1.一种信息终端漏洞挖掘方法，其特征在于，包括：构建信息终端的跨域耦合模型；具体地，获取信息终端中的各个功能模块和其间的信息传递关系；将各所述功能模块抽象为功能节点，并根据所述信息传递关系连接各所述功能节点；根据各所述功能模块的存在形式将其对应的所述功能节点划分至物理域或信息域中；基于测试信号对所述跨域耦合模型进行感知漏洞挖掘；具体地，将综合谱的所述测试信号输入所述跨域耦合模型，得到所述物理域中各所述功能节点的输出信号，和所述信息域中各所述功能节点的高维信息；将所述物理域中各所述功能节点的输出信号和各所述功能节点的正常信号进行对比，确定所述物理域中存在感知漏洞的异常物理节点；对所述信息域中各所述功能节点的高维信息进行频域处理，得到对应的高维频谱；采用卡尔曼滤波法对各所述高维频谱进行预测，确定存在感知漏洞的异常信息节点；采用静态分析法对所述跨域耦合模型进行代码漏洞检测；具体地，构建预训练的强化学习模型，并获取检测数据库；将所述检测数据库输入所述强化学习模型进行训练，得到漏洞检测模型；将各所述功能节点的代码数据输入所述漏洞检测模型，得到检测结果；将检测结果和漏洞规则数据库进行对比，确定存在漏洞的缺陷代码数据；判定所述缺陷代码数据对应的所述功能节点存在所述代码漏洞；采用动态分析法对所述跨域耦合模型进行固件漏洞挖掘；具体地，获取所述跨域耦合模型中各所述功能节点的固件信息；对各所述固件信息进行解析，提取对应的关键代码数据流；对各所述关键代码数据流进行模拟执行和模糊测试，得到固件漏洞；将挖掘出的感知漏洞、代码漏洞和固件漏洞作为终端漏洞挖掘结果。
2.根据权利要求1所述的信息终端漏洞挖掘方法，其特征在于，所述对各所述关键代码数据流进行模拟执行和模糊测试，得到固件漏洞，包括：根据所述关键代码数据流得到对应所述功能节点的处理器信息和运行环境信息；根据所述处理器信息和所述运行环境信息对所述功能节点进行状态模拟；采用模糊测试方法对所述状态模拟进行漏洞挖掘，得到所述固件漏洞。
3.根据权利要求2所述的信息终端漏洞挖掘方法，其特征在于，所述采用模糊测试方法对所述状态模拟进行漏洞挖掘，得到所述固件漏洞，包括：随机生成测试数据，并将所述测试数据输入所述状态模拟中；检测所述状态模拟中是否出现预设异常；若是，则将所述状态模拟对应的所述功能节点作为所述固件漏洞。
4.一种信息终端漏洞挖掘装置，其特征在于，包括：构建模块，用于构建信息终端的跨域耦合模型；具体地，所述构建模块用于获取信息终端中的各个功能模块和其间的信息传递关系；将各所述功能模块抽象为功能节点，并根据所述信息传递关系连接各所述功能节点；根据各所述功能模块的存在形式将其对应的所述功能节点划分至物理域或信息域中；感知挖掘模块，用于基于测试信号对所述跨域耦合模型进行感知漏洞挖掘；具体地，所述感知挖掘模块用于将综合谱的所述测试信号输入所述跨域耦合模型，得到所述物理域中各所述功能节点的输出信号，和所述信息域中各所述功能节点的高维信息；将所述物理域中各所述功能节点的输出信号和各所述功能节点的正常信号进行对比，确定所述物理域中存在感知漏洞的异常物理节点；对所述信息域中各所述功能节点的高维信息进行频域处理，得到对应的高维频谱；采用卡尔曼滤波法对各所述高维频谱进行预测，确定存在感知漏洞的异常信息节点；静态分析模块，用于采用静态分析法对所述跨域耦合模型进行代码漏洞检测；具体地，所述静态分析模块用于构建预训练的强化学习模型，并获取检测数据库；将所述检测数据库输入所述强化学习模型进行训练，得到漏洞检测模型；将各所述功能节点的代码数据输入所述漏洞检测模型，得到检测结果；将检测结果和漏洞规则数据库进行对比，确定存在漏洞的缺陷代码数据；判定所述缺陷代码数据对应的所述功能节点存在所述代码漏洞；动态分析模块，用于采用动态分析法对所述跨域耦合模型进行固件漏洞挖掘；具体地，所述动态分析模块用于获取所述跨域耦合模型中各所述功能节点的固件信息；对各所述固件信息进行解析，提取对应的关键代码数据流；对各所述关键代码数据流进行模拟执行和模糊测试，得到固件漏洞；输出模块，用于将挖掘出的感知漏洞、代码漏洞和固件漏洞作为终端漏洞挖掘结果。
5.一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至3中任一项所述信息终端漏洞挖掘方法的步骤。
6.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至3中任一项所述信息终端漏洞挖掘方法的步骤。
