(jiān)測(cè)，降低了數(shù)據(jù)使用安全性的問(wèn)題，實(shí)現(xiàn)以上準(zhǔn)確采集待測(cè)原始數(shù)據(jù)、原始數(shù)據(jù)存儲(chǔ)位置信息、原始數(shù)據(jù)擴(kuò)展特征信息、精準(zhǔn)編譯出原始數(shù)據(jù)代碼信息、科學(xué)分析出原始數(shù)據(jù)代碼信息異常結(jié)果、智能篩選最優(yōu)原始數(shù)據(jù)運(yùn)行程序?qū)ο蟆⒆灾髂M原始數(shù)據(jù)使用場(chǎng)景狀態(tài)、準(zhǔn)確采集原始數(shù)據(jù)使用場(chǎng)景狀態(tài)圖像、智能分析原始數(shù)據(jù)使用異常狀態(tài)、精準(zhǔn)反饋原始數(shù)據(jù)信息安全監(jiān)測(cè)結(jié)果的目的。

3、（二）技術(shù)方案

4、本發(fā)明通過(guò)以下技術(shù)方案予以實(shí)現(xiàn)：一種基于智能語(yǔ)義解析的數(shù)據(jù)安全監(jiān)測(cè)方法，所述方法包括如下步驟：

5、s1、采集待測(cè)原始數(shù)據(jù)、原始數(shù)據(jù)存儲(chǔ)位置信息和原始數(shù)據(jù)擴(kuò)展特征信息；

6、s2、根據(jù)所述待測(cè)原始數(shù)據(jù)與不同類型編程語(yǔ)言特征數(shù)據(jù)進(jìn)行原始數(shù)據(jù)的代碼數(shù)據(jù)編譯處理，生成原始數(shù)據(jù)代碼信息；

7、s3、依據(jù)所述原始數(shù)據(jù)代碼信息與不同類型病毒各類編程代碼信息組合數(shù)據(jù)進(jìn)行原始數(shù)據(jù)代碼的數(shù)據(jù)特征異常分析處理，生成原始數(shù)據(jù)代碼異常分析數(shù)據(jù)，當(dāng)存在異常時(shí)，直接執(zhí)行s7步驟；

8、s4、當(dāng)不存在異常時(shí)，基于所述原始數(shù)據(jù)擴(kuò)展特征信息進(jìn)行原始數(shù)據(jù)運(yùn)行的應(yīng)用程序?qū)ο笏阉魈幚恚稍紨?shù)據(jù)運(yùn)行程序?qū)ο髷?shù)據(jù)并檢索出每個(gè)運(yùn)行程序?qū)ο蟮氖褂迷u(píng)分，構(gòu)建出原始數(shù)據(jù)運(yùn)行程序?qū)ο笤u(píng)分?jǐn)?shù)據(jù)；

9、s5、依據(jù)原始數(shù)據(jù)的運(yùn)行程序?qū)ο蠹霸u(píng)分參數(shù)進(jìn)行原始數(shù)據(jù)最優(yōu)運(yùn)行程序?qū)ο蠛Y選處理，生成原始數(shù)據(jù)最優(yōu)運(yùn)行程序?qū)ο髷?shù)據(jù)并執(zhí)行原始數(shù)據(jù)使用場(chǎng)景狀態(tài)模擬作業(yè)；

10、s6、采集原始數(shù)據(jù)使用場(chǎng)景狀態(tài)圖像數(shù)據(jù)并與病毒數(shù)據(jù)運(yùn)行場(chǎng)景狀態(tài)圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行原始數(shù)據(jù)的使用場(chǎng)景狀態(tài)異常分析處理，生成原始數(shù)據(jù)使用狀態(tài)異常分析數(shù)據(jù)，當(dāng)不存在異常時(shí)，直接結(jié)束本次數(shù)據(jù)安全監(jiān)測(cè)作業(yè)；

11、s7、當(dāng)存在異常時(shí)，構(gòu)建出數(shù)據(jù)安全監(jiān)測(cè)結(jié)果數(shù)據(jù)并執(zhí)行數(shù)據(jù)安全監(jiān)測(cè)反饋?zhàn)鳂I(yè)。

12、優(yōu)選的，所述采集待測(cè)原始數(shù)據(jù)、原始數(shù)據(jù)存儲(chǔ)位置信息和原始數(shù)據(jù)擴(kuò)展特征信息的操作步驟如下：

13、s11、通過(guò)數(shù)據(jù)輸入對(duì)話框在線采集執(zhí)行數(shù)據(jù)安全監(jiān)測(cè)的原始數(shù)據(jù)對(duì)象并生成待測(cè)原始數(shù)據(jù)，所述待測(cè)原始數(shù)據(jù)包括圖片、文本、音頻和視頻中任意一種；

14、通過(guò)數(shù)據(jù)輸入對(duì)話框在線采集執(zhí)行數(shù)據(jù)安全監(jiān)測(cè)的原始數(shù)據(jù)對(duì)象的具體數(shù)據(jù)存儲(chǔ)位置并生成原始數(shù)據(jù)存儲(chǔ)位置信息，所述原始數(shù)據(jù)存儲(chǔ)位置信息表示原始數(shù)據(jù)在服務(wù)器或計(jì)算機(jī)中位置信息；

15、通過(guò)數(shù)據(jù)輸入對(duì)話框在線采集執(zhí)行數(shù)據(jù)安全監(jiān)測(cè)的原始數(shù)據(jù)對(duì)象的數(shù)據(jù)擴(kuò)展特征參數(shù)并生成原始數(shù)據(jù)擴(kuò)展特征信息，所述原始數(shù)據(jù)擴(kuò)展特征信息表示原始數(shù)據(jù)的文件類型和格式數(shù)據(jù)。

16、優(yōu)選的，根據(jù)所述待測(cè)原始數(shù)據(jù)與不同類型編程語(yǔ)言特征數(shù)據(jù)進(jìn)行原始數(shù)據(jù)的代碼數(shù)據(jù)編譯處理，生成原始數(shù)據(jù)代碼信息的操作步驟如下：

17、s21、建立不同類型編程語(yǔ)言特征數(shù)據(jù)集合，；其中表示第種編程語(yǔ)言對(duì)應(yīng)不同類型編程語(yǔ)言特征數(shù)據(jù)，表示編程語(yǔ)言類型數(shù)量的最大值；編程語(yǔ)言類型包括c語(yǔ)言、c++語(yǔ)言、java語(yǔ)言和python語(yǔ)言，所述不同類型編程語(yǔ)言特征數(shù)據(jù)表示不同類型編程語(yǔ)言和語(yǔ)法的組成特征信息；

18、s22、采用數(shù)據(jù)處理大模型將所述待測(cè)原始數(shù)據(jù)按照所述不同類型編程語(yǔ)言特征數(shù)據(jù)至有序編譯成不同類型編程語(yǔ)言對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)代碼，并生成原始數(shù)據(jù)代碼信息集合，其中表示第種編程語(yǔ)言對(duì)應(yīng)原始數(shù)據(jù)代碼信息，所述數(shù)據(jù)處理大模型包括chatgpt、智普清言、百度文心一言中任意一種。

19、優(yōu)選的，依據(jù)所述原始數(shù)據(jù)代碼信息與不同類型病毒各類編程代碼信息組合數(shù)據(jù)進(jìn)行原始數(shù)據(jù)代碼的數(shù)據(jù)特征異常分析處理，生成原始數(shù)據(jù)代碼異常分析數(shù)據(jù)，當(dāng)存在異常時(shí)，直接執(zhí)行s7步驟的操作步驟如下：

20、s31、建立不同類型病毒各類編程代碼信息組合數(shù)據(jù)集合，；其中表示第種數(shù)據(jù)病毒對(duì)應(yīng)不同類型病毒各類編程代碼信息組合數(shù)據(jù)，表示數(shù)據(jù)病毒類型數(shù)量的最大值；數(shù)據(jù)病毒類型包括二維碼病毒、移動(dòng)介質(zhì)病毒和網(wǎng)頁(yè)病毒；所述不同類型病毒各類編程代碼信息組合數(shù)據(jù)包括不同類型數(shù)據(jù)病毒的按照各種類型編程語(yǔ)言編譯的數(shù)據(jù)代碼的組合數(shù)據(jù)；

21、s32、采用雙向搜索算法將所述原始數(shù)據(jù)代碼信息集合中所述原始數(shù)據(jù)代碼信息按照編程語(yǔ)言類型編號(hào)有序與所述不同類型病毒各類編程代碼信息組合數(shù)據(jù)集合中所述不同類型病毒各類編程代碼信息組合數(shù)據(jù)進(jìn)行代碼數(shù)據(jù)特征匹配，依據(jù)代碼數(shù)據(jù)特征匹配結(jié)果生成原始數(shù)據(jù)代碼異常分析數(shù)據(jù)；

22、當(dāng)與進(jìn)行代碼數(shù)據(jù)特征匹配成功，表示所述原始數(shù)據(jù)代碼信息中存在數(shù)據(jù)病毒信息，則輸出原始數(shù)據(jù)代碼異常分析數(shù)據(jù)為存在異常，此時(shí)直接執(zhí)行s7步驟；

23、當(dāng)與進(jìn)行代碼數(shù)據(jù)特征均未匹配成功，表示所述原始數(shù)據(jù)代碼信息中不存在數(shù)據(jù)病毒信息，則輸出原始數(shù)據(jù)代碼異常分析數(shù)據(jù)為不存在異常。

24、優(yōu)選的，所述當(dāng)不存在異常時(shí)，基于所述原始數(shù)據(jù)擴(kuò)展特征信息進(jìn)行原始數(shù)據(jù)運(yùn)行的應(yīng)用程序?qū)ο笏阉魈幚?，生成原始?shù)據(jù)運(yùn)行程序?qū)ο髷?shù)據(jù)并檢索出每個(gè)運(yùn)行程序?qū)ο蟮氖褂迷u(píng)分，構(gòu)建出原始數(shù)據(jù)運(yùn)行程序?qū)ο笤u(píng)分?jǐn)?shù)據(jù)的操作步驟如下：

25、s41、采用bert語(yǔ)言模型依據(jù)所述原始數(shù)據(jù)擴(kuò)展特征信息在互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)搜索出所述待測(cè)原始數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)運(yùn)行所需的應(yīng)用程序?qū)ο?，并生成原始?shù)據(jù)運(yùn)行程序?qū)ο髷?shù)據(jù)集合，；其中表示第種原始數(shù)據(jù)運(yùn)行程序?qū)ο髷?shù)據(jù)，表示運(yùn)行程序類型數(shù)量的最大值；所述原始數(shù)據(jù)運(yùn)行程序?qū)ο髷?shù)據(jù)表示用于運(yùn)行原始數(shù)據(jù)的應(yīng)用程序數(shù)據(jù)，互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)包括百度、搜狗sogou、360搜索、雅虎中任意一個(gè)；

26、s42、采用bert語(yǔ)言模型依據(jù)所述原始數(shù)據(jù)運(yùn)行程序?qū)ο髷?shù)據(jù)集合中所述原始數(shù)據(jù)運(yùn)行程序?qū)ο髷?shù)據(jù)至在互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)搜索出運(yùn)行程序的用戶使用評(píng)分?jǐn)?shù)據(jù)并生成原始數(shù)據(jù)運(yùn)行程序?qū)ο笤u(píng)分?jǐn)?shù)據(jù)集合，其中表示所述原始數(shù)據(jù)運(yùn)行程序?qū)ο髷?shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的原始數(shù)據(jù)運(yùn)行程序?qū)ο笤u(píng)分?jǐn)?shù)據(jù)。

27、優(yōu)選的，所述依據(jù)原始數(shù)據(jù)的運(yùn)行程序?qū)ο蠹霸u(píng)分參數(shù)進(jìn)行原始數(shù)據(jù)最優(yōu)運(yùn)行程序?qū)ο蠛Y選處理，生成原始數(shù)據(jù)最優(yōu)運(yùn)行程序?qū)ο髷?shù)據(jù)并執(zhí)行原始數(shù)據(jù)使用場(chǎng)景狀態(tài)模擬作業(yè)的操作步驟如下：

28、s51、對(duì)所述原始數(shù)據(jù)運(yùn)行程序?qū)ο笤u(píng)分?jǐn)?shù)據(jù)集合中所述原始數(shù)據(jù)運(yùn)行程序?qū)ο笤u(píng)分?jǐn)?shù)據(jù)進(jìn)行評(píng)分?jǐn)?shù)值比對(duì)，分析出評(píng)分?jǐn)?shù)值最大的所述原始數(shù)據(jù)運(yùn)行程序?qū)ο笤u(píng)分?jǐn)?shù)據(jù)并經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)標(biāo)識(shí)生成原始數(shù)據(jù)最優(yōu)運(yùn)行程序?qū)ο笤u(píng)分?jǐn)?shù)據(jù)；

29、s52、采用統(tǒng)一代價(jià)搜索算法將所述原始數(shù)據(jù)最優(yōu)運(yùn)行程序?qū)ο笤u(píng)分?jǐn)?shù)據(jù)按照運(yùn)行程序類型編號(hào)在所述原始數(shù)據(jù)運(yùn)行程序?qū)ο髷?shù)據(jù)集合中搜索出與所述原始數(shù)據(jù)最優(yōu)運(yùn)行程序?qū)ο笤u(píng)分?jǐn)?shù)據(jù)相對(duì)應(yīng)的所述原始數(shù)據(jù)運(yùn)行程序?qū)ο髷?shù)據(jù)并經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)標(biāo)識(shí)生成原始數(shù)據(jù)最優(yōu)運(yùn)行程序?qū)ο髷?shù)據(jù)；

30、s53、將所述待測(cè)原始數(shù)據(jù)導(dǎo)入所述原始數(shù)據(jù)最優(yōu)運(yùn)行程序?qū)ο髷?shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的運(yùn)行程序?qū)ο笾袌?zhí)行原始數(shù)據(jù)使用場(chǎng)景狀態(tài)模擬作業(yè)并通過(guò)顯示屏展示。

31、優(yōu)選的，所述采集原始數(shù)據(jù)使用場(chǎng)景狀態(tài)圖像數(shù)據(jù)并與病毒數(shù)據(jù)運(yùn)行場(chǎng)景狀態(tài)圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行原始數(shù)據(jù)的使用場(chǎng)景狀態(tài)異常分析處理，生成原始數(shù)據(jù)使用狀態(tài)異常分析數(shù)據(jù)，當(dāng)不存在異常時(shí)，直接結(jié)束本次數(shù)據(jù)安全監(jiān)測(cè)作業(yè)的操作步驟如下：

32、s61、通過(guò)在原始數(shù)據(jù)使用場(chǎng)景狀態(tài)模擬作業(yè)過(guò)程中采用屏幕截圖在線采集原始數(shù)據(jù)的使用場(chǎng)景狀態(tài)圖像并生成原始數(shù)據(jù)使用場(chǎng)景狀態(tài)圖像數(shù)據(jù)集合，；其中表示采集的第幅原始數(shù)據(jù)使用場(chǎng)景狀態(tài)圖像數(shù)據(jù)，表示原始數(shù)據(jù)使用場(chǎng)景狀態(tài)圖像數(shù)量的最大值；

33、s62、建立病毒數(shù)據(jù)運(yùn)行場(chǎng)景狀態(tài)圖像數(shù)據(jù)集合，；其中表示第種病毒數(shù)據(jù)運(yùn)行場(chǎng)景狀態(tài)對(duì)應(yīng)的病毒數(shù)據(jù)運(yùn)行場(chǎng)景狀態(tài)圖像數(shù)據(jù)，表示病毒數(shù)據(jù)運(yùn)行場(chǎng)景狀態(tài)類型數(shù)量的最大值；病毒數(shù)據(jù)運(yùn)行場(chǎng)景狀態(tài)類型包括運(yùn)行程序異常重啟、設(shè)備運(yùn)行異常重啟?數(shù)據(jù)異常刪除、?數(shù)據(jù)異常復(fù)制、異常?彈出廣告窗口和?硬件異常損壞；

34、s63、將所述原始數(shù)據(jù)使用場(chǎng)景狀態(tài)圖像數(shù)據(jù)集合中所述原始數(shù)據(jù)使用場(chǎng)景狀態(tài)圖像數(shù)據(jù)與所述病毒數(shù)據(jù)運(yùn)行場(chǎng)景狀態(tài)圖像數(shù)據(jù)集合中所述病毒數(shù)據(jù)運(yùn)行場(chǎng)景狀態(tài)圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行圖像特征匹配，依據(jù)圖像特征匹配結(jié)果生成原始數(shù)據(jù)使用狀態(tài)異常分析數(shù)據(jù)，執(zhí)行生成原始數(shù)據(jù)使用狀態(tài)異常分析數(shù)據(jù)的具體操作步驟如下：

35、s631、初始化參數(shù)，更新算法最大迭代次數(shù)t；

36、s632、初始化運(yùn)行場(chǎng)景狀態(tài)識(shí)別海鷗種群位置，即運(yùn)行場(chǎng)景狀態(tài)識(shí)別海鷗種群更新在所述病毒數(shù)據(jù)運(yùn)行場(chǎng)景狀態(tài)圖像數(shù)據(jù)集合搜索空間中的位置；

37、s633、計(jì)算所述病毒數(shù)據(jù)運(yùn)行場(chǎng)景狀態(tài)圖像數(shù)據(jù)集合中所有的所述病毒數(shù)據(jù)運(yùn)行場(chǎng)景狀態(tài)圖像數(shù)據(jù)與所述原始數(shù)據(jù)使用場(chǎng)景狀態(tài)圖像數(shù)據(jù)的適應(yīng)度值，并保留在所述病毒數(shù)據(jù)運(yùn)行場(chǎng)景狀態(tài)圖像數(shù)據(jù)集合搜索空間中與所述原始數(shù)據(jù)使用場(chǎng)景狀態(tài)圖像數(shù)據(jù)適應(yīng)度值最大的所述病毒數(shù)據(jù)運(yùn)行場(chǎng)景狀態(tài)圖像數(shù)據(jù)的全局最優(yōu)位置；

38、s634、遷徙，全局搜索：運(yùn)行場(chǎng)景狀態(tài)識(shí)別海鷗的遷徙行為主要有三步，第一要滿足在所述病毒數(shù)據(jù)運(yùn)行場(chǎng)景狀態(tài)圖像數(shù)據(jù)集合搜索空間不同運(yùn)行場(chǎng)景狀態(tài)識(shí)別海鷗個(gè)體之間避免碰撞的條件；第二要計(jì)算在所述病毒數(shù)據(jù)運(yùn)行場(chǎng)景狀態(tài)圖像數(shù)據(jù)集合搜索空間與所述原始數(shù)據(jù)使用場(chǎng)景狀態(tài)圖像數(shù)據(jù)相匹配的所述病毒數(shù)據(jù)運(yùn)行場(chǎng)景狀態(tài)圖像數(shù)據(jù)的最佳位置方向；第三根據(jù)與所述原始數(shù)據(jù)使用場(chǎng)景狀態(tài)圖像數(shù)據(jù)最佳匹配的所述病毒數(shù)據(jù)運(yùn)行場(chǎng)景狀態(tài)圖像數(shù)據(jù)所在最佳位置的方向移動(dòng)到新的位置；

39、s6341，計(jì)算運(yùn)行場(chǎng)景狀態(tài)識(shí)別海鷗在所述病毒數(shù)據(jù)運(yùn)行場(chǎng)景狀態(tài)圖像數(shù)據(jù)集合搜索空間中運(yùn)動(dòng)過(guò)程中不與相鄰運(yùn)行場(chǎng)景狀態(tài)識(shí)別海鷗碰撞的新位置；，；其中表示運(yùn)行場(chǎng)景狀態(tài)識(shí)別海鷗在所述病毒數(shù)據(jù)運(yùn)行場(chǎng)景狀態(tài)圖像數(shù)據(jù)集合搜索空間中當(dāng)前位置，表示當(dāng)前迭代次數(shù)；表示運(yùn)行場(chǎng)景狀態(tài)識(shí)別海鷗在所述病毒數(shù)據(jù)運(yùn)行場(chǎng)景狀態(tài)圖像數(shù)據(jù)集合搜索空間中的運(yùn)動(dòng)行為；表示控制變化頻率的函數(shù)，表示最大迭代次數(shù)；

40、s6342，計(jì)算在所述病毒數(shù)據(jù)運(yùn)行場(chǎng)景狀態(tài)圖像數(shù)據(jù)集合搜索空間中與所述原始數(shù)據(jù)使用場(chǎng)景狀態(tài)圖像數(shù)據(jù)相匹配的所述病毒數(shù)據(jù)運(yùn)行場(chǎng)景狀態(tài)圖像數(shù)據(jù)的最佳位置；，，其中表示所述病毒數(shù)據(jù)運(yùn)行場(chǎng)景狀態(tài)圖像數(shù)據(jù)集合搜索空間中搜索出與所述原始數(shù)據(jù)使用場(chǎng)景狀態(tài)圖像數(shù)據(jù)相匹配的所述病毒數(shù)據(jù)運(yùn)行場(chǎng)景狀態(tài)圖像數(shù)據(jù)的當(dāng)前最佳位置；表示平衡全局與局部搜索能力的隨機(jī)數(shù)，表示取值[0，1]區(qū)間內(nèi)的隨機(jī)數(shù)；

41、s6343，根據(jù)與所述原始數(shù)據(jù)使用場(chǎng)景狀態(tài)圖像數(shù)據(jù)最佳匹配的所述病毒數(shù)據(jù)運(yùn)行場(chǎng)景狀態(tài)圖像數(shù)據(jù)所在最佳位置的方向移動(dòng)到新的位置，，即根據(jù)最佳位置的方向在所述病毒數(shù)據(jù)運(yùn)行場(chǎng)景狀態(tài)圖像數(shù)據(jù)集合搜索空間中搜索出與所述原始數(shù)據(jù)使用場(chǎng)景狀態(tài)圖像數(shù)據(jù)相匹配的所述病毒數(shù)據(jù)運(yùn)行場(chǎng)景狀態(tài)圖像數(shù)據(jù)的新位置；

42、s635、攻擊獵物，局部搜索，運(yùn)行場(chǎng)景狀態(tài)識(shí)別海鷗在所述病毒數(shù)據(jù)運(yùn)行場(chǎng)景狀態(tài)圖像數(shù)據(jù)集合搜索空間中攻擊與所述原始數(shù)據(jù)使用場(chǎng)景狀態(tài)圖像數(shù)據(jù)相匹配的所述病毒數(shù)據(jù)運(yùn)行場(chǎng)景狀態(tài)圖像數(shù)據(jù)獵物時(shí)在空中進(jìn)行螺旋運(yùn)動(dòng)，運(yùn)行場(chǎng)景狀態(tài)識(shí)別海鷗攻擊獵物后的新位置，，即運(yùn)行場(chǎng)景狀態(tài)識(shí)別海鷗在所述病毒數(shù)據(jù)運(yùn)行場(chǎng)景狀態(tài)圖像數(shù)據(jù)集合搜索空間中搜索出與所述原始數(shù)據(jù)使用場(chǎng)景狀態(tài)圖像數(shù)據(jù)相匹配的所述病毒數(shù)據(jù)運(yùn)行場(chǎng)景狀態(tài)圖像數(shù)據(jù)的獵物；

43、s636、判斷是否滿足最大迭代次數(shù)，則輸出所述原始數(shù)據(jù)使用場(chǎng)景狀態(tài)圖像數(shù)據(jù)與所述病毒數(shù)據(jù)運(yùn)行場(chǎng)景狀態(tài)圖像數(shù)據(jù)的圖像特征匹配結(jié)果；若不滿足，返回s633步驟；

44、s637、依據(jù)s636步驟中輸出的所述原始數(shù)據(jù)使用場(chǎng)景狀態(tài)圖像數(shù)據(jù)與所述病毒數(shù)據(jù)運(yùn)行場(chǎng)景狀態(tài)圖像數(shù)據(jù)的圖像特征匹配結(jié)果并生成原始數(shù)據(jù)使用狀態(tài)異常分析數(shù)據(jù)；

45、當(dāng)與進(jìn)行圖像特征匹配成功，表示所述原始數(shù)據(jù)代碼信息中存在數(shù)據(jù)病毒信息，則輸出原始數(shù)據(jù)使用狀態(tài)異常分析數(shù)據(jù)為存在異常；

46、當(dāng)與進(jìn)行圖像特征匹配均未成功，表示所述原始數(shù)據(jù)代碼信息中不存在數(shù)據(jù)病毒信息，則輸出原始數(shù)據(jù)使用狀態(tài)異常分析數(shù)據(jù)為不存在異常，此時(shí)直接結(jié)束本次數(shù)據(jù)安全監(jiān)測(cè)作業(yè)。

47、優(yōu)選的，所述當(dāng)存在異常時(shí)，構(gòu)建出數(shù)據(jù)安全監(jiān)測(cè)結(jié)果數(shù)據(jù)并執(zhí)行數(shù)據(jù)安全監(jiān)測(cè)反饋?zhàn)鳂I(yè)的操作步驟如下：

48、s71、當(dāng)所述原始數(shù)據(jù)代碼異常分析數(shù)據(jù)為存在異?；蛩鲈紨?shù)據(jù)使用狀態(tài)異常分析數(shù)據(jù)為存在異常時(shí)，將所述待測(cè)原始數(shù)據(jù)和所述原始數(shù)據(jù)存儲(chǔ)位置信息進(jìn)行數(shù)據(jù)組合構(gòu)建出數(shù)據(jù)安全監(jiān)測(cè)結(jié)果數(shù)據(jù)；

49、s72、將所述數(shù)據(jù)安全監(jiān)測(cè)結(jié)果數(shù)據(jù)通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)通信網(wǎng)絡(luò)反饋到數(shù)據(jù)安全監(jiān)測(cè)端執(zhí)行數(shù)據(jù)安全監(jiān)測(cè)反饋?zhàn)鳂I(yè)。

50、一種基于智能語(yǔ)義解析的數(shù)據(jù)安全監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，用于實(shí)現(xiàn)所述的一種基于智能語(yǔ)義解析的數(shù)據(jù)安全監(jiān)測(cè)方法，所述系統(tǒng)包括數(shù)據(jù)特征安全評(píng)估模塊、數(shù)據(jù)使用場(chǎng)景安全評(píng)估模塊、數(shù)據(jù)安全監(jiān)測(cè)結(jié)果反饋模塊；

51、所述數(shù)據(jù)特征安全評(píng)估模塊包括待測(cè)原始數(shù)據(jù)采集單元、原始數(shù)據(jù)存儲(chǔ)位置信息采集單元、原始數(shù)據(jù)擴(kuò)展特征信息采集單元、不同類型編程語(yǔ)言特征信息存儲(chǔ)單元、原始數(shù)據(jù)代碼信息編譯單元、不同類型病毒各類編程代碼信息組合參數(shù)存儲(chǔ)單元、原始數(shù)據(jù)代碼數(shù)據(jù)特征異常分析單元；

52、所述待測(cè)原始數(shù)據(jù)采集單元，通過(guò)數(shù)據(jù)輸入對(duì)話框采集待測(cè)原始數(shù)據(jù)；所述原始數(shù)據(jù)存儲(chǔ)位置信息采集單元，通過(guò)數(shù)據(jù)輸入對(duì)話框采集原始數(shù)據(jù)存儲(chǔ)位置信息；所述原始數(shù)據(jù)擴(kuò)展特征信息采集單元，通過(guò)數(shù)據(jù)輸入對(duì)話框采集原始數(shù)據(jù)擴(kuò)展特征信息；所述不同類型編程語(yǔ)言特征信息存儲(chǔ)單元，用于存儲(chǔ)不同類型編程語(yǔ)言特征數(shù)據(jù)；所述原始數(shù)據(jù)代碼信息編譯單元，基于語(yǔ)義解析根據(jù)所述待測(cè)原始數(shù)據(jù)與不同類型編程語(yǔ)言特征數(shù)據(jù)進(jìn)行原始數(shù)據(jù)的代碼數(shù)據(jù)編譯處理，生成原始數(shù)據(jù)代碼信息；所述不同類型病毒各類編程代碼信息組合參數(shù)存儲(chǔ)單元，用于存儲(chǔ)不同類型病毒各類編程代碼信息組合數(shù)據(jù)；所述原始數(shù)據(jù)代碼數(shù)據(jù)特征異常分析單元，依據(jù)所述原始數(shù)據(jù)代碼信息與不同類型病毒各類編程代碼信息組合數(shù)據(jù)進(jìn)行原始數(shù)據(jù)代碼的數(shù)據(jù)特征異常分析處理，生成原始數(shù)據(jù)代碼異常分析數(shù)據(jù)；

53、所述數(shù)據(jù)使用場(chǎng)景安全評(píng)估模塊包括原始數(shù)據(jù)運(yùn)行程序?qū)ο笏阉鲉卧⒃紨?shù)據(jù)運(yùn)行程序?qū)ο笤u(píng)分搜索單元、原始數(shù)據(jù)最優(yōu)運(yùn)行程序?qū)ο笏阉鲉卧?、原始?shù)據(jù)使用場(chǎng)景狀態(tài)模擬單元、原始數(shù)據(jù)使用場(chǎng)景狀態(tài)圖像采集單元、病毒數(shù)據(jù)運(yùn)行場(chǎng)景狀態(tài)圖像存儲(chǔ)單元、原始數(shù)據(jù)使用異常狀態(tài)分析單元；

54、所述原始數(shù)據(jù)運(yùn)行程序?qū)ο笏阉鲉卧?，基于所述原始?shù)據(jù)擴(kuò)展特征信息進(jìn)行原始數(shù)據(jù)運(yùn)行的應(yīng)用程序?qū)ο笏阉魈幚?，生成原始?shù)據(jù)運(yùn)行程序?qū)ο髷?shù)據(jù)；所述原始數(shù)據(jù)運(yùn)行程序?qū)ο笤u(píng)分搜索單元，依據(jù)所述原始數(shù)據(jù)運(yùn)行程序?qū)ο髷?shù)據(jù)檢索出每個(gè)運(yùn)行程序?qū)ο蟮氖褂迷u(píng)分，構(gòu)建出原始數(shù)據(jù)運(yùn)行程序?qū)ο笤u(píng)分?jǐn)?shù)據(jù)；所述原始數(shù)據(jù)最優(yōu)運(yùn)行程序?qū)ο笏阉鲉卧罁?jù)原始數(shù)據(jù)的運(yùn)行程序?qū)ο蠹霸u(píng)分參數(shù)進(jìn)行原始數(shù)據(jù)最優(yōu)運(yùn)行程序?qū)ο蠛Y選處理，生成原始數(shù)據(jù)最優(yōu)運(yùn)行程序?qū)ο髷?shù)據(jù)；所述原始數(shù)據(jù)使用場(chǎng)景狀態(tài)模擬單元，依據(jù)所述原始數(shù)據(jù)最優(yōu)運(yùn)行程序?qū)ο髷?shù)據(jù)執(zhí)行原始數(shù)據(jù)使用場(chǎng)景狀態(tài)模擬作業(yè)；所述原始數(shù)據(jù)使用場(chǎng)景狀態(tài)圖像采集單元，通過(guò)屏幕截圖采集原始數(shù)據(jù)使用場(chǎng)景狀態(tài)圖像數(shù)據(jù)；所述病毒數(shù)據(jù)運(yùn)行場(chǎng)景狀態(tài)圖像存儲(chǔ)單元，用于存儲(chǔ)病毒數(shù)據(jù)運(yùn)行場(chǎng)景狀態(tài)圖像數(shù)據(jù)；所述原始數(shù)據(jù)使用異常狀態(tài)分析單元，將所述原始數(shù)據(jù)使用場(chǎng)景狀態(tài)圖像數(shù)據(jù)與病毒數(shù)據(jù)運(yùn)行場(chǎng)景狀態(tài)圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行原始數(shù)據(jù)的使用場(chǎng)景狀態(tài)異常分析處理，生成原始數(shù)據(jù)使用狀態(tài)異常分析數(shù)據(jù)；

55、所述數(shù)據(jù)安全監(jiān)測(cè)結(jié)果反饋模塊包括數(shù)據(jù)安全監(jiān)測(cè)結(jié)果參數(shù)生成單元、數(shù)據(jù)安全監(jiān)測(cè)結(jié)果信息反饋單元；

56、所述數(shù)據(jù)安全監(jiān)測(cè)結(jié)果參數(shù)生成單元，用于構(gòu)建出數(shù)據(jù)安全監(jiān)測(cè)結(jié)果數(shù)據(jù)；所述數(shù)據(jù)安全監(jiān)測(cè)結(jié)果信息反饋單元，依據(jù)所述數(shù)據(jù)安全監(jiān)測(cè)結(jié)果數(shù)據(jù)執(zhí)行數(shù)據(jù)安全監(jiān)測(cè)反饋?zhàn)鳂I(yè)。

57、（三）有益效果

58、本發(fā)明提供了一種基于智能語(yǔ)義解析的數(shù)據(jù)安全監(jiān)測(cè)方法及系統(tǒng)。具備以下有益效果：

59、一、通數(shù)據(jù)輸入對(duì)話框準(zhǔn)確獲取待測(cè)原始數(shù)據(jù)、原始數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)位置信息和擴(kuò)展特征信息，為后續(xù)數(shù)據(jù)特征和數(shù)據(jù)使用場(chǎng)景分析提供可靠數(shù)據(jù)支撐；科學(xué)預(yù)設(shè)不同類型編程語(yǔ)言特征參數(shù)結(jié)合數(shù)據(jù)處理大模型基于語(yǔ)義解析與待測(cè)原始參數(shù)進(jìn)行原始數(shù)據(jù)代碼編譯智能處理，實(shí)現(xiàn)基于語(yǔ)義解析的智能原始數(shù)據(jù)代碼編譯處理；標(biāo)準(zhǔn)存儲(chǔ)不同類型病毒各類編程代碼信息組合參數(shù)結(jié)合智能搜索算法原始數(shù)據(jù)代碼進(jìn)行原始數(shù)據(jù)代碼特征科學(xué)分析，實(shí)現(xiàn)基于原始數(shù)據(jù)特征的數(shù)據(jù)安全監(jiān)測(cè)，提高了數(shù)據(jù)安全監(jiān)測(cè)結(jié)果的精度。

60、二、通過(guò)對(duì)原始數(shù)據(jù)最優(yōu)運(yùn)行程序?qū)ο缶珳?zhǔn)篩選處理，為原始數(shù)據(jù)真實(shí)使用場(chǎng)景模擬提供數(shù)據(jù)支撐；依據(jù)原始數(shù)據(jù)最優(yōu)運(yùn)行程序?qū)ο髮?duì)原始數(shù)據(jù)執(zhí)行使用場(chǎng)景狀態(tài)自主準(zhǔn)確模擬作業(yè)；通過(guò)屏幕截圖在線采集原始數(shù)據(jù)使用場(chǎng)景狀態(tài)圖像參數(shù)結(jié)合智能識(shí)別算法與病毒數(shù)據(jù)運(yùn)行場(chǎng)景狀態(tài)圖像參數(shù)進(jìn)行原始數(shù)據(jù)的真實(shí)使用場(chǎng)景狀態(tài)異常狀態(tài)科學(xué)分析，實(shí)現(xiàn)基于數(shù)據(jù)特征和數(shù)據(jù)真實(shí)使用場(chǎng)景下雙重?cái)?shù)據(jù)狀態(tài)安全監(jiān)測(cè)，提高了數(shù)據(jù)安全監(jiān)測(cè)的準(zhǔn)確性和安全性。

61、三、通過(guò)對(duì)存在數(shù)據(jù)特征和使用場(chǎng)景狀態(tài)異常的數(shù)據(jù)科學(xué)構(gòu)建出數(shù)據(jù)安全監(jiān)測(cè)結(jié)果參數(shù)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)安全監(jiān)測(cè)結(jié)果信息的高效準(zhǔn)確收集；對(duì)數(shù)據(jù)安全監(jiān)測(cè)結(jié)果通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)通信自主高效反饋到數(shù)據(jù)安全監(jiān)測(cè)端，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)安全監(jiān)測(cè)結(jié)果的動(dòng)態(tài)反饋，提高了數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)的響應(yīng)效率，保證了數(shù)據(jù)使用的安全性。