【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及软件测试与质量保证，具体来说，涉及一种基于动态行为识别软件异常并自动修复的系统及方法。
技术介绍
1、随着软件系统的日益复杂，软件在运行过程中出现的异常行为难以预测和避免。传统的异常检测方法往往依赖于静态代码分析或预设的异常处理逻辑，难以应对动态变化的运行环境。此外，异常发生后的人工修复过程不仅耗时耗力，还可能引入新的错误。
2、针对上述问题，如何快速识别异常行为，并自动触发修复机制成为了人们急需解决的技术问题。
技术实现思路
1、针对相关技术中的上述技术问题，本专利技术提出一种基于动态行为识别软件异常并自动修复的系统及方法，能够克服现有技术的上述不足。
2、为实现上述技术目的，本专利技术的技术方案是这样实现的：
3、一种基于动态行为识别软件异常并自动修复的系统，包括行为监控模块、行为模式识别模块、异常诊断模块、自动修复模块、反馈优化模块及安全与隐私保护模块；
4、所述行为监控模块，用于实时收集软件运行时的各种行为数据，并对行为数据进行预处理；
5、所述行为模式识别模块，用于从预处理后的数据中提取关键特征构建反映软件行为模式的特征集，利用机器学习算法对收集到的特征集进行模型训练，通过交叉验证评估模型的性能；
6、所述异常诊断模块用于将实时采集的数据输入到训练好的模型中进行分析，识别出异常行为，当检测到异常行为时触发预警机制；
7、所述自动修复模块，用于对识别出的异常行为进行分析，根据异
8、所述反馈优化模块，用于将修复结果和新的行为数据反馈给行为模式识别模块以更新和完善行为模式库；
9、所述安全与隐私保护模块，用于对行为数据进行存储和对敏感数据进行加密处理。
10、进一步地，所述行为数据包括内存使用、cpu占用、网络请求、用户交互、性能指标、日志文件、用户操作记录。
11、进一步地，所述修复策略包括重启服务、回滚变更、调整配置参数、执行预设的修复脚本。
12、进一步地，所述机器学习算法包括支持向量机、随机森林、神经网络。
13、一种基于动态行为识别软件异常并自动修复的方法，运用所述的系统，具体步骤如下：
14、s1 数据收集：收集软件运行时的各种行为数据；
15、s2数据预处理：对数据进行清洗、转换和归一化处理；
16、s3模型训练：从预处理后的数据中提取关键特征构建特征集，利用机器学习算法使用历史数据进行模型训练，通过交叉验证评估模型的性能；
17、s4异常检测：将实时采集的数据输入到训练好的模型中进行分析，识别出异常行为，当检测到异常行为时触发预警机制；
18、s5响应与处理：根据异常行为的类型和严重程度制定相应的修复策略，在预警触发后系统自动执行预设的修复策略，并在修复完成后对修复效果进行验证；
19、s6用户反馈集成：收集每次检测与修复的结果数据，根据反馈结果和实际需求对修复策略进行调整和改进；
20、s6模型迭代优化：将收集的每次检测与修复的结果数据输入到算法模型进行训练和持续优化；
21、s7数据存储与安全管理：对行为数据进行存储和对敏感数据进行加密处理。
22、进一步地，所述行为数据包括内存使用、cpu占用、网络请求、用户交互、性能指标、日志文件、用户操作记录。
23、进一步地，所述修复策略包括重启服务、回滚变更、调整配置参数、执行预设的修复脚本。
24、进一步地，所述机器学习算法包括支持向量机、随机森林、神经网络。
25、本专利技术的有益效果：本专利技术通过实时监控软件运行时的行为模式，利用先进的模式识别技术快速识别异常行为，并自动触发修复机制，提高了软件运行的稳定性和可靠性，降低维护成本。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种基于动态行为识别软件异常并自动修复的系统，其特征在于，包括行为监控模块、行为模式识别模块、异常诊断模块、自动修复模块、反馈优化模块及安全与隐私保护模块；
2.根据权利要求1所述的基于动态行为识别软件异常并自动修复的系统，其特征在于，所述行为数据包括内存使用、CPU占用、网络请求、用户交互、性能指标、日志文件、用户操作记录。
3.根据权利要求1所述的基于动态行为识别软件异常并自动修复的系统，其特征在于，所述修复策略包括重启服务、回滚变更、调整配置参数、执行预设的修复脚本。
4.根据权利要求1所述的基于动态行为识别软件异常并自动修复的系统，其特征在于，所述机器学习算法包括支持向量机、随机森林、神经网络。
5.一种基于动态行为识别软件异常并自动修复的方法，其特征在于，运用权利要求1-4任一项所述的系统，具体步骤如下：
6.根据权利要求5所述的基于动态行为识别软件异常并自动修复的方法，其特征在于，所述行为数据包括内存使用、CPU占用、网络请求、用户交互、性能指标、日志文件、用户操作记录。
7.根据权利要求5所
8.根据权利要求5所述的基于动态行为识别软件异常并自动修复的方法，其特征在于，所述机器学习算法包括支持向量机、随机森林、神经网络。
...【技术特征摘要】
1.一种基于动态行为识别软件异常并自动修复的系统，其特征在于，包括行为监控模块、行为模式识别模块、异常诊断模块、自动修复模块、反馈优化模块及安全与隐私保护模块；
2.根据权利要求1所述的基于动态行为识别软件异常并自动修复的系统，其特征在于，所述行为数据包括内存使用、cpu占用、网络请求、用户交互、性能指标、日志文件、用户操作记录。
3.根据权利要求1所述的基于动态行为识别软件异常并自动修复的系统，其特征在于，所述修复策略包括重启服务、回滚变更、调整配置参数、执行预设的修复脚本。
4.根据权利要求1所述的基于动态行为识别软件异常并自动修复的系统，其特征在于，所述机器学习算法包括支持向量机、随机...
【专利技术属性】
技术研发人员：朱泽，单酉，刘强，
申请(专利权)人：北京航天云路有限公司，
类型：发明
国别省市：
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