一种基于服务器的数字分化方法技术

本发明专利技术公开了一种基于服务器的数字分化方法，属于数据新规划及新统筹统一安全领域，该分化方法具体步骤如下：(1)工作人员登录服务器；(2)构建并优化数字分化器；(3)服务器接收数字数值并进行数字分化；(4)将分化结果反馈给工作人员查看；本发明专利技术通过各数字分化器接收各组随机数据进行分化，能够有效地对数字按照精准统一地规则进行数值分化，同时因不同的数字情况进行有效的统一分析，并进行有效的变动记录。动记录。动记录。

【技术实现步骤摘要】
一种基于服务器的数字分化方法


[0001]本专利技术涉及数据新规划及新统筹统一安全领域，尤其涉及一种基于服务器的数字分化方法。

技术介绍

[0002]服务器是计算机的一种，它比普通计算机运行更快、负载更高、价格更贵。服务器在网络中为其它客户机提供计算或者应用服务。服务器具有高速的CPU运算能力、长时间的可靠运行、强大的I/O外部数据吞吐能力以及更好的扩展性，根据服务器所提供的服务，一般来说服务器都具备承担响应服务请求、承担服务、保障服务的能力。服务器作为电子设备，其内部的结构十分的复杂，但与普通的计算机内部结构相差不大，随着科技的不断进步，服务器逐渐具备了可扩展性、易使用性、可用性以及易管理性，现如今，网络服务器已是计算机局域网的核心部件。网络操作系统是在网络服务器上运行的，网络服务器的效率直接影响整个网络的效率；
[0003]现有的基于服务器的数字分化方法无法有效地对数字按照精准统一地规则进行数值分化，且无法因不同的数字情况进行有效的分析；为此，我们提出一种基于服务器的数字分化方法。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的是为了解决现有技术中存在的缺陷，而提出的一种基于服务器的数字分化方法。
[0005]为了实现上述目的，本专利技术采用了如下技术方案：
[0006]一种基于服务器的数字分化方法，该分化方法具体步骤如下：
[0007](1)工作人员登录服务器：工作人员通过终端设备输入身份信息至服务器，服务器接收该身份信息，并进行登录认证；
[0008](2)构建并优化数字分化器：服务器内部构建一组或多组不同数值比例的数字分化器，同时对构建的各组数字分化器进行训练优化分布；
[0009](3)服务器接收来自不同的各种数字数值通过服务器的分化器并进行数字分化：自动识别工作人员选取一组或多组数字数值发送至服务器，服务器通过数字分化器比例值对所分布的对应各组数字数值进行数字分化处理；
[0010](4)将分化结果反馈给工作人员查看：数字分化器将原有数字数值分化完成后，将其反馈给服务器进行数据存储，同时对来源同个IP地址的数字数值将通过服务器中所分布的对应分离器进行分化、分化后的数值累计统一发送至终端设备供工作人员进行选择查看。
[0011]作为本专利技术的进一步方案，步骤(1)中所述终端设备具体包括智能收集、平板电脑、笔记本电脑以及台式电脑。
[0012]作为本专利技术的进一步方案，步骤(1)中所述登录认证具体步骤如下：
[0013]步骤一：工作人员通过终端设备推送一个连接请求给相对应的服务器，当服务器接收到连接请求后，自行将自身资格证书及其同资格证书有关的数据信息发给相关终端设备；
[0014]步骤二：终端设备对服务器传输的各组数据信息进行信任核对，并判断该服务器资格证书是否由可信任的CA管理中心批准；
[0015]步骤三：如果是，终端设备继续执行协议书，同时比较资格证书里的信息与服务器最近推送的有关信息是不是相同，若两组信息相同，终端设备则认同该服务器的合理合法真实身份，如果不是，终端设备警示工作人员该资格证书不可靠，是否继续连接；
[0016]步骤四：终端设备将工作人员身份信息以及密钥发送至服务器进行身份认证，服务器接收终端设备发送的信息，并用自身私钥斤进行破解，同时终端设备将服务器界面反馈给工作人员。
[0017]作为本专利技术的进一步方案，步骤(2)中所述训练优化分布具体步骤如下：
[0018]第一步：服务器对各组数字分化器进行编号处理，同时将不同数值比例的数字分化器与其对应的编号进行图像化处理，并将其通过终端设备反馈给工作人员进行查看；
[0019]第二步：服务器构建学习神经网络，同时对该学习神经网络进行分析优化，并将各组数字分化器导入该学习神经网络中，学习神经网络随机生成多组数字数值，并将各组数值传输至各组数字分化器中进行分化模拟；
[0020]第三步：收集各组分化数值，并依据数字分化器数量构建多组数据采集表，再依据各数字分化器编号对各组数据采集表进行标记，之后将各分化数据以及相关原数据进行有效的区别分离，达到有效统一规划的效果，并记录至相关数字分化器的数据采集表中；
[0021]第四步：学习神经网络收集各组数据采集表，并依据各组数据采集表进行性能评估，即进行准确率、检出率和误报率评估，再依据评估结果绘制相关曲线图；
[0022]第五步：将各组曲线图反馈给工作人员进行查看，之后相关工作人员通过终端设备对存在异常的数字分化器部分代码进行调整优化，同时服务器记录生成优化日志进行记录。
[0023]作为本专利技术的进一步方案，步骤(3)中所述分化处理具体步骤如下：
[0024]S1.1：工作人员通过终端设备选择需要使用的一组或多组数字分化器，同时服务器依据工作人员的选择信息中断未被选择的各组数字分化器运行进程；
[0025]S1.2：工作人员随机向各组数字分化器输入一组或多组数字数值，服务器接收各组数字数值，并构建相对应的分化数据集T
N
＝{t1、t2、t3、
…
、t
n
}，其中，N为相对应数字分化器编号，n为输入的数字数值总数；
[0026]S1.3：服务器依据编号N将T
N
导入相对的数字分化器中进行分化处理，其具体分化公式如下：
[0027]t
n
*Z＝X
ꢀꢀꢀ
(1)
[0028]其中，t
n
代表待分化数字数值，Z代表该数字分化器的分化比例，X代表分化后的数字数值。
[0029]作为本专利技术的进一步方案，步骤(4)中所述数据存储具体步骤如下：
[0030]S2.1：服务器接收各数字分化器的分化结果，同时将各组分化结果与相对应的原数字数值进行有效的区别分离，达到有效统一规划的效果；
[0031]S2.2：依据分化数据集数量构建相同数量的数据采集表自行生成Excel记录表，同时将分化数值X以及原数字数值录入Excel记录表中；
[0032]S2.3：服务器将各组Excel记录表与相对应的数字分化器进行匹配，同时将相关数字分化器编号标记在相对应的Excel记录表上，并将同一天内生成的Excel记录表进行整理归纳为一组文件集；
[0033]S2.4：对各组文件集生成日期进行标注，同时将其依据生成时间的先后顺序依次导入服务器内置存储单元中，之后存储单元对各组文件集以及各文件集中的Excel记录表进行特征提取，再依据提取出的各组特征数据构建关键检索库。
[0034]作为本专利技术的进一步方案，步骤(4)中所述选择查看具体步骤如下：
[0035]P1：服务器将每次生成的各组Excel记录表反馈至终端设备进行显示，同时当有新的Excel记录表生成时，终端设备自行对新旧Excel记录表进行替换；
[0036]P2：工作人员通过终端设备输入需查看的时间A以及对应数字分化器编号M，服务器接收A以本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于服务器的数字分化方法，其特征在于，该分化方法具体步骤如下：(1)工作人员登录服务器：工作人员通过终端设备输入身份信息至服务器，服务器接收该身份信息，并进行登录认证；(2)构建并优化数字分化器：服务器内部构建一组或多组不同数值比例的数字分化器，同时对构建的各组数字分化器进行训练优化分布；(3)服务器接收来自不同的各种数字数值通过服务器的分化器并进行数字分化：自动识别工作人员选取一组或多组数字数值比例发送至服务器，服务器通过数字分化器比例值对所分布的对应各组数字数值进行数字分化处理；(4)将分化结果反馈给工作人员查看：数字分化器将原有数字数值分化完成后，将其反馈给服务器进行数据存储，同时对来源同个IP地址的数字数值将通过服务器中所分布的对应分离器进行分化、分化后的数值累计统一发送至终端设备供工作人员进行选择查看。2.根据权利要求1所述的一种基于服务器的数字分化方法，其特征在于，步骤(1)中所述终端设备具体包括智能收集、平板电脑、笔记本电脑以及台式电脑。3.根据权利要求1所述的一种基于服务器的数字分化方法，其特征在于，步骤(1)中所述登录认证具体步骤如下：步骤一：工作人员通过终端设备推送一个连接请求给相对应的服务器，当服务器接收到连接请求后，自行将自身资格证书及其同资格证书有关的数据信息发给相关终端设备；步骤二：终端设备对服务器传输的各组数据信息进行信任核对，并判断该服务器资格证书是否由可信任的CA管理中心批准；步骤三：如果是，终端设备继续执行协议书，同时比较资格证书里的信息与服务器最近推送的有关信息是不是相同，若两组信息相同，终端设备则认同该服务器的合理合法真实身份，如果不是，终端设备警示工作人员该资格证书不可靠，是否继续连接；步骤四：终端设备将工作人员身份信息以及密钥发送至服务器进行身份认证，服务器接收终端设备发送的信息，并用自身私钥斤进行破解，同时终端设备将服务器界面反馈给工作人员。4.根据权利要求1所述的一种基于服务器的数字分化方法，其特征在于，步骤(2)中所述训练优化分布具体步骤如下：第一步：服务器对各组数字分化器进行编号处理，同时将不同数值比例的数字分化器与其对应的编号进行图像化处理，并将其通过终端设备反馈给工作人员进行查看；第二步：服务器构建学习神经网络，同时对该学习神经网络进行分析优化，并将各组数字分化器导入该学习神经网络中，学习神经网络随机生成多组数字数值，并将各组数值传输至各组数字分化器中进行分化模拟；第三步：收集各组分化数值，并依据数字分化器数量构建多组数据采集表，再依据各数字分化器编号对各组数据采集表进行标记，之后将各分化数据以及相关原数据进行有效的区别分离，达到有效统一规划的效果，并记录至相关数字分化器的数据采集表中；第四步：学习神经网络收集各组数据采集表，并依据各组数据采集表进行性能评估，即进行准确率、检出率和误报率评估...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄文科，
申请(专利权)人：广州中南网络技术有限公司，
类型：发明
国别省市：