[发明专利]基于人工智能的元数分析方法及服务器

权利要求书

1.一种基于人工智能的元数分析方法，其特征在于，所述方法包括：

获取目标样本元数相关的预设指标内的目标元数对应的元数策略；

获取所述目标样本元数当前所处元数类型的元数类型事件，所述元数类型事件为基于所述目标样本元数属性确定所述元数类型的标识得到的事件；

分析所述元数类型事件，得到所述元数类型事件中的元数类型的控制权限策略；

根据所述元数类型的控制权限策略和所述元数策略确定所述目标样本元数当前所处元数类型的元数安全等级；

其中，所述根据所述元数类型的控制权限策略和所述元数策略确定所述目标样本元数当前所述元数类型的元数安全等级，包括：

将所述元数类型的控制权限策略与所述元数策略进行比较，确定所述元数类型的控制权限策略对应的至少一种元数类型的控制权限在所述目标元数中对应的属性；

确定所述目标样本元数在所述元数类型事件中与所述至少一种元数类型的控制权限的映射关系；

根据所述至少一种元数类型的控制权限在所述目标元数中对应的属性以及所述映射关系确定所述目标样本元数当前所处元数类型的元数安全等级。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述元数策略为元数代码策略，所述将所述元数类型的控制权限策略与所述元数策略进行比较，确定所述元数类型的控制权限策略对应的至少一种元数类型的控制权限在所述目标元数中对应的属性，包括：

获取所述元数代码策略中包含的预设元数类型的控制权限策略；

将所述元数类型的控制权限策略与所述预设元数类型的控制权限策略进行逐一比较，根据比较结果确定所述元数类型事件中至少一种元数类型的控制权限在所述目标元数中对应的属性。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取目标样本元数相关的的预设指标内的目标元数对应的元数策略，包括：

获取目标样本元数的分析策略；

根据所述分析策略确定所述目标样本元数所处的目标元数类型的目标标签；

当根据所述目标元数类型的目标标签对应的元数策略确定所述目标标签为包含至少两种形式的标签时，获取所述目标样本元数相关的预设指标内的目标元数对应的元数策略。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

根据所述元数安全等级以及所述分析策略确定所述目标样本元数在所述目标元数上的显示属性，并在所述显示属性处标记出目标样本元数；

和/或，显示提示关键内容，所述提示关键内容提示所述目标样本元数处于所述元数安全等级对应的元数类型中。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取所述目标样本元数当前所处元数类型的元数类型事件，所述元数类型事件为基于所述目标样本元数属性确定所述元数类型的标识得到的事件，包括：

获取基于所述目标样本元数属性从多个维度确定所述元数类型的标识得到的多个事件；

将所述多个事件进行事件整合，得到所述元数类型的元数类型事件。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述将所述多个事件进行事件整合，得到所述元数类型的元数类型事件，包括：

对所述多个事件进行元数类型的控制权限匹配；

将匹配结果为不存在元数类型的控制权限的事件去除，并将剩余的事件进行融合，得到所述元数类型的元数类型事件。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述分析所述元数类型事件，得到所述元数类型事件中的元数类型的控制权限策略，包括：

将所述元数类型事件输入事件神经训练模型，所述事件神经训练模型为按照预设的模型训练方法训练得到的事件神经训练模型；

接收所述事件神经训练模型输出的元数类型的控制权限策略，所述元数类型的控制权限策略包括元数类型的控制权限数量策略、元数类型的控制权限属性策略以及元数类型的控制权限属性策略。

8.一种服务器，其特征在于，包括互相之间通信的处理器和存储器，所述处理器用于从所述存储器中调取计算机程序，并通过运行所述计算机程序实现权利要求1-7任一项所述的方法。

9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，其上存储有计算机程序，所述计算机程序在运行时实现权利要求1-7任一项所述的方法。