一种基于深度神经网络模型的漏洞排查方法及相关产品

本发明涉及网络安全技术领域，具体涉及一种基于深度神经网络模型的漏洞排查方法及相关产品，包收集漏洞信息数据；进行预处理操作获得漏洞信息向量集，基于预处理数据构建漏洞知识图谱并融合获得增强的特征表示；基于增强的特征表示和相应的目标标签训练深度神经网络模型，构建漏洞排查预测模型，实时获取目标系统的待测数据，并将其处理后输入到漏洞排查预测模型中，生成漏洞检测结果；本发明通过引入深度神经网络模型，提升了漏洞排查的智能化和自动化水平，降低了对操作人员的技术依赖，通过从多源漏洞数据库收集数据，并利用特征表示模型进行深度处理，能够更全面地捕捉漏洞信息，提升了对隐藏漏洞的识别能力。