基于大数据的信息安全处理方法及系统技术方案

本发明专利技术提供一种基于大数据的信息安全处理方法及系统，通过待进行安全威胁标签定位的风险行为大数据所对应的数据信息安全威胁标签确定与待进行安全威胁标签定位的风险行为大数据对应的潜在风险描述；根据所述潜在风险描述生成对应的大数据防护策略。描述生成对应的大数据防护策略。描述生成对应的大数据防护策略。

【技术实现步骤摘要】
基于大数据的信息安全处理方法及系统
[0001]本申请是申请号为“2022100266141”、申请日为“20220111”、申请名称为“一种针对大数据信息安全的风险行为识别方法及系统”的分案申请。


[0002]本专利技术涉及大数据
，尤其涉及一种基于大数据的信息安全处理方法及系统。

技术介绍

[0003]随着大数据时代的来临，企业数据开始激增，各种数据在云端、移动设备、关系型数据库、大数据库平台、PC端以及采集器端等多个位置分散，这对数据安全来说，存在着更大的挑战。大数据业务的多样化、数据分散、系统种类繁多以及应用环境复杂等特点，使得数据在大部分阶段都可能存在风险。为此，需要提供针对性的大数据信息安全技术措施，以采取合理的综合管控手段达到安全合规与安全防护。为了保障大数据信息安全防护的质量，前序环节通常需要对不同风险或者威胁进行识别定位处理，然而相关技术难以保障定位的精度和可信度。

技术实现思路

[0004]本专利技术提供一种基于大数据的信息安全处理方法及系统，为实现上述技术目的，本申请采用如下技术方案。
[0005]第一方面是一种基于大数据的信息安全处理方法，包括：确定若干风险行为大数据的用户操作行为期望描述以及不低于一个风险行为大数据二元组的安全威胁标签配对指数，且若干风险行为大数据涵盖用于辅助进行安全威胁标签定位的风险行为大数据和待进行安全威胁标签定位的风险行为大数据，若干风险行为大数据中每两个风险行为大数据作为一个风险行为大数据二元组，安全威胁标签配对指数表示风险行为大数据二元组指向于同一数据信息安全威胁标签的量化评价；通过安全威胁标签配对指数，优化若干风险行为大数据的用户操作行为期望描述；通过完成优化的用户操作行为期望描述，得到待进行安全威胁标签定位的风险行为大数据的安全威胁标签定位情况；其中，安全威胁标签定位情况旨在反映待进行安全威胁标签定位的风险行为大数据所对应的数据信息安全威胁标签。
[0006]实施上述内容，确定若干风险行为大数据的用户操作行为期望描述以及不低于一个风险行为大数据二元组的安全威胁标签配对指数，且若干风险行为大数据涵盖用于辅助进行安全威胁标签定位的风险行为大数据和待进行安全威胁标签定位的风险行为大数据，若干风险行为大数据中每两个风险行为大数据作为一个风险行为大数据二元组，安全威胁标签配对指数表示风险行为大数据二元组指向于同一数据信息安全威胁标签的量化评价，并通过安全威胁标签配对指数，优化用户操作行为期望描述，从而通过完成优化的用户操作行为期望描述，得到待进行安全威胁标签定位的风险行为大数据的安全威胁标签定位情
况，且安全威胁标签定位情况旨在反映待进行安全威胁标签定位的风险行为大数据所对应的数据信息安全威胁标签。
[0007]如此一来，通过通过安全威胁标签配对指数，优化用户操作行为期望描述，能够使同一数据信息安全威胁标签的风险行为大数据对应的用户操作行为期望描述处于特征区分度较小的状态下，并尽量确保存在差异的数据信息安全威胁标签的风险行为大数据对应的用户操作行为期望描述处于特征区分度较大的状态下，这样能够有助于保障用户操作行为期望描述的抗干扰性，同时有助于获取用户操作行为期望描述的整体性定位描述（比如分布情况），这样可以有助于保障数据信息安全威胁标签定位的精度和可信度。
[0008]在一种可示性实施例中，通过完成优化的用户操作行为期望描述，确定待进行安全威胁标签定位的风险行为大数据的安全威胁标签定位情况，包括：通过完成优化的用户操作行为期望描述进行基于AI的分类识别操作，得到分类识别结果，其中，分类识别结果包括待进行安全威胁标签定位的风险行为大数据指向于不少于一种先验型安全威胁标签的第一标签定位置信度，先验型安全威胁标签是用于辅助进行安全威胁标签定位的风险行为大数据所对应的数据信息安全威胁标签；基于第一标签定位置信度，得到安全威胁标签定位情况。
[0009]如此一来，通过通过完成优化的用户操作行为期望描述进行基于AI的分类识别操作，得到分类识别结果，且分类识别结果包括待进行安全威胁标签定位的风险行为大数据指向于不少于一种先验型安全威胁标签的第一标签定位置信度，从而基于第一标签定位置信度，得到安全威胁标签定位情况，进而能够在通过安全威胁标签配对指数完成优化的用户操作行为期望描述的前提下进行识别，得到待进行安全威胁标签定位的风险行为大数据指向于不少于一种数据信息安全威胁标签的第一标签定位置信度，进而能够提高识别的精准性。
[0010]在一种可示性实施例中，分类识别结果还涵盖用于辅助进行安全威胁标签定位的风险行为大数据指向于不少于一种先验型安全威胁标签的第二标签定位置信度；在基于第一标签定位置信度，得到安全威胁标签定位情况之前，方法还包括：在实施基于AI的分类识别操作的累计值符合指定要求的基础上，通过分类识别结果，优化安全威胁标签配对指数；并再次实施通过安全威胁标签配对指数，优化若干风险行为大数据的用户操作行为期望描述的步骤，在实施基于AI的分类识别操作的累计值不符合指定要求的基础上，基于第一标签定位置信度，得到安全威胁标签定位情况。
[0011]如此设计，通过将分类识别结果配置成还涵盖用于辅助进行安全威胁标签定位的风险行为大数据指向于不少于一种先验型安全威胁标签的第二标签定位置信度，并在基于第一标签定位置信度，得到安全威胁标签定位情况之前，进一步在实施基于AI的分类识别操作的累计值符合指定要求的基础上，通过分类识别结果，优化安全威胁标签配对指数，且再次实施通过安全威胁标签配对指数，优化用户操作行为期望描述的步骤以及在实施基于AI的分类识别操作的累计值不符合指定要求的基础上，基于第一标签定位置信度，得到安全威胁标签定位情况。这样能够在实施基于AI的分类识别操作的累计值符合指定要求的基础上，通过待进行安全威胁标签定位的风险行为大数据指向于不少于一种先验型安全威胁标签的第一标签定位置信度和用于辅助进行安全威胁标签定位的风险行为大数据指向于不少于一种先验型安全威胁标签的第二标签定位置信度，对安全威胁标签配对指数进行优
化，进而提高安全威胁标签差异化程度的抗干扰性，同时不断通过完成优化的安全威胁标签差异化程度，对用户操作行为期望描述进行优化，从而又提高用户操作行为期望描述的抗干扰性，这样能够使得安全威胁标签差异化程度和用户操作行为期望描述呈现互补关系，同时在实施基于AI的分类识别操作的累计值不符合指定要求的基础上，基于第一标签定位置信度，得到安全威胁标签定位情况，这样能够有助于提高数据信息安全威胁标签定位的精度和可信度。
[0012]在一种可示性实施例中，安全威胁标签配对指数包括：各个风险行为大数据二元组指向于同一数据信息安全威胁标签的目标标签定位置信度；通过分类识别结果，优化安全威胁标签配对指数，包括：依次以若干风险行为大数据中每个风险行为大数据作为当前风险行为大数据，并将包含当前风险行为大数据的风险行为大数据二元组作为当前风险行为大数据二元组；确定当前风险行为大数据的全部当前风险行为大数据二元组的目标标签定位置信度的全局计算结本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于大数据的信息安全处理方法，其特征在于，应用于风险行为识别系统，所述方法至少包括：通过待进行安全威胁标签定位的风险行为大数据所对应的数据信息安全威胁标签确定与待进行安全威胁标签定位的风险行为大数据对应的潜在风险描述；根据所述潜在风险描述生成对应的大数据防护策略。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：确定若干风险行为大数据的用户操作行为期望描述以及不低于一个风险行为大数据二元组的安全威胁标签配对指数；所述若干风险行为大数据涵盖用于辅助进行安全威胁标签定位的风险行为大数据和待进行安全威胁标签定位的风险行为大数据，所述若干风险行为大数据中的每两个风险行为大数据作为一个所述风险行为大数据二元组，所述安全威胁标签配对指数反映所述风险行为大数据二元组指向于同一数据信息安全威胁标签的量化评价；通过所述安全威胁标签配对指数，优化所述若干风险行为大数据的用户操作行为期望描述；通过完成优化的用户操作行为期望描述，得到所述待进行安全威胁标签定位的风险行为大数据的安全威胁标签定位情况；所述安全威胁标签定位情况旨在反映所述待进行安全威胁标签定位的风险行为大数据所对应的数据信息安全威胁标签。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述通过完成优化的用户操作行为期望描述，得到所述待进行安全威胁标签定位的风险行为大数据的安全威胁标签定位情况，包括：通过完成优化的用户操作行为期望描述进行基于AI的分类识别操作，得到分类识别结果，其中，所述分类识别结果具有所述待进行安全威胁标签定位的风险行为大数据指向于不少于一种先验型安全威胁标签的第一标签定位置信度，所述先验型安全威胁标签是所述用于辅助进行安全威胁标签定位的风险行为大数据所对应的数据信息安全威胁标签；结合所述第一标签定位置信度，得到所述安全威胁标签定位情况。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述分类识别结果还具有所述用于辅助进行安全威胁标签定位的风险行为大数据指向于所述不少于一种先验型安全威胁标签的第二标签定位置信度；在所述结合所述第一标签定位置信度，得到所述安全威胁标签定位情况之前，所述方法还包括：在实施所述基于AI的分类识别操作的累计值符合指定要求的基础上，通过所述分类识别结果，优化所述安全威胁标签配对指数，并再次实施所述通过所述安全威胁标签配对指数，优化所述若干风险行为大数据的用户操作行为期望描述的步骤，其中，所述指定要求包括：实施所述基于AI的分类识别操作的累计值小于设定判定值；其中，所述通过所述安全威胁标签配对指数，优化所述若干风险行为大数据的用户操作行为期望描述的实现方式是通过视觉化AI机器学习模型实施的；所述结合所述第一标签定位置信度，得到所述安全威胁标签定位情况，包括：在实施所述基于AI的分类识别操作的累计值不符合所述指定要求的基础上，结合所述第一标签定位置信度，得到所述安全威胁标签定位情况。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述安全威胁标签配对指数包括：各个所述风险行为大数据二元组指向于同一数据信息安全威胁标签...

【专利技术属性】
技术研发人员：张春艳，
申请(专利权)人：张春艳，
类型：发明
国别省市：