一种人员行为分析方法、装置、设备及产品制造方法及图纸

本发明专利技术提供一种人员行为分析方法、装置、设备及产品，涉及信息安全技术领域，该方法包括以下步骤：获取移动信号，并提取移动信号中的待分析信息；将待分析信息输入至人员行为分析模型中，得到人员行为分析模型输出的人员行为特征；其中，人员行为分析模型是基于样本分析信息训练得到的；人员行为分析模型用于基于对样本分析信息进行特征提取得到的类别和相似度，对待分析信息进行人员行为提取；将人员行为特征输入至实体关系分析模型中，得到实体关系分析模型输出的实体关系；基于实体关系，生成人员的行为分析信息。本发明专利技术在人员分析时，分析结果更加准确，具有更强的时效性。具有更强的时效性。具有更强的时效性。

【技术实现步骤摘要】
一种人员行为分析方法、装置、设备及产品


[0001]本专利技术涉及信息安全
，尤其涉及一种人员行为分析方法、装置、设备及产品。

技术介绍

[0002]拥有特殊权限的部门需要对特殊人群进行行为分析，以进行信息安全预警。目前采取的人员行为分析都是先汇总基于人跟人的调查数据，然后再进行人工分析，这样的方式在人力、物力、财力等方面消耗巨大，并且分析的时效和分析效果均不理想，很难达到实际的预警需要。

技术实现思路

[0003]本专利技术提供一种人员行为分析方法、装置、设备及产品，用以解决现有技术中人员行为分析消耗巨大、时效性差和分析效果差的缺陷，实现在人员分析时，分析结果更加准确，具有更强的时效性。
[0004]本专利技术提供一种人员行为分析方法，包括以下步骤：
[0005]获取移动信号，并提取移动信号中的待分析信息；
[0006]将所述待分析信息输入至人员行为分析模型中，得到所述人员行为分析模型输出的人员行为特征；其中，所述人员行为分析模型是基于样本分析信息训练得到的；所述人员行为分析模型用于基于对所述样本分析信息进行特征提取得到的类别和相似度，对所述待分析信息进行人员行为提取；
[0007]将所述人员行为特征输入至实体关系分析模型中，得到所述实体关系分析模型输出的实体关系；其中，所述实体关系分析模型是基于样本行为特征训练得到的；所述实体关系包括伴随关系、群体关系和隐性关系；
[0008]基于所述实体关系，生成人员的行为分析信息。
[0009]根据本专利技术提供的人员行为分析方法，所述人员行为分析模型包括第一特征提取层、第一池化层、第二特征提取层、第二池化层和第三特征提取层；
[0010]其中，所述第一特征提取层用于对所述待分析信息进行第一特征提取，以得到第一特征；
[0011]所述第一池化层用于对所述第一特征进行第一降采样处理，以得到第一降维特征；
[0012]所述第二特征提取层用于对所述第一降维特征进行第二特征提取，以得到第二特征；
[0013]所述第二池化层用于对所述第二特征进行第二降采样处理，以得到第二降维特征；
[0014]所述第三特征提取层用于对所述第二降维特征进行特征提取，以得到所述人员行为特征、所述人员行为特征对应的所述类别和所述相似度。
[0015]根据本专利技术提供的人员行为分析方法，所述将所述待分析信息输入至人员行为分析模型中，得到所述人员行为分析模型输出的人员行为特征，具体包括以下步骤：
[0016]将所述待分析信息输入至所述第一特征提取层中，得到所述第一特征提取层输出的所述第一特征；
[0017]将所述第一特征输入至所述第一池化层中，得到所述第一池化层输出的所述第一降维特征；
[0018]将所述第一降维特征输入至所述第二特征提取层中，得到所述第二特征提取层输出的所述第二特征；
[0019]将所述第二特征输入至所述第二池化层中，得到所述第二池化层输出的所述第二降维特征；
[0020]将所述第二降维特征输入至所述第三特征提取层中，得到所述第三特征提取层输出的所述人员行为特征、所述人员行为特征对应的所述类别和所述相似度。
[0021]根据本专利技术提供的人员行为分析方法，所述人员行为分析模型通过以下步骤训练得到：
[0022]获取所述样本分析信息；
[0023]根据所述样本分析信息，确定所述样本分析信息的所述类别；
[0024]将所述样本分析信息作为训练使用的输入数据，将所述样本分析信息对应的所述类别作为训练时的标签，采用反向传播的方式进行训练，得到用于生成所述待分析信息的所述人员行为特征的所述人员行为分析模型。
[0025]根据本专利技术提供的人员行为分析方法，所述获取移动信号，并提取移动信号中的待分析信息，具体包括以下步骤：
[0026]获取所述移动信号，并对所述移动信号进行预处理；其中，所述预处理包括清洗、过滤和归一化处理中的一种或者多种；
[0027]提取预处理后的所述移动信号中的所述待分析信息。
[0028]根据本专利技术提供的人员行为分析方法，该方法在所述将所述人员行为特征输入至实体关系分析模型中，得到所述实体关系分析模型输出的实体关系步骤之后，还包括以下步骤：
[0029]将所述移动信号放置在随机的预设网格中，当所述预设网格中放置的所述移动信号达到预设数量时，在所述预设网格显示所述移动信号和对应的所述实体关系；其中，不同的所述预设网格按位置信息进行划分，同一所述预设网格中放置的所述移动信号属于同一组位置信息。
[0030]本专利技术还提供一种人员行为分析装置，包括：
[0031]获取模块，用于获取移动信号，并提取移动信号中的待分析信息；
[0032]行为提取模块，用于将所述待分析信息输入至人员行为分析模型中，得到所述人员行为分析模型输出的人员行为特征；其中，所述人员行为分析模型是基于样本分析信息训练得到的；所述人员行为分析模型用于基于对所述样本分析信息进行特征提取得到的类别和相似度，对所述待分析信息进行人员行为提取；
[0033]关系提取模块，用于将所述人员行为特征输入至实体关系分析模型中，得到所述实体关系分析模型输出的实体关系；其中，所述实体关系分析模型是基于样本行为特征训
练得到的；所述实体关系包括伴随关系、群体关系和隐性关系；
[0034]人员分析模块，用于基于所述实体关系，生成人员的行为分析信息。
[0035]本专利技术还提供一种电子设备，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，所述处理器执行所述程序时实现如上述任一种所述人员行为分析方法的步骤。
[0036]本专利技术还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述人员行为分析方法的步骤。
[0037]本专利技术还提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述人员行为分析方法的步骤。
[0038]本专利技术提供的人员行为分析方法、装置、设备及产品，基于移动信号，分析移动信号中存在的人员的行为模式，进而挖掘个体对应的实体关系，再基于实体关系，生成人员的行为分析信息，不再受限于工作人员的经验来进行人员分析，在信息安全领域，为实时分析、自动化分析和自动预警提供强大高效的技术支撑手段，分析结果更加准确，具有更强的时效性。
附图说明
[0039]为了更清楚地说明本专利技术或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0040]图1是本专利技术提供的人员行为分析方法的流程示意图之一；
[0041]图2是本专利技术提供的人员行为分析方法中人员行为分析模块具体的结构示意图；
[0042]图3是本发本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种人员行为分析方法，其特征在于，包括以下步骤：获取移动信号，并提取移动信号中的待分析信息；将所述待分析信息输入至人员行为分析模型中，得到所述人员行为分析模型输出的人员行为特征；其中，所述人员行为分析模型是基于样本分析信息训练得到的；所述人员行为分析模型用于基于对所述样本分析信息进行特征提取得到的类别和相似度，对所述待分析信息进行人员行为提取；将所述人员行为特征输入至实体关系分析模型中，得到所述实体关系分析模型输出的实体关系；其中，所述实体关系分析模型是基于样本行为特征训练得到的；所述实体关系包括伴随关系、群体关系和隐性关系；基于所述实体关系，生成人员的行为分析信息。2.根据权利要求1所述的人员行为分析方法，其特征在于，所述人员行为分析模型包括第一特征提取层、第一池化层、第二特征提取层、第二池化层和第三特征提取层；其中，所述第一特征提取层用于对所述待分析信息进行第一特征提取，以得到第一特征；所述第一池化层用于对所述第一特征进行第一降采样处理，以得到第一降维特征；所述第二特征提取层用于对所述第一降维特征进行第二特征提取，以得到第二特征；所述第二池化层用于对所述第二特征进行第二降采样处理，以得到第二降维特征；所述第三特征提取层用于对所述第二降维特征进行特征提取，以得到所述人员行为特征、所述人员行为特征对应的所述类别和所述相似度。3.根据权利要求2所述的人员行为分析方法，其特征在于，所述将所述待分析信息输入至人员行为分析模型中，得到所述人员行为分析模型输出的人员行为特征，具体包括以下步骤：将所述待分析信息输入至所述第一特征提取层中，得到所述第一特征提取层输出的所述第一特征；将所述第一特征输入至所述第一池化层中，得到所述第一池化层输出的所述第一降维特征；将所述第一降维特征输入至所述第二特征提取层中，得到所述第二特征提取层输出的所述第二特征；将所述第二特征输入至所述第二池化层中，得到所述第二池化层输出的所述第二降维特征；将所述第二降维特征输入至所述第三特征提取层中，得到所述第三特征提取层输出的所述人员行为特征、所述人员行为特征对应的所述类别和所述相似度。4.根据权利要求2所述的人员行为分析方法，其特征在于，所述人员行为分析模型通过以下步骤训练得到：获取所述样本分析信息；根据所述样本分析信息，确定所述样本分析信息的所述类别；将所述样本分析信息作为训练使...

【专利技术属性】
技术研发人员：伯桂增，刘婷，朱勇杰，
申请(专利权)人：北京蓝玛星际科技有限公司，
类型：发明
国别省市：