[發(fā)明專利]基于人工智能的計算機安全

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201780019904.0
• 申請日: 2017-01-24
• 公開（公告）號: CN109313687B
• 公開（公告）日: 2022-06-24
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 賽義德·卡姆蘭·哈桑
• 申請（專利權(quán)）人: 賽義德·卡姆蘭·哈桑
• 主分類號: G06F21/55
• 分類號: G06F21/55
• 代理公司: 上海立群專利代理事務(wù)所(普通合伙) 31291
• 代理人: 毛立群;楊楷

1.基于人工智能的計算機安全系統(tǒng)，其中該系統(tǒng)具有：存儲編程指令的存儲器；處理器，其被耦合至存儲器并且執(zhí)行編程指令；以及至少一個數(shù)據(jù)庫，其中該系統(tǒng)包括提供指定功能的計算機實施的系統(tǒng)，其中該計算機實施的系統(tǒng)是批判性思維記憶感知(CTMP)，進(jìn)一步包括：

a)批判性規(guī)則范圍擴(kuò)展器(CRSE)，其利用已知的感知范圍并將其升級為包括感知的批判性思維范圍；

b)正確規(guī)則，其指示通過使用感知的批判性思維范圍而導(dǎo)出的正確規(guī)則；

c)規(guī)則執(zhí)行(RE)，其執(zhí)行已被確認(rèn)為已存在并根據(jù)記憶對混沌字段的掃描而實現(xiàn)的規(guī)則以產(chǎn)生期望的和相關(guān)的批判性思維決策；

d)批判性決策輸出，其通過比較由感知觀察者仿真器(POE)和RE得出的結(jié)論來產(chǎn)生用于確定CTMP的總體輸出的最終邏輯；

其中該POE產(chǎn)生觀察者的仿真，并在觀察者仿真中增加了感知的范圍的情況下測試/比較所有潛在的感知點；

其中該RE包括安全棋盤，該安全棋盤是基于規(guī)則語法格式(RSF)生成的黑色和白色邏輯規(guī)則的表現(xiàn)區(qū)域，其用于跟蹤規(guī)則集的轉(zhuǎn)換，其中該安全棋盤上的對象表示任何給定安全情形的復(fù)雜性，而這些對象跨安全棋盤的移動指示了由安全規(guī)則集的響應(yīng)來管理的安全情形的演進(jìn)，

所述混沌字段是任意浸沒在日志信息中的概念的“字段”。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的系統(tǒng)，進(jìn)一步包括：

a)主觀意見決策，其是由所選模式匹配算法(SPMA)提供的決策；

b)輸入系統(tǒng)元數(shù)據(jù)，其包括來自SPMA的原始元數(shù)據(jù)，該原始元數(shù)據(jù)描述了算法的機械過程及其如何得到這些決策；

c)推理處理，其通過比較性質(zhì)的屬性來從邏輯上理解斷言，該性質(zhì)是在正確規(guī)則中描述與動作、對象、條件相似的其他事項；

d)規(guī)則處理，其使用已導(dǎo)出的結(jié)果規(guī)則，用作用來確定當(dāng)前問題的范圍的參考點；

e)記憶網(wǎng)，其掃描市場變量日志以獲取可實現(xiàn)的規(guī)則；

f)原始感知產(chǎn)生，其從SPMA接收元數(shù)據(jù)日志，其中對日志進(jìn)行解析并形成表示這種算法的感知的感知，其中以感知復(fù)雜格式(PCF)來存儲該感知，并且由POE來仿真；其中應(yīng)用感知角度指示已經(jīng)被SPMA應(yīng)用和利用的感知角度；

g)自動感知發(fā)現(xiàn)機制(APDM)，其利用創(chuàng)造性模塊，該創(chuàng)造性模塊產(chǎn)生根據(jù)由應(yīng)用感知角度提供的輸入而形成的混合感知，從而可以增加感知的范圍；

h)自我批判性知識密度(SCKD)，其估計可報告日志無法獲得的潛在未知知識的范圍和類型，由此CTMP隨后的批判性思維特征可以利用所有涉及的知識的潛在范圍；其中批判性思維指示基于規(guī)則的思維的外部殼管轄權(quán)，所述外部殼是邏輯推斷零數(shù)據(jù)庫的先驗實時防御(LIZARD)系統(tǒng)中具有對整個系統(tǒng)的決策有少量影響的新的實驗的模塊的功能區(qū)段；

i)隱含推導(dǎo)(ID)，其從當(dāng)前應(yīng)用感知角度導(dǎo)出可能被隱含的感知數(shù)據(jù)的角度；

其中SPMA經(jīng)由感知和規(guī)則與CTMP所執(zhí)行的批判性思維并置。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的系統(tǒng)，進(jìn)一步包括：

a)資源管理分配(RMA)，在其中可調(diào)策略指示被用來執(zhí)行觀察者仿真的感知量，其中所選擇的感知的優(yōu)先級根據(jù)降序的權(quán)重進(jìn)行選擇，其中然后該策略指示選擇截斷的方式，而不是選擇百分比、固定數(shù)或更復(fù)雜的算法；

b)存儲搜索(SS)，其使用從數(shù)據(jù)增強日志導(dǎo)出的CVF作為感知存儲(PS)的數(shù)據(jù)庫查找中的準(zhǔn)則，其中在PS中，除了其相關(guān)的權(quán)重外，感知還以可比變量格式(CVF)存儲為其索引；

c)度量處理，其使來自SPMA的變量分配的逆向工程；

d)感知演繹(PD)，其使用分配響應(yīng)以及其相應(yīng)的系統(tǒng)元數(shù)據(jù)來復(fù)制分配響應(yīng)的原始感知；

e)元數(shù)據(jù)分類模塊(MCM)，在其中使用基于語法的信息分類將調(diào)試和算法跟蹤分為不同的類別，其中該類別被用于組織和產(chǎn)生與風(fēng)險和機會相關(guān)的不同的分配響應(yīng)；

f)度量組合，其將感知角度分為度量的類別；

g)度量轉(zhuǎn)換，其將各個度量反轉(zhuǎn)回到整個感知角度；

h)度量擴(kuò)展(ME)，其將多個以及變化的感知角度的度量按類別存儲在各個數(shù)據(jù)庫中；

i)可比較可變格式生成器(CVFG)，其將信息流轉(zhuǎn)換為可比較可變格式(CVF)。