摘要
本发明涉及软件安全领域,具体公开了一种软件供应链安全分析方法,包括如下步骤:S1:采集软件供应链的组成部分的数据,并对供应链中的每个组成部分计算历史安全风险权重;S2:采集软件在运行时的行为数据,并结合供应链数据进行关联分析;S3:对采集到的行为数据和供应链数据进行预处理,并提取关键特征。该软件供应链安全分析方法,通过动态行为分析,能够发现静态分析无法检测的运行时威胁,如零日漏洞、隐蔽后门的威胁,显著提升威胁检测的覆盖率,同时引入历史安全风险权重,量化供应链组成部分的历史安全问题,结合知识图谱和图神经网络技术,实现智能化的风险评估与威胁溯源。
技术关键词
分析方法
风险
数据
训练机器学习模型
轻量级监控
网络通信模式
特征工程方法
漏洞
知识图谱推理
知识图谱技术
神经网络技术
钩子技术
机器学习算法
矩阵
生成软件
预警机制
频率
节点特征
系统为您推荐了相关专利信息
相位滤波方法
深度学习网络模型
合成孔径雷达干涉
表达式
代表
海底观测网系统
水下机器人
深度学习网络
基站
水下网络通信
电网营业厅
服务优化方法
数据画像
业务办理数据
需求预测模型
信息预警方法
推荐算法
预警系统
项目全生命周期
结构化数据格式