一种基于大数据分析的正版软件检测处理方法和系统技术方案

本申请公开了基于大数据分析的正版软件检测处理方法和系统，涉及软件管理技术领域，该方法包括：获取待检测的客户端设备中各个安装软件的安装源信息；基于软件安装授权库对各个安装软件的安装源信息分别进行验证，以识别各个安装软件是否存在潜在盗版风险；针对所识别到的存在潜在盗版风险的各个风险安装软件，获取该风险安装软件的在线服务日志，并从在线服务日志提取多维风险特征；将各个风险安装软件的多维风险特征分别输入至盗版识别模型，以相应确定是否存在盗版风险，盗版识别模型采用深度学习模型。由此，通过综合应用大数据分析和深度学习模型，实现对设备中各类安装软件的正版化的自动检测。

【技术实现步骤摘要】

本申请涉及软件管理，尤其涉及一种基于大数据分析的正版软件检测处理方法和系统。

技术介绍

1、针对软件盗版问题，各国政府和软件企业都在积极采取措施，推广正版软件的使用。目前在软件正版化管理领域，已有一些基于人工审核和简单扫描的工具应用于市场，用以协助组织和企业管理软件的安装和使用情况。

2、目前，针对正版软件的检测管理，主要通过以下几个步骤实现：首先通过人工记录或自动扫描的方式采集终端设备上的软件安装情况；然后进行人工分析，确认软件的合法性与授权状态；最后输出报告，供企业或机构的管理者进行进一步的合规检查。因此，人工操作占据了相当重要的部分；无论是软件信息的录入、分类，还是授权状态的核查，都依赖于大量的人工参与，不仅增加了管理成本，也大大降低了检查的效率。然而，在大型企业或政府机构中，数以千计的计算机终端需要逐一检查，人工检测管理的方式往往力不从心，容易造成数据遗漏或错误。

3、此外，目前的正版软件检查工具的功能较为单一，主要集中在简单的扫描和数据比对上，依赖硬编码的规则来判断授权状态，缺少对软件使用行为的深入分析和理解，灵活性和智能本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于大数据分析的正版软件检测处理方法，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述盗版识别模型为多模态神经网络，所述多模态神经网络包含CNN模块、MLP模块、特征融合模块和分类模块；

3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述特征融合模块采用基于自注意力机制的特征融合模块，并用于通过执行以下操作来生成融合特征：

4.根据权利要求2或3所述的方法，其中，所述CNN模块采用多尺度卷积网络模块；所述多尺度卷积网络模块中引入了多个不同尺度的卷积核，以同时捕获短期细粒度和长期粗粒度的特征行为模式：

5.根据权利要求4所述的方法，其中，所述卷...

【技术特征摘要】

1.一种基于大数据分析的正版软件检测处理方法，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述盗版识别模型为多模态神经网络，所述多模态神经网络包含cnn模块、mlp模块、特征融合模块和分类模块；

3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述特征融合模块采用基于自注意力机制的特征融合模块，并用于通过执行以下操作来生成融合特征：

4.根据权利要求2或3所述的方法，其中，所述cnn模块采用多尺度卷积网络模块；所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵宇，夏岩，冯钦华，
申请(专利权)人：北京思图科技有限公司，
类型：发明
国别省市：