基于AI大模型的营销业务系统接口安全分析方法与流程

本申请涉及智能分析领域，且更为具体地，涉及一种基于ai大模型的营销业务系统接口安全分析方法。

背景技术：

1、随着营销2.0业务向移动端、互联网区及多渠道持续延伸，电费缴纳、优惠券领用、积分兑换、阶梯电价优惠等业务依赖大量接口协同完成，接口之间具有调用频繁、链路复杂、状态变化快及业务逻辑强关联等特点。一旦接口存在越权访问、参数篡改、重放攻击或业务逻辑绕过等风险，可能造成营销资产损失、用户信息泄露及业务服务异常，因此有必要构建适用于营销业务场景的接口安全分析方案。

2、现有方案通常通过api网关、waf、dast工具或预设规则，对单次请求报文、鉴权字段及响应特征进行匹配检测，部分方案引入大模型对接口文本或日志进行风险识别。然而，传统方案侧重孤立接口分析，难以还原跨会话、跨接口调用形成的时序因果关系，无法有效发现优惠领取、核销、支付及退款等链式业务中的越权与逻辑漏洞；直接将大规模访问记录输入大模型，还易产生上下文冗余、令牌溢出和推理延迟。多个安全智能体并发分析时，亦可能出现状态写入冲突、判定分歧及陈旧风险结果滞留，导致误报增加和验证资源浪费。此外，静态鉴权信息难以支持动态签名接口的自动化复测，使分析结果与漏洞确权相互割裂。

3、因此，期待一种优化的基于ai大模型的营销业务系统接口安全分析方法。

技术实现思路

1、为了解决上述技术问题，本申请提供了一种基于ai大模型的营销业务系统接口安全分析方法。

2、根据本申请的一个方面，提供了一种基于ai大模型的营销业务系统接口安全分析方法，其包括：

3、步骤一，基于会话令牌与全链路追踪标识，对营销接口访问记录集合进行时序因果关联与拓扑映射以得到营销业务时序属性图谱及动态鉴权特征集合；

4、步骤二，基于多安全专科智能体的检测维度特征，对营销业务时序属性图谱进行子图裁剪与差异化视域投影以生成微视域上下文切片集合；

5、步骤三，通过大模型安全智能体集群对微视域上下文切片集合进行异步并发漏洞推理，并将推理所得局部安全标记以无锁方式写入基于无冲突复制数据类型构建的分层共享黑板，得到安全状态图元集合；

6、步骤四，基于营销资产敏感度先验权重，对安全状态图元集合中多智能体判定分歧的冲突图元进行概率分配转化与证据正交合成演算以得到高置信度风险节点集；

7、步骤五，基于动态鉴权特征集合中的签名校验值与时效令牌，对高置信度风险节点集指示的脆弱参数进行自动化穿透验证与确权以生成营销接口安全审计报告。

8、与现有技术相比，本申请提供的一种基于ai大模型的营销业务系统接口安全分析方法，其通过会话令牌与追踪标识还原时序拓扑，按专科检测维度裁剪微视域上下文，并利用基于无冲突复制数据类型的分层共享黑板实现多智能体无锁并发推理；继而结合营销资产敏感度先验权重，对分歧结果进行证据融合，并依据动态鉴权特征实施自动化穿透确权。由此可减少上下文冗余及并发冲突，抑制陈旧结果和单一判定引起的误报，提高复杂链式业务漏洞的识别效率、风险置信度与验证准确性，最终实现营销业务系统接口风险的高效分析、可靠确权及审计闭环。

1.一种基于ai大模型的营销业务系统接口安全分析方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的基于ai大模型的营销业务系统接口安全分析方法，其特征在于，营销接口访问记录集合包含请求头部鉴权字段、业务载荷数据、会话令牌和全链路追踪标识。

3.根据权利要求2所述的基于ai大模型的营销业务系统接口安全分析方法，其特征在于，步骤一，包括：

4.根据权利要求1所述的基于ai大模型的营销业务系统接口安全分析方法，其特征在于，步骤二，包括：

5.根据权利要求1所述的基于ai大模型的营销业务系统接口安全分析方法，其特征在于，步骤三，包括：

6.根据权利要求1所述的基于ai大模型的营销业务系统接口安全分析方法，其特征在于，步骤四，包括：

7.根据权利要求1所述的基于ai大模型的营销业务系统接口安全分析方法，其特征在于，步骤五，包括：

8.根据权利要求3所述的基于ai大模型的营销业务系统接口安全分析方法，其特征在于，对营销接口访问记录集合中的请求头部鉴权字段进行有效性权重计算与分离提取以得到动态鉴权特征集合及业务追踪记录集，包括：

9.根据权利要求4所述的基于ai大模型的营销业务系统接口安全分析方法，其特征在于，对营销业务时序属性图谱中各节点的属性向量与各专科维度特征向量进行语义关联度计算以得到维度关联图谱，包括：

10.根据权利要求5所述的基于ai大模型的营销业务系统接口安全分析方法，其特征在于，对并发初始黑板状态图中多源并发状态向量进行最值聚合与并集收敛以得到安全状态图元集合，包括：