基于多模态学习和深度学习技术的操作系统安全评估系统及方法

本发明属于多模态学习技术领域，公开了一种基于多模态学习和深度学习技术的操作系统安全评估系统及方法，该系统利用多模态学习技术，整合漏洞描述、代码结构和运行时数据，通过深度学习模型提取跨模态特征，构建统一的评估框架。系统首先从CVE、NVD等数据库采集漏洞数据，并结合静态分析生成的调用路径和动态测试的运行日志，形成多维输入。然后，通过多模态融合网络预测漏洞的可利用性和风险程度，生成综合风险评分。最终，系统输出可视化报告，清晰展示风险分布和优先级。全面评估操作系统的潜在和实际安全威胁，提升了评估的准确性和可靠性。