基于大数据的信息监控提醒方法及人工智能云服务系统技术方案

本申请实施例提供一种基于大数据的信息监控提醒方法及人工智能云服务系统，对各个第一敏感攻击变量执行意图预测，由此对推定敏感攻击意图进行首次更新后得到可信敏感攻击意图，通过结合多个攻击变量可以得到更匹配实际攻击场景的第三示例攻击变量，根据可信敏感攻击意图对第三示例攻击变量执行意图预测，由此对可信敏感攻击意图进行二次更新后得到目标敏感攻击意图，目标敏感攻击意图可以精确表征目标风险事件数据的实际攻击意图，从而提高了目标风险事件数据的风险攻击排查精度，进而提高对互联网信息服务系统进行信息监控提醒的准确性，以使得信息监控提醒信息能够反映实际攻击意图，以便于后续安全防护修复。以便于后续安全防护修复。以便于后续安全防护修复。

【技术实现步骤摘要】
基于大数据的信息监控提醒方法及人工智能云服务系统


[0001]本申请涉及信息监控提醒
，具体而言，涉及一种基于大数据的信息监控提醒方法及人工智能云服务系统。

技术介绍

[0002]随着云计算技术的发展，大量线上应用应运而生，这些线上应用的安全防护性能显得至关重要，例如针对一些关键的敏感攻击行为的敏感意图识别显得极为重要。相关技术中的安全管理应用，主要侧重于对各类风险行为监控日志进行收集并结合固定的安全规则模型进行分析，该方案的分析标准较为单一，往往存在较多误判，导致后续信息监控提醒的精确度不高。由此，如何有效提高信息流信息监控提醒的准确性，以使得信息监控提醒信息能够反映实际攻击意图，以便于后续安全防护修复，是本领域亟待研究的技术问题。

技术实现思路

[0003]为了至少克服现有技术中的上述不足，本申请的目的在于提供一种基于大数据的信息监控提醒方法及人工智能云服务系统。
[0004]第一方面，本申请提供一种基于大数据的信息监控提醒方法，应用于人工智能云服务系统，所述人工智能云服务系统与多个互联网信息服务系统通信连接，本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于大数据的信息监控提醒方法，其特征在于，应用于人工智能云服务系统，所述人工智能云服务系统与多个互联网信息服务系统通信连接，所述方法包括：采集所述互联网信息服务系统的处于监控状态的风险行为监控日志；根据满足模型收敛要求的敏感攻击意图预测模型对所述处于监控状态的风险行为监控日志进行攻击变量解析，得到多个敏感权限维度的第一敏感攻击变量；各个第一敏感攻击变量中包括相应的推定敏感攻击意图；对所述各个第一敏感攻击变量执行意图预测，得到所述处于监控状态的风险行为监控日志上目标风险事件数据相应的可信敏感攻击意图；根据第一敏感攻击变量得到第一敏感攻击变量相应的第二敏感攻击变量，将第一敏感攻击变量与相应的第二敏感攻击变量进行变量加权计算，得到相应的第三敏感攻击变量；根据所述可信敏感攻击意图对所述第三敏感攻击变量执行意图预测，得到所述处于监控状态的风险行为监控日志上目标风险事件数据相应的目标敏感攻击意图，并根据所述目标敏感攻击意图对所述互联网信息服务系统进行信息监控提醒。2.根据权利要求1所述的基于大数据的信息监控提醒方法，其特征在于，所述方法还包括：获取示例风险行为监控日志，将所述示例风险行为监控日志输入初始的敏感攻击意图预测模型，所述示例风险行为监控日志包括目标风险事件数据相应的示例敏感攻击意图；对所述示例风险行为监控日志进行攻击变量解析，得到多个敏感权限维度的第一示例攻击变量，各个第一示例攻击变量中包括相应的推定敏感攻击意图；对所述各个第一示例攻击变量执行意图预测，得到各个推定敏感攻击意图相应的第一预测敏感攻击意图，根据各个推定敏感攻击意图和示例敏感攻击意图之间的意图鉴别信息，从各个第一预测敏感攻击意图中确定第二预测敏感攻击意图；根据第一示例攻击变量得到第一示例攻击变量相应的第二示例攻击变量，将第一示例攻击变量与相应的第二示例攻击变量进行变量加权计算，得到相应的第三示例攻击变量；根据所述第二预测敏感攻击意图对所述第三示例攻击变量执行意图预测，得到第二预测敏感攻击意图相应的第三预测敏感攻击意图；根据所述第一预测敏感攻击意图和所述示例敏感攻击意图的意图鉴别信息、所述第三预测敏感攻击意图和所述示例敏感攻击意图的意图鉴别信息生成模型优化评价参数，根据所述模型优化评价参数优化所述敏感攻击意图预测模型的模型功能层函数信息，直至模型收敛，得到目标敏感攻击意图预测模型。3.根据权利要求2所述的基于大数据的信息监控提醒方法，其特征在于，所述对所述各个第一示例攻击变量执行意图预测，得到各个推定敏感攻击意图相应的第一预测敏感攻击意图，根据各个推定敏感攻击意图和示例敏感攻击意图之间的意图鉴别信息，从各个第一预测敏感攻击意图中确定第二预测敏感攻击意图，包括：分别对各个第一示例攻击变量执行意图预测，得到各个第一示例攻击变量分别相应的第一预测鉴别数据团；所述第一预测鉴别数据团包括第一示例攻击变量上各个推定敏感攻击意图分别相应的第一预测鉴别数据；根据推定敏感攻击意图和相应的第一预测鉴别数据得到相应的第一预测敏感攻击意图；
在当前第一示例攻击变量中，根据各个推定敏感攻击意图和示例敏感攻击意图之间的意图相关参数值，从各个推定敏感攻击意图中确定示例推定敏感攻击意图，将所述示例推定敏感攻击意图相应的第一预测敏感攻击意图作为所述当前第一示例攻击变量相应的中间预测敏感攻击意图；根据各个第一示例攻击变量分别相应的中间预测敏感攻击意图得到所述第二预测敏感攻击意图。4.根据权利要求2所述的基于大数据的信息监控提醒方法，其特征在于，所述多个敏感权限维度的第一示例攻击变量为按敏感权限维度的敏感等级排列的第一示例攻击变量；所述根据第一示例攻击变量得到第一示例攻击变量相应的第二示例攻击变量，包括：将当前第一示例攻击变量的敏感权限维度衍生为所述当前第一示例攻击变量相应的关联敏感等级的敏感权限维度，将衍生后的当前第一示例攻击变量作为与所述衍生后的当前第一示例攻击变量的敏感权限维度相同的第一示例攻击变量所相应的第二示例攻击变量。5.根据权利要求2所述的基于大数据的信息监控提醒方法，其特征在于，所述根据所述第二预测敏感攻击意图对所述第三示例攻击变量执行意图预测，得到第二预测敏感攻击意图相应的第三预测敏感攻击意图，包括：根据各个第一示例攻击变量的敏感权限维度的敏感等级确定各个第一示例攻击变量之间的攻击关系连接信息；根据攻击关系连接信息将所述第二预测敏感攻击意图关联到第一示例攻击变量相应的第三示例攻击变量上；对关联后的第三示例攻击变量执行意图预测，得到第二预测敏感攻击意图相应的第三预测敏感攻击意图。6.根据权利要求5所述的基于大数据的信息监控提醒方法，其特征在于，所述对关联后的第三示例攻击变量执行意图预测，得到第二预测敏感攻击意图相应的第三预测敏感攻击意图，包括：对关联后的第三示例攻击变量执行意图预测，得到第二预测敏感攻击意图相应的第二预测鉴别数据；根据第二预测敏感攻击意图和相应的第二预测鉴别数据得到相应的第三预测敏感攻击意图。7.根据权利要求2所述的基于大数据的信息监控提醒方法，其特征在于，所述根据所述模型优化评价参数优化所述敏感攻击意图预测模型的模型功能层函数信息，直至模型收敛，得到目标敏感攻击意图预测模型，包括：将与示例敏感攻击意图的意图相关参数值大于推定相关参数值的推定敏感攻击意图和第二预测敏感攻击意图相应的示例预测估计参...

【专利技术属性】
技术研发人员：彭永建，蔡瑶乐，陈文科，许炳生，
申请(专利权)人：东莞市镁客教育科技有限公司，
类型：发明
国别省市：