一种底层网络潜在危险数据识别方法、系统及存储介质技术方案

本发明专利技术公开了一种底层网络潜在危险数据识别方法、系统及存储介质，包括：根据底层网络中的数据识别规律，获取潜在危险数据特征，对事务数据库中候选频繁项集逐次扫描获得底层网络潜在危险数据项的规律特征，构建底层网络潜在危险数据挖掘模型；根据所述底层网络潜在危险数据挖掘模型和所述规律特征，建立改进Apriori算法模型，对底层网络潜在危险数据进行挖掘；根据所述改进Apriori算法模型，构建动态映射网络模型；根据所述动态映射网络模型和所述潜在危险数据特征，构建潜在危险数据深入挖掘模型，采用动态映射算法挖掘潜在危险数据中的休眠数据；能够挖掘出潜在危险数据，还能够挖掘出其中的休眠数据，为网络安全优化提供有效地基础。

【技术实现步骤摘要】
一种底层网络潜在危险数据识别方法、系统及存储介质
本专利技术涉及数据识别领域，特别涉及一种底层网络潜在危险数据识别方法、系统及存储介质。
技术介绍
云存储系统具有开发性特征，安全保障系数不高，加大了私人隐秘信息泄漏的可能性，导致云存储系统中底层网络用户私人隐秘信息受到损害。底层网络潜在危险数据挖掘技术可以降低私人隐秘信息泄漏的可能性，降低网络用户私人隐秘信息受到损害的风险，从云存储系统中的底层网络挖掘出潜在的危险数据，对非法权限进行掌控，用户计算机网络的危险性能也随之降低。底层网络潜在危险数据挖掘可以通过动态规划方法分析底层网络数据的最小开销，依据开销情况挖掘危险数据，该种方法运行复杂，耗时高；也可以在挖掘云存储系统中底层网络危险数据过程中，采用属性基加密技术实现数据挖掘，该种技术依据数据加密结果判断数据危险性，缺乏对危险数据属性的有效判断，无法实现危险数据中休眠数据的进一步挖掘；还可以采用二代测序数据近似去重方法，挖掘云存储系统中底层网络中危险数据，该种方法同样无法有效挖掘出危险数据中的休眠数据，具有一定的局限性。专利本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种底层网络潜在危险数据识别方法，其特征在于，包括：/n根据底层网络中的数据识别规律，获取潜在危险数据特征，对事务数据库中候选频繁项集逐次扫描获得底层网络潜在危险数据项的规律特征，构建底层网络潜在危险数据挖掘模型；/n根据所述底层网络潜在危险数据挖掘模型和所述规律特征，建立改进Apriori算法模型，对底层网络潜在危险数据进行挖掘；/n根据所述改进Apriori算法模型，构建动态映射网络模型；/n根据所述动态映射网络模型和所述潜在危险数据特征，构建潜在危险数据深入挖掘模型，采用动态映射算法挖掘潜在危险数据中的休眠数据。/n

【技术特征摘要】
1.一种底层网络潜在危险数据识别方法，其特征在于，包括：
根据底层网络中的数据识别规律，获取潜在危险数据特征，对事务数据库中候选频繁项集逐次扫描获得底层网络潜在危险数据项的规律特征，构建底层网络潜在危险数据挖掘模型；
根据所述底层网络潜在危险数据挖掘模型和所述规律特征，建立改进Apriori算法模型，对底层网络潜在危险数据进行挖掘；
根据所述改进Apriori算法模型，构建动态映射网络模型；
根据所述动态映射网络模型和所述潜在危险数据特征，构建潜在危险数据深入挖掘模型，采用动态映射算法挖掘潜在危险数据中的休眠数据。


2.根据权利要求1所述的一种底层网络潜在危险数据识别方法，其特征在于，所述建立改进Apriori算法模型，对底层网络潜在危险数据进行挖掘，包括：
对底层网络潜在危险数据进行关联分析，得到最小支持度和最小置信度；
基于所述最小支持度和所述最小置信度，挖掘底层网络潜在危险数据时，危险数据形成频集集合；
基于所述频集集合，挖掘底层网络潜在危险数据产生关联规则。


3.根据权利要求1所述的一种底层网络潜在危险数据识别方法，其特征在于：所述休眠数据是不定期爆发的潜在危险数据。


4.根据权利要求1所述的一种底层网络潜在危险数据识别方法，其特征在于：所述潜在危险数据特征包括以下至少一种：数据间距离、数据类型、数据大小。


5.根据权利要求1所述的一种底层网络潜在危险数据识别方法，其特征在于，所述构建潜在危险数据深入挖掘模型，采用动态映射算法挖掘潜在危险数据中的休眠数据，包括：
从所述动态映射网络模...

【专利技术属性】
技术研发人员：姚菁晨，陈德健，徐健栋，罗庆佳，梁嘉亮，黄尚安，
申请(专利权)人：广东恒睿科技有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44