[发明专利]基于深度学习的云游戏漏洞检测方法及人工智能服务器

权利要求书

1.一种基于深度学习的云游戏漏洞检测方法，其特征在于，包括：

将目标云游戏运行日志导入到第一目标深度学习模型中的前序解析子模型，得到所述前序解析子模型输出的所述目标云游戏运行日志的第一多模态日志描述和第二多模态日志描述，其中，所述前序解析子模型包括存在映射关系的多个特征提取单元，所述第一多模态日志描述是所述存在映射关系的多个特征提取单元中的除最后一个特征提取单元之外的特征提取单元输出的多模态日志描述，所述第二多模态日志描述是所述存在映射关系的多个特征提取单元中的最后一个的特征提取单元输出的多模态日志描述；

将所述第二多模态日志描述导入到所述第一目标深度学习模型中的数据集检测单元，得到所述数据集检测单元输出的目标检测数据集，其中，所述目标检测数据集为在所述目标云游戏运行日志中定位到的目标云游戏漏洞项目所在的检测数据集；

将所述第一多模态日志描述、所述第二多模态日志描述和第三多模态日志描述以及所述目标检测数据集导入到所述第一目标深度学习模型中的聚类检测单元，得到所述聚类检测单元输出的所述目标云游戏漏洞项目的漏洞项目检测类型以及所述目标云游戏漏洞项目的核心信息片段在所述目标云游戏运行日志中的定位结果，其中，所述第三多模态日志描述是所述数据集检测单元中的特征提取单元根据改善型日志描述输出的多模态日志描述，所述改善型日志描述是对所述第二多模态日志描述进行优化得到的日志描述。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将目标云游戏运行日志导入到第一目标深度学习模型中的前序解析子模型，得到所述前序解析子模型输出的所述目标云游戏运行日志的第一多模态日志描述和第二多模态日志描述，包括：

将所述目标云游戏运行日志导入到所述前序解析子模型中包括存在映射关系的初阶特征提取单元，得到所述初阶特征提取单元输出的初阶多模态日志描述；

将所述初阶多模态日志描述导入到所述前序解析子模型中包括存在映射关系的中阶特征提取单元，得到所述中阶特征提取单元输出的中阶多模态日志描述，其中，所述第一多模态日志描述为所述中阶多模态日志描述；

将所述中阶多模态日志描述导入到所述前序解析子模型中包括存在映射关系的高阶特征提取单元，得到所述高阶特征提取单元输出的高阶多模态日志描述，其中，所述第二多模态日志描述为所述高阶多模态日志描述。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述初阶多模态日志描述的日志描述维度小于所述中阶多模态日志描述的日志描述维度，所述初阶多模态日志描述的环境特征数小于所述中阶多模态日志描述的环境特征数，所述中阶多模态日志描述的日志描述维度等于所述高阶多模态日志描述的日志描述维度，所述中阶多模态日志描述的环境特征数大于所述高阶多模态日志描述的环境特征数。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第二多模态日志描述导入到所述第一目标深度学习模型中的数据集检测单元，得到所述数据集检测单元输出的目标检测数据集，包括：

将所述第二多模态日志描述导入到所述数据集检测单元中的描述改善单元，得到所述描述改善单元输出的所述改善型日志描述；

将所述改善型日志描述导入到所述数据集检测单元中的特征提取单元，得到所述数据集检测单元中的特征提取单元输出的所述第三多模态日志描述；

将所述第三多模态日志描述导入到所述数据集检测单元中的第一空间映射单元，得到所述第一空间映射单元输出的所述目标检测数据集。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，将所述第三多模态日志描述导入到所述数据集检测单元中的第一空间映射单元，得到所述第一空间映射单元输出的所述目标检测数据集包括：

根据所述第三多模态日志描述，确定所述目标云游戏漏洞项目所在的多个检测数据集中每个检测数据集的真值量化差异；

根据所述多个检测数据集中每个检测数据集的真值量化差异，在所述多个检测数据集中确定出所述目标检测数据集。