一种动态参数数据管理运行的方法、装置及存储介质与流程

本发明涉及数据管理领域，尤其涉及一种动态参数数据管理运行的方法、装置及存储介质。

背景技术：

1、随着计算机技术以及互联网技术的发展，可控终端的数量大幅提升，在主控端对大量终端进行管理时，由于终端的不断运行，大量动态参数更新存储，例如，执行记录等，主控端需处理大量的终端运行数据，以监控终端的运行情况，因此，针对动态参数的管理系统至关重要。

2、例如，中国专利公开号：cn114116507a，公开了一种基于devops内生安全的源代码检测系统及方法，其中，系统，包括：接口单元、webservice服务器、驱动引擎、自动化测试系统(qtp)以及电力平台数据库。本发明通过对基于devops的待检测源代码的非正常更新和/或非正常运行进行采集、分析、记录及报警，在待检测源代码发生非正常更新和/或后，可通过电子数据平台实时监控记录和报警，实现基于devops源代码的内生安全管理。

3、但是，现有技术中还存在以下问题，

4、在面对大量终端执行预定任务产生的执行记录时，面对海量数据，对执行记录进行验证时算力占用较高，验证效率低。

技术实现思路

1、为此，本发明提供一种动态参数数据管理运行的方法、装置及存储介质，用以克服现有技术中在面对大量终端执行预定任务产生的执行记录时，面对海量数据，对执行记录进行验证时算力占用较高，验证效率低的问题。

2、为实现上述目的，提供一种动态参数数据管理运行的方法，包括：

3、步骤s1，实时获取执行端执行若干工作任务的执行记录，以对所述执行记录进行结构分析确定结构差异特征，所述结构差异特征包括所述执行记录的代码结构相似度以及上下文结构关联系数；

4、步骤s2，依据结构差异特征结合所述执行记录被获取时传输特征的离散差异确定针对所述执行记录的显性结构离散参数，以划分所述执行记录的显性结构离散类别，其中，所述传输特征包括所传输数据量以及数据量变化速率；

5、步骤s3，依据所述执行记录的显性结构离散类别对所述执行记录进行异常分析，以确定异常代码，包括，

6、基于不同时域段内显性结构离散参数的差异识别显性结构弱离散类别执行记录中的特异记录段，遍历提取所述特异记录段中的代码判定代码是否存在异常，且调整基准抽取粒度，以对应抽取粒度抽取非特异记录段中的代码判定代码是否存在异常；

7、或，提取显性结构强离散类别执行记录以基准抽取粒度抽取所述执行记录中的代码判定代码是否存在异常；

8、步骤s4，标定异常代码，发出针对所述异常代码的提示信息。

9、进一步地，所述步骤s1中，确定代码结构相似度的过程包括，

10、将所述执行记录确定为若干记录切片，以确定各所述记录切片中的代码特征；

11、将各所述代码特征抽象向量化，以得到各记录切片的向量；

12、将各记录切片间向量相似度均值确定为代码结构相似度。

13、进一步地，所述步骤s1中，确定所述上下文结构关联系数的过程包括，

14、以滑动窗口移动选定所述执行记录，以得到若干执行记录子集；

15、确定各执行记录子集的基本结构特征，以计算各执行记录子集间的基本结构特征的差异比；

16、将差异比均值确定为上下文结构关联系数；

17、其中，所述基本结构特征包括各行代码长度均值以及代码重复率。

18、进一步地，所述步骤s2中，根据公式（1）计算显性结构离散参数，

19、，

20、公式（1）中，m表示显性结构离散参数，v表示基准时长内数据量变化速率，v0表示预设的数据量变化速率基准阈值，t表示基准时长，n（i）表示第i时刻的传输数据量，△n表示所述基准时长内传输数据量均值，p表示代码结构相似度，g表示上下文结构关联系数，p0表示预设的代码结构相似度基准阈值，g0表示预设的上下文结构关联系数基准阈值，α表示结构相似权重系数，β表示结构关联权重系数。

21、进一步地，所述步骤s2中，划分所述执行记录的显性结构离散类别的过程包括，

22、若所述显性结构离散参数大于或等于预设的显性结构离散参数基准阈值，则判定所述执行记录为显性结构强离散类别；

23、若所述显性结构离散参数小于预设的显性结构离散参数基准阈值，则判定所述执行记录为显性结构弱离散类别。

24、进一步地，所述步骤s3中，识别特异记录段的过程包括，

25、确定时域段内记录切片与剩余各时域段内记录切片对应显性结构离散参数的平均差值；

26、若所述时域段内记录切片对应的平均差值大于预定的标准差异阈值，则识别所述记录切片为特异记录段。

27、进一步地，包括，所述步骤s3中，调整抽取粒度时，

28、调整后的抽取粒度与所述显性结构离散参数呈正相关。

29、进一步地，所述步骤s3中，还包括，每隔预定抽取数量验证显性结构强离散类别执行记录的代码结构，以判定是否需改变异常分析方式，包括，

30、确定所抽取执行代码所在记录切片；

31、比对各所述记录切片间的代码结构相似度；

32、若所述代码结构相似度小于预定的基准相似评估阈值则判定需改变异常分析方式；

33、其中，改变异常分析方式包括遍历提取所述显性结构强离散类别执行记录中的代码直至再次验证代码结构。

34、还提供一种用以存储权利动态参数数据管理运行的方法的存储介质，存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时用于执行动态参数数据管理运行的方法。

35、还提供一种动态参数数据管理运行的装置，其包括：

36、一个或多个处理器；

37、存储器；

38、以及一个或多个程序，

39、其中，所述一个或多个程序用以被配置为由一个或多个处理器执行，所述存储器包括所述存储介质。

40、与现有技术相比，本发明通过对执行记录进行结构分析，确定结构差异特征，基于结构差异特征结合被传输时的传输特征的离散差异确定针对执行记录的显性结构离散参数，并划分显性结构离散类别，后续针对显性结构离散类别适应性的选定不同的异常分析方式，尤其是，针对显性结构弱离散类别执行记录识别特异记录段，遍历提取特异记录段中的代码判定是否存在异常，并且调整抽取粒度，对非特异记录段中的代码进行抽取，判定是否存在异常，对于显性结构弱离散类别执行记录以基准抽取粒度抽取执行记录中的代码判定异常，通过上述步骤，考虑执行记录间结构的差异，适应性选定异常分析方式，在保证可靠性的前提下，减少对大量执行记录分析时的算力消耗，保证验证效率和验证效果。

41、尤其，本发明对执行记录进行结构分析，以确定结构差异特征，执行记录由运行代码记录组成，由于执行端所执行任务的差异性导致执行记录同样存在一定差异，在实际情况中，部分执行端执行任务的重复性较高，因此，执行记录在结构上重复性同样较高，表现在执行记录中的代码结构相似性高，并且上下文结构关联强，极端情况下，可能以周期性循环的形式体现，在这种情况下，执行端运行若存在异常，代码结构可能会存在较为显性的改变，数据表征性强，同样的，传输特征可能会存在较为显性的改变，数据表征性同样较强，因此，本发明考虑结构差异特征，基于结构差异特征结合执行记录被获取时传输特征的离散差异计算显性结构离散参数，以表征执行记录在结构上的离散差异性以及执行端运行稳定性，为后续选择不同的异常分析方式提供数据支持，进而适应性选定异常分析方式，在保证可靠性的前提下，减少对大量执行记录分析时的算力消耗，保证验证效率和验证效果。

42、尤其，本发明在针对显性结构弱离散类别执行记录时，提取特异记录段，在该情况下，显性结构离散参数的数据表征性较强，进而，显性结构离散参数较高时表征特异记录段存在异常倾向，因此，对于特异记录段，采用遍历提取的方式，保证对异常代码的准确，减少遗漏，对于剩余的非特异记录段适应性减少基准抽取粒度，在保证可靠性的前提下，减少对大量执行记录分析时的算力消耗，保证验证效率和验证效果。

43、尤其，本发明在针对显性结构强离散类别执行记录时，由于显性结构强离散类别执行记录下，执行记录对应的代码结构差异大，并且传输特征的离散差异同样较大，因此针对该类别执行记录采取以基准抽取粒度抽取执行记录中代码的形式，对执行记录进行均匀的异常分析，保证验证效率和验证效果。