CN111142898A - 一种基于群体智能模式的数据防泄漏终端升级方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种基于群体智能模式的数据防泄漏终端升级方法及系统，所述系统包括：终端问题收集模块、终端升级预测模块、决策计算模块、升级执行模块；所述终端问题收集模块，通过终端中的日志收集引擎获取试点终端升级后产生的问题；所述终端升级预测模块，用于利用历史数据与现阶段收集的问题推导预测升级的问题；所述决策计算模块，用于利用收集到的各类决策信息，并基于群体智能模式获得升级策略，确定是否扩大升级范围；所述升级执行模块，用于发布终端升级任务，推动指定终端进行升级操作。根据本发明的方案，根据设定或自动计算获取小范围的试点升级终端，并利用终端日志系统收集升级后产生的问题，在此基础上不为迭代、计算问题收敛程度，从而自动开展后续轮数的终端长级任务或提供有效长级决策建议。

Description

一种基于群体智能模式的数据防泄漏终端升级方法及系统

技术领域

本发明涉及数据安全领域，尤其涉及一种基于群体智能模式的数据防泄漏终端升级方法及系统。

背景技术

随着各行业对数据的日益重视，数据的安全问题也得到了数据的使用者的关注。数据安全问题作为信息安全的重要分支，也得到了快速发展。作为数据安全的防护手段，数据防泄漏系统也逐渐向智能化方向发展，越来越贴合用户的使用习惯。但数据防泄漏系统不是一成不变的，它需要进行系统升级以满足用户日益增长的使用需求。

现有技术中，存在下发升级任务，人为安排升级时机，通知具有数据防泄漏系统的终端进行迭代升级的解决方式，用以满足用户日益增长的使用需求及终端的稳定性、便捷性。

图1说明了现有技术中人为安排升级时机的数据防泄漏终端升级方法。终端升级由人为安排，并下发升级任务。在具有多个数据防泄漏终端的环境中，例如通过前期小面积升级的方法探测升级有效性，确定升级导致的问题收敛后，再开启大面积升级。这种方式在大面积升级时，存在以下问题：

1、难以把所致大面积升级时机，若在问题没有暴露时进行大面积升级，会导致升级过程失败、问题范围扩大，影响正常使用。

2、升级任务的时效性会导致长期未登录的终端错过推送的升级信息。

3、选择升级目标存在困难，需要人为筛选哪些数据防泄漏设备需要升级；如果某些数据防泄漏终端升级失败，还需要再次进行人为筛选，并重新下发升级任务。

现有的数据防泄漏终端在升级操作中，在问题收集、大面积升级以及自动升级方面都存在不足，导致升级后仍出现问题，又需要人为重新升级，影响客户使用。

发明内容

为解决上述技术问题，本发明提出了一种基于群体智能模式的数据防泄漏终端升级方法及系统，所述方法及系统，用以解决现有技术在数据防泄漏终端在升级操作中，在问题收集、大面积升级以及自动升级方面都存在不足，导致升级后仍出现问题，又需要人为重新升级，影响客户使用的技术问题。

根据本发明的第一方面，提供一种基于群体智能模式的数据防泄漏终端升级系统，所述基于群体智能模式的数据防泄漏终端升级系统包括终端问题收集模块、终端升级预测模块、决策计算模块、升级执行模块；

所述终端问题收集模块，通过终端中的日志收集引擎获取试点终端升级后产生的问题；

所述终端升级预测模块，用于利用历史数据与现阶段收集的问题推导预测升级的问题；

所述决策计算模块，用于利用收集到的各类决策信息，并基于群体智能模式获得升级策略，确定是否扩大升级范围；

所述升级执行模块，用于发布终端升级任务，推动指定终端进行升级操作。

进一步地，所述终端问题收集模块包括功能点划分子模块、问题日志记录子模块、功能使用比例统计子模块、功能使用覆盖率统计子模块、使用时长统计子模块、阈值设置子模块；

所述功能点划分子模块，用于为升级包划分功能点，并对每个功能点里的每个操作进行编号，建立问题与功能点、功能点里的操作的对照表；

所述问题日志记录子模块，用于在每次升级变更时，上传升级包，按照配置表选择试点终端；在试点终端按升级包完成升级后，启动日志收集引擎采集日志，记录问题，查找与该问题对应的功能点，并标记问题的严重程度；

所述功能使用比例统计子模块，用于统计试点终端各功能点的使用比例；

所述功能使用覆盖率统计子模块，用于统计功能点使用的覆盖率，确定出试点终端用户的功能使用情况，判断是否完成对所有功能点的测试；

所述使用时长统计子模块，用于统计试点终端的数据防泄漏系统运行时长；

所述阈值设置子模块，用于设置触发终端升级预测模块的升级预测阈值。

进一步地，按照数据防泄漏终端的用户的权限、级别、使用时长对全部用户进行分级，获取各级别用户的数量，按预先设置的试点用户比例阈值确定试点用户数量，随机从各级别用户中按试点用户数量选取试点用户，将选取的试点用户写入配置表，所述配置表可以动态调整。

进一步地，所述升级预测阈值可以为一个或多个。

进一步地，所述终端升级预测模块包括原版本问题统计子模块、新版本问题统计子模块、新老版本问题对比子模块、升级后解决问题与产生问题统计子模块；

所述原版本问题统计子模块，用于统计所述数据防泄漏终端原始版本的问题；

所述新版本问题统计子模块，接收并统计由终端问题收集模块推送的升级包试点终端产生的问题；

所述新老版本问题对比子模块，用于基于所述数据防泄漏终端原始版本的问题与升级包试点终端产生的问题进行对比，得出对比结果；

所述升级后解决问题与产生问题统计子模块，用于根据所述对比结果，计算出原始版本问题的解决比例、产生的新问题的数量、新问题的严重性，所述新问题的严重性分为高、中、低三个级别；并基于知识库预测升级包更新后产生的问题，将产生的新问题、预测的问题推送给决策计算模块。

所述决策计算模块，用于利用收集到的各类决策信息，并基于群体智能模式获得升级策略，确定是否扩大升级范围。

进一步地，所述决策计算模块包括升级预测结果分析子模块、能否升级指标定义子模块、影响范围评估子模块、决策是否升级子模块；

所述升级预测结果分析子模块，用于统计所述终端升级预测模块推送的升级包解决的问题，并按预设阈值将所述升级包解决问题划分为高、中、低三个级别，分别统计高、中、低三个级别的问题数量n₁、n₂、n₃；获取终端升级预测模块统计的数据防泄漏终端预测新引入的问题，并按所述预设阈值将新引入问题划分为高、中、低三个级别，分别统计高、中、低级别的问题数量m₁、m₂、m₃；

所述能否升级指标定义子模块，定义高、中、低级别问题的影响权重w₁、w₂、w₃，以及新引入问题容忍度权重因子α；

所述影响范围评估子模块，计算决策因子P的数值，

计算公式为

P值大于0时表示升级后版本优于升级前版本；

所述决策是否升级子模块，在P值大于0时，确定扩大升级范围，否则不允许升级，通知研发部门重新上传升级包进行试点测试。

进一步地，所述升级执行模块包括下发升级任务子模块、智能化升级子模块、以及监控升级状态子模块；

所述下发升级任务子模块在接收到所述决策计算模块发布的升级消息及升级任务后，触发智能化升级子模块；

所述智能化升级子模块利用群体智能模式算法，确定满足升级条件的数据防泄漏终端，并将升级包及升级任务下发给所述满足升级条件的数据防泄漏终端；

所述监控升级状态子模块，监控所述满足升级条件的数据防泄漏终端的升级状态，如果升级失败则重新进行升级；升级成功后，触发终端问题收集模块采集升级后的数据防泄漏终端的问题日志，供下次升级时终端升级预测模块分析数据。

根据本发明第二方面，提供一种基于群体智能模式的数据防泄漏终端升级方法，所述基于群体智能模式的数据防泄漏终端升级方法基于如前所述的数据防泄漏终端升级系统，执行以下步骤：

步骤S701：发布并上传升级包；

步骤S702：选择试点终端进行升级，并向所述试点终端下发升级任务；

步骤S703：收集及分析所述试点终端产生的问题；

步骤S704：进行升级预测，利用历史数据与现阶段收集的问题推导预测升级的问题；

步骤S705：利用收集到的各类决策信息，进行决策计算；

步骤S706：根据决策计算的结果判断是否允许扩大升级范围，若是，进入步骤S707，否则，进入步骤S701；

步骤S707：对扩大升级范围的数据防泄漏终端执行升级。

根据本发明第三方面，提供一种基于群体智能模式的数据防泄漏终端升级系统，包括：

处理器，用于执行多条指令；

存储器，用于存储多条指令；

其中，所述多条指令，用于由所述存储器存储，并由所述处理器加载并执行如前所述的基于群体智能模式的数据防泄漏终端升级方法。

根据本发明第四方面，提供一种计算机可读存储介质，所述存储介质中存储有多条指令；所述多条指令，用于由处理器加载并执行如前所述的基于群体智能模式的数据防泄漏终端升级方法。

根据本发明的上述方案，根据设定或自动计算获取小范围的试点升级终端，并利用终端日志系统收集升级后产生的问题，在此基础上不为迭代、计算问题收敛程度，从而自动开展后续轮数的终端长级任务或提供有效长级决策建议。

上述说明仅是本发明技术方案的概述，为了能够更清楚了解本发明的技术手段，并可依照说明书的内容予以实施，以下以本发明的较佳实施例并配合附图详细说明如后。

附图说明

构成本发明的一部分的附图用来提供对本发明的进一步理解，本发明提供如下附图进行说明。在附图中：

图1为现有技术人为安排升级时机的数据防泄漏终端升级方法方法的流程图；

图2为本发明的一个实施方式的基于群体智能模式的数据防泄漏终端升级系统的总体架构图；

图3为本发明一个实施方式的终端问题收集模块的组成框图；

图4为本发明的一个实施方式的终端升级预测模块的组成框图；

图5为本发明一个实施方式的决策计算模块的组成框图；

图6为本发明的一个实施方式的升级执行模块的组成框图；

图7为本发明的基于群体智能模式的数据防泄漏终端升级方法流程图；

图8为本发明的企业内部基于群体智能模式的数据防泄漏终端升级方法流程图。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明具体实施例及相应的附图对本发明技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

首先结合图2说明本发明的基于群体智能模式的数据防泄漏终端升级系统的总体架构，图2示出了根据本发明的一个实施方式的基于群体智能模式的数据防泄漏终端升级系统的总体架构图。如图2所示：

所述数据防泄漏终端升级系统包括终端问题收集模块、终端升级预测模块、决策计算模块、升级执行模块；

所述终端问题收集模块，通过终端中的日志收集引擎获取试点终端升级后产生的问题；

所述终端升级预测模块，用于利用历史数据与现阶段收集的问题推导预测升级的问题；

所述决策计算模块，用于利用收集到的各类决策信息，并基于群体智能模式获得升级策略，确定是否扩大升级范围；

所述升级执行模块，用于发布终端升级任务，推动指定终端进行升级操作。

所述终端问题收集模块，通过终端中的日志收集引擎获取试点终端升级后产生的问题；

图3示出了根据本发明的一个实施方式的终端问题收集模块的组成框图。

如图3所示：

所述终端问题收集模块包括功能点划分子模块、问题日志记录子模块、功能使用比例统计子模块、功能使用覆盖率统计子模块、使用时长统计子模块、阈值设置子模块；

所述功能点划分子模块，用于为升级包划分功能点，并对每个功能点里的每个操作进行编号，建立问题与功能点、功能点里的操作的对照表；

所述问题日志记录子模块，用于在每次升级变更时，上传升级包，按照配置表选择试点终端；在试点终端按升级包完成升级后，启动日志收集引擎采集日志，记录问题，查找与该问题对应的功能点，并标记问题的严重程度；

本实施例中，按照数据防泄漏终端的用户的权限、级别、使用时长对全部用户进行分级，获取各级别用户的数量，按预先设置的试点用户比例阈值确定试点用户数量，随机从各级别用户中按试点用户数量选取试点用户，将选取的试点用户写入配置表，所述配置表可以动态调整。

所述功能使用比例统计子模块，用于统计试点终端各功能点的使用比例；

所述功能使用覆盖率统计子模块，用于统计功能点使用的覆盖率，确定出试点终端用户的功能使用情况，判断是否完成对所有功能点的测试；

本实施例中，可以根据试点终端的日志，分析出试点终端用户重点使用的功能点，对全部试点终端进行统计，可以判断是否完成对所有功能点的测试。

所述使用时长统计子模块，用于统计试点终端的数据防泄漏系统运行时长；

所述阈值设置子模块，用于设置触发终端升级预测模块的升级预测阈值；

本实施例中，所述升级预测阈值可以为一个或多个，例如，可以设置功能使用覆盖率高于90％则触发终端升级预测模块，或功能使用覆盖率高于90％且试点终端的数据防泄漏系统运行时长大于3天，则触发终端升级预测模块。

所述终端升级预测模块，用于利用历史数据与现阶段收集的问题推导预测升级的问题；

图4示出了根据本发明的一个实施方式的终端升级预测模块的组成框图。

如图4所示：

所述终端升级预测模块包括原版本问题统计子模块、新版本问题统计子模块、新老版本问题对比子模块、升级后解决问题与产生问题统计子模块；

所述原版本问题统计子模块，用于统计所述数据防泄漏终端原始版本的问题；

所述新版本问题统计子模块，接收并统计由终端问题收集模块推送的升级包试点终端产生的问题；

所述新老版本问题对比子模块，用于基于所述数据防泄漏终端原始版本的问题与升级包试点终端产生的问题进行对比，得出对比结果；

所述升级后解决问题与产生问题统计子模块，用于根据所述对比结果，计算出原始版本问题的解决比例、产生的新问题的数量、新问题的严重性，所述新问题的严重性分为高、中、低三个级别；并基于知识库预测升级包更新后产生的问题，将产生的新问题、预测的问题推送给决策计算模块。

所述决策计算模块，用于利用收集到的各类决策信息，并基于群体智能模式获得升级策略，确定是否扩大升级范围；

图5示出了根据本发明的一个实施方式的决策计算模块的组成框图。如图5所示：

所述决策计算模块包括升级预测结果分析子模块、能否升级指标定义子模块、影响范围评估子模块、决策是否升级子模块；

所述升级预测结果分析子模块，用于统计所述终端升级预测模块推送的升级包解决的问题，并按预设阈值将所述升级包解决问题划分为高、中、低三个级别，分别统计高、中、低三个级别的问题数量n₁、n₂、n₃；获取终端升级预测模块统计的数据防泄漏终端预测新引入的问题，并按所述预设阈值将新引入问题划分为高、中、低三个级别，分别统计高、中、低级别的问题数量m₁、m₂、m₃；

所述能否升级指标定义子模块，定义高、中、低级别问题的影响权重w₁、w₂、w₃，以及新引入问题容忍度权重因子α；

本实施例中，问题的严重性越高，权重值设置的越高，可以根据用户对严重性高的问题的敏感程度，适当提高严重性高的问题的权重。新引入问题容忍度权重因子α默认大于2，表示新版本升级包解决的问题至少两倍于引入的问题。如果用户对新引入问题比较严格，则该新引入问题容忍度权重因子α可以再调整的大一些。

所述影响范围评估子模块，计算决策因子P的数值，

计算公式为

P值大于0时表示升级后版本优于升级前版本；

所述决策是否升级子模块，在P值大于0时，确定扩大升级范围，否则不允许升级，通知研发部门重新上传升级包进行试点测试。

所述决策计算模块能够评估升级包能解决问题的数量及严重性、新增问题的数量及严重性，确定是否扩大升级范围。当升级包优于原版本时，确定扩大升级范围，否则不允许升级，通知研发部门重新上传升级包进行试点测试。

所述升级执行模块，用于发布终端升级任务，推动指定终端进行升级操作；

图6示出了根据本发明的一个实施方式的升级执行模块的组成框图。如图6所示：

所述升级执行模块包括下发升级任务子模块、智能化升级子模块、以及监控升级状态子模块；

所述下发升级任务子模块在接收到所述决策计算模块发布的升级消息及升级任务后，触发智能化升级子模块；

所述智能化升级子模块利用群体智能模式算法，确定满足升级条件的数据防泄漏终端，并将升级包及升级任务下发给所述满足升级条件的数据防泄漏终端；

所述监控升级状态子模块，监控所述满足升级条件的数据防泄漏终端的升级状态，如果升级失败则重新进行升级；升级成功后，触发终端问题收集模块采集升级后的数据防泄漏终端的问题日志，供下次升级时终端升级预测模块分析数据。

以下结合图7说明本发明的基于群体智能模式的数据防泄漏终端升级方法，图7示出了根据本发明的基于群体智能模式的数据防泄漏终端升级方法流程图。所述方法基于如前所述的基于群体智能模式的数据防泄漏终端升级系统。如图7所示：

步骤S701：发布并上传升级包；

步骤S702：选择试点终端进行升级，并向所述试点终端下发升级任务；

步骤S703：收集及分析所述试点终端产生的问题；

步骤S704：进行升级预测，利用历史数据与现阶段收集的问题推导预测升级的问题；

步骤S705：利用收集到的各类决策信息，进行决策计算；

步骤S706：根据决策计算的结果判断是否允许扩大升级范围，若是，进入步骤S707，否则，进入步骤S701；

步骤S707：对扩大升级范围的数据防泄漏终端执行升级。

以下实施例结合图8说明企业内部的基于群体智能模式的数据防泄漏终端升级方法。

部署如上所述的基于群体智能模式的数据防泄漏终端升级系统，在需要更新客户端版本时，执行以下步骤：

步骤S801：通过控制台页面上传升级包，确定试点终端进行升级；

步骤S802：终端问题收集模块统计每个试点终端出现的问题、使用频率、使用功能点覆盖率、使用时长；

步骤S803：终端升级预测模块接收到终端问题收集模块的记录，对比原版本存在的问题，预测新版本升级包升级后能解决的问题、引入的新问题，并将预测结果推送给决策计算模块；

步骤S804：决策计算模块根据所述终端升级预测模块推送的消息，评估问题影响范围，如果无影响功能正常使用的问题，并且安装了新版本升级包的终端的使用时长、功能点覆盖率都满足指标，则允许该升级包进行扩大范围升级；将升级指令发送给升级执行模块；

步骤S805：升级执行模块接收到所述决策计算模块的升级执行指令，将该升级包下发给满足升级需求的终端，并监控各个终端的升级进展；

步骤S806：各终端升级完成后，将该版本之前收集的问题放入历史问题列表，并重新记录当前版本的问题。

本发明实施例进一步给出一种基于群体智能模式的数据防泄漏终端升级系统，包括：

处理器，用于执行多条指令；

存储器，用于存储多条指令；

其中，所述多条指令，用于由所述存储器存储，并由所述处理器加载并执行如前所述的基于群体智能模式的数据防泄漏终端升级方法。

本发明实施例进一步给出一种计算机可读存储介质，所述存储介质中存储有多条指令；所述多条指令，用于由处理器加载并执行如前所述的基于群体智能模式的数据防泄漏终端升级方法。

需要说明的是，在不冲突的情况下，本发明中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。

在本发明所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统，装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如，多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。

所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。

另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用硬件加软件功能单元的形式实现。

上述以软件功能单元的形式实现的集成的单元，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。上述软件功能单元存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机装置(可以是个人计算机，实体机服务器，或者网络云服务器等，需安装Windows或者Windows Server操作系统)执行本发明各个实施例所述方法的部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、随机存取存储器(RandomAccess Memory，RAM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

以上所述，仅是本发明的较佳实施例而已，并非对本发明作任何形式上的限制，依据本发明的技术实质对以上实施例所作的任何简单修改、等同变化与修饰，均仍属于本发明技术方案的范围内。

Claims (10)

1.一种基于群体智能模式的数据防泄漏终端升级系统，其特征在于，所述基于群体智能模式的数据防泄漏终端升级系统包括终端问题收集模块、终端升级预测模块、决策计算模块、升级执行模块；

所述终端问题收集模块，通过终端中的日志收集引擎获取试点终端升级后产生的问题；

所述终端升级预测模块，用于利用历史数据与现阶段收集的问题推导预测升级的问题；

所述决策计算模块，用于利用收集到的各类决策信息，并基于群体智能模式获得升级策略，确定是否扩大升级范围；

所述升级执行模块，用于发布终端升级任务，推动指定终端进行升级操作。

2.如权利要求1所述的基于群体智能模式的数据防泄漏终端升级系统，其特征在于，所述终端问题收集模块包括功能点划分子模块、问题日志记录子模块、功能使用比例统计子模块、功能使用覆盖率统计子模块、使用时长统计子模块、阈值设置子模块；

所述功能点划分子模块，用于为升级包划分功能点，并对每个功能点里的每个操作进行编号，建立问题与功能点、功能点里的操作的对照表；

所述问题日志记录子模块，用于在每次升级变更时，上传升级包，按照配置表选择试点终端；在试点终端按升级包完成升级后，启动日志收集引擎采集日志，记录问题，查找与该问题对应的功能点，并标记问题的严重程度；

所述功能使用比例统计子模块，用于统计试点终端各功能点的使用比例；

所述功能使用覆盖率统计子模块，用于统计功能点使用的覆盖率，确定出试点终端用户的功能使用情况，判断是否完成对所有功能点的测试；

所述使用时长统计子模块，用于统计试点终端的数据防泄漏系统运行时长；

所述阈值设置子模块，用于设置触发终端升级预测模块的升级预测阈值。

3.如权利要求2所述的基于群体智能模式的数据防泄漏终端升级系统，其特征在于，按照数据防泄漏终端的用户的权限、级别、使用时长对全部用户进行分级，获取各级别用户的数量，按预先设置的试点用户比例阈值确定试点用户数量，随机从各级别用户中按试点用户数量选取试点用户，将选取的试点用户写入配置表，所述配置表可以动态调整。

4.如权利要求2所述的基于群体智能模式的数据防泄漏终端升级系统，其特征在于，所述升级预测阈值可以为一个或多个。

5.如权利要求1所述的基于群体智能模式的数据防泄漏终端升级系统，其特征在于，所述终端升级预测模块包括原版本问题统计子模块、新版本问题统计子模块、新老版本问题对比子模块、升级后解决问题与产生问题统计子模块；

所述原版本问题统计子模块，用于统计所述数据防泄漏终端原始版本的问题；

所述新版本问题统计子模块，接收并统计由终端问题收集模块推送的升级包试点终端产生的问题；

所述新老版本问题对比子模块，用于基于所述数据防泄漏终端原始版本的问题与升级包试点终端产生的问题进行对比，得出对比结果；

所述升级后解决问题与产生问题统计子模块，用于根据所述对比结果，计算出原始版本问题的解决比例、产生的新问题的数量、新问题的严重性，所述新问题的严重性分为高、中、低三个级别；并基于知识库预测升级包更新后产生的问题，将产生的新问题、预测的问题推送给决策计算模块。

所述决策计算模块，用于利用收集到的各类决策信息，并基于群体智能模式获得升级策略，确定是否扩大升级范围。

6.如权利要求1所述的基于群体智能模式的数据防泄漏终端升级系统，其特征在于，所述决策计算模块包括升级预测结果分析子模块、能否升级指标定义子模块、影响范围评估子模块、决策是否升级子模块；

所述升级预测结果分析子模块，用于统计所述终端升级预测模块推送的升级包产生的新问题、预测的问题，并按预设阈值将所述升级包产生的新问题、预测的问题划分为高、中、低三个级别，分别统计高、中、低三个级别的问题数量n₁、n₂、n₃；获取终端升级预测模块统计的数据防泄漏终端原始版本的问题，并按所述预设阈值将原始版本的问题划分为高、中、低三个级别，分别统计高、中、低级别的问题数量m₁、m₂、m₃；

所述能否升级指标定义子模块，定义高、中、低级别问题的影响权重w₁、w₂、w₃，以及新引入问题容忍度权重因子α；

所述影响范围评估子模块，计算决策因子P的数值，

计算公式为

P值大于0时表示升级后版本优于升级前版本；

所述决策是否升级子模块，在P值大于0时，确定扩大升级范围，否则不允许升级，通知研发部门重新上传升级包进行试点测试。

7.如权利要求1所述的基于群体智能模式的数据防泄漏终端升级系统，其特征在于，所述升级执行模块包括下发升级任务子模块、智能化升级子模块、以及监控升级状态子模块；

所述下发升级任务子模块在接收到所述决策计算模块发布的升级消息及升级任务后，触发智能化升级子模块；

所述智能化升级子模块利用群体智能模式算法，确定满足升级条件的数据防泄漏终端，并将升级包及升级任务下发给所述满足升级条件的数据防泄漏终端；

所述监控升级状态子模块，监控所述满足升级条件的数据防泄漏终端的升级状态，如果升级失败则重新进行升级；升级成功后，触发终端问题收集模块采集升级后的数据防泄漏终端的问题日志，供下次升级时终端升级预测模块分析数据。

8.一种基于群体智能模式的数据防泄漏终端升级方法，基于如权利要求1-7之任一项所述的基于群体智能模式的数据防泄漏终端升级系统，其特征在于：所述方法执行以下步骤：

步骤S701：发布并上传升级包；

步骤S702：选择试点终端进行升级，并向所述试点终端下发升级任务；

步骤S703：收集及分析所述试点终端产生的问题；

步骤S704：进行升级预测，利用历史数据与现阶段收集的问题推导预测升级的问题；

步骤S705：利用收集到的各类决策信息，进行决策计算；

步骤S706：根据决策计算的结果判断是否允许扩大升级范围，若是，进入步骤S707，否则，进入步骤S701；

步骤S707：对扩大升级范围的数据防泄漏终端执行升级。

9.一种基于群体智能模式的数据防泄漏终端升级系统，其特征在于，包括：

处理器，用于执行多条指令；

存储器，用于存储多条指令；

其中，所述多条指令，用于由所述存储器存储，并由所述处理器加载并执行如权利要求8所述的基于群体智能模式的数据防泄漏终端升级方法。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述存储介质中存储有多条指令；所述多条指令，用于由处理器加载并执行如权利要求8所述的基于群体智能模式的数据防泄漏终端升级方法。

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