结合人工智能的数据风险分析方法及服务器技术

本发明专利技术提供一种结合人工智能的数据风险分析方法及服务器，可以借助第二风险行为映射知识关联于第一风险行为映射知识的映射传递特征将第一潜在风险行为知识中匹配于伪风险会话行为的目标潜在风险行为知识区分出来，并过滤掉待分析业务会话数据中的目标潜在风险行为知识，从而在依据过滤掉了目标潜在风险行为知识的第一潜在风险行为知识进行行为风险防护时，减少伪风险会话行为的潜在风险行为知识对行为风险防护的准确性和可靠性产生的噪声，提升行为风险防护准确性和行为风险防护可靠性。靠性。靠性。

【技术实现步骤摘要】
结合人工智能的数据风险分析方法及服务器


[0001]本专利技术涉及大数据处理
，尤其涉及一种结合人工智能的数据风险分析方法及服务器。

技术介绍

[0002]数据安全性是指在数字信息的整个生命周期中保护数字信息不受未经授权的访问、损坏或盗窃。这个概念涵盖了信息安全的各个方面，从硬件和存储设备的物理安全到管理和访问控制，以及软件应用程序的逻辑安全。
[0003]近年来，随着数字经济和信息产业的蓬勃发展，5G、大数据、人工智能、区块链等技术不断落地应用。新业态新技术在推动经济转型升级的同时，数据规模不断扩大，数据风险日益凸显，防范数据安全风险、构建数据安全保护体系成为各方共识。

技术实现思路

[0004]本专利技术提供一种结合人工智能的数据风险分析方法及服务器，为实现上述技术目的，本专利技术采用如下技术方案。
[0005]第一方面是一种结合人工智能的数据风险分析方法，应用于数据风险分析服务器，所述方法至少包括：获得待分析业务会话数据中的第一潜在风险行为知识、以及所述待分析业务会话数据对应的模板会话数据中与所述第一潜在风险行为知识配对的第二潜在风险行为知识；将所述第一潜在风险行为知识映射到指定知识特征空间，得到所述第一潜在风险行为知识在所述指定知识特征空间中的第一风险行为映射知识，并将所述第二潜在风险行为知识映射到所述指定知识特征空间，得到所述第二潜在风险行为知识在所述指定知识特征空间中的第二风险行为映射知识；依据所述第一风险行为映射知识和所述第二风险行为映射知识之间的知识分布描述信息，从所述第一潜在风险行为知识中确定匹配于伪风险会话行为的目标潜在风险行为知识；从所述待分析业务会话数据过滤掉所述目标潜在风险行为知识，得到经知识预处理的目标业务会话数据。
[0006]应用于上述实施例，可以借助第二风险行为映射知识关联于第一风险行为映射知识的映射传递特征将第一潜在风险行为知识中匹配于伪风险会话行为的目标潜在风险行为知识区分出来，并过滤掉待分析业务会话数据中的目标潜在风险行为知识，从而在依据过滤掉了目标潜在风险行为知识的第一潜在风险行为知识进行行为风险防护时，减少伪风险会话行为的潜在风险行为知识对行为风险防护的准确性和可靠性产生的噪声，提升行为风险防护准确性和行为风险防护可靠性。
[0007]在一些可选的实施例中，所述获得待分析业务会话数据中的第一潜在风险行为知识、以及所述待分析业务会话数据对应的模板会话数据中与所述第一潜在风险行为知识配对的第二潜在风险行为知识之前，所述方法还包括：依据设定抽取要求，为所述待分析业务会话数据确定所述模板会话数据。
[0008]在一些可选的实施例中，所述依据设定抽取要求，为所述待分析业务会话数据确
定所述模板会话数据，包括：判断当前的活跃会话数据是否达到所述设定抽取要求；在所述活跃会话数据达到所述设定抽取要求的基础上，将所述活跃会话数据作为所述模板会话数据；在所述活跃会话数据没有达到所述设定抽取要求的基础上，将第一数字服务交互数据确定为所述模板会话数据；其中，所述第一数字服务交互数据包括：数字签名时刻先于所述待分析业务会话数据、且与所述待分析业务会话数据的数字签名时刻的间歇最小的业务会话数据。
[0009]在一些可选的实施例中，所述方法还包括：在所述活跃会话数据没有达到所述设定抽取要求的基础上，将所述待分析业务会话数据确定为新增的活跃会话数据；所述新增的活跃会话数据用于对后一组待分析业务会话数据进行会话数据处理。
[0010]应用于上述实施例，确保了模板会话数据和待分析业务会话数据之间的信息在达到优化的基础上，尽可能地避免数据集中化，从而实现针对伪风险会话行为的知识过滤准确性。
[0011]在一些可选的实施例中，所述设定抽取要求包括以下一种或多种：所述待分析业务会话数据和所述活跃会话数据的整理优先级之间的优先级差小于设定的优先级判定值；所述活跃会话数据中与所述第一潜在风险行为知识配对的第二潜在风险行为知识的数目达到设定数目限值；所述待分析业务会话数据对应的第一采集状态特征与所述活跃会话数据对应的第二采集状态特征之间的余弦距离小于设定的余弦距离限值。
[0012]应用于上述实施例，待分析业务会话数据和模板会话数据的整理优先级之间的优先级差小于设定的优先级判定值，确保了在待分析业务会话数据和模板会话数据中存在充足数目能够配对的第一潜在风险行为知识和第二潜在风险行为知识，以便更好地将匹配于伪风险会话行为的目标潜在风险行为知识从第一潜在风险行为知识中抽样出来；将具有配对的第一潜在风险行为知识的第二潜在风险行为知识数目达到设定数目限值的业务会话数据作为待分析业务会话数据的模板会话数据，能够更加全面的将匹配于伪风险会话行为的目标潜在风险行为知识从第一潜在风险行为知识中抽样出来；在待分析业务会话数据对应的第一采集状态特征和模板会话数据对应的第二采集状态特征之间的余弦距离小于设定的余弦距离限值的基础上，能够保证待分析业务会话数据和模板会话数据中携带基本一致的会话行为事件，确保了能够从待分析业务会话数据中确定数目充足的第一潜在风险行为知识。
[0013]在一些可选的实施例中，所述将所述第一潜在风险行为知识映射到指定知识特征空间，得到所述第一潜在风险行为知识在所述指定知识特征空间中的第一风险行为映射知识，包括：依据数据采集线程在获得所述模板会话数据时在目标会话进程中的分布标签、以及所述数据采集线程在获得所述待分析业务会话数据时在所述目标会话进程中的第一线程配置变量，确定所述数据采集线程在获得所述待分析业务会话数据时的初始状态字段；依据所述初始状态字段，将所述第一潜在风险行为知识映射到所述指定知识特征空间，得到所述第一潜在风险行为知识在所述指定知识特征空间中的第一风险行为映射知识。
[0014]应用于上述实施例，假设数据采集线程在采集待分析业务会话数据时，相对于数据采集线程在采集模板会话数据时，仅存在线程配置的变化，而在目标会话进程中的状态字段不变，进而，可以依据数据采集线程在获得模板会话数据时在目标会话进程中的分布标签、以及数据采集线程在获得待分析业务会话数据时在目标会话进程中的第一线程配置
变量，确定数据采集线程在获得待分析业务会话数据时的初始状态字段，这样，借助该假设条件将待分析业务会话数据中的第一潜在风险行为知识映射到指定知识特征空间，鉴于该过程只假设对数据采集线程的线程配置进行了调整，而不考虑数据采集线程的状态字段，这样可以减少第一风险行为映射知识和第二风险行为映射知识之间的映射关系复杂度，减少服务器运算的资源开销。
[0015]在一些可选的实施例中，所述将所述第二潜在风险行为知识映射到所述指定知识特征空间，得到所述第二潜在风险行为知识在所述指定知识特征空间中的第二风险行为映射知识，包括：依据所述数据采集线程在获得所述模板会话数据时的第二状态字段，将所述第二潜在风险行为知识映射到所述指定知识特征空间，得到所述第二潜在风险行为知识在所述指定知识特征空间中的第二风险行为映射知识。
[0016]在一些可选的实施例中，所述本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种结合人工智能的数据风险分析方法，其特征在于，应用于数据风险分析服务器，所述方法至少包括：获得待分析业务会话数据中的第一潜在风险行为知识、以及所述待分析业务会话数据对应的模板会话数据中与所述第一潜在风险行为知识配对的第二潜在风险行为知识；将所述第一潜在风险行为知识映射到指定知识特征空间，得到所述第一潜在风险行为知识在所述指定知识特征空间中的第一风险行为映射知识，并将所述第二潜在风险行为知识映射到所述指定知识特征空间，得到所述第二潜在风险行为知识在所述指定知识特征空间中的第二风险行为映射知识；依据所述第一风险行为映射知识和所述第二风险行为映射知识之间的知识分布描述信息，从所述第一潜在风险行为知识中确定匹配于伪风险会话行为的目标潜在风险行为知识；从所述待分析业务会话数据过滤掉所述目标潜在风险行为知识，得到经知识预处理的目标业务会话数据。2.根据权利要求1所述的结合人工智能的数据风险分析方法，其特征在于，所述获得待分析业务会话数据中的第一潜在风险行为知识、以及所述待分析业务会话数据对应的模板会话数据中与所述第一潜在风险行为知识配对的第二潜在风险行为知识之前，所述方法还包括：依据设定抽取要求，为所述待分析业务会话数据确定所述模板会话数据。3.根据权利要求2所述的结合人工智能的数据风险分析方法，其特征在于，所述依据设定抽取要求，为所述待分析业务会话数据确定所述模板会话数据，包括：判断当前的活跃会话数据是否达到所述设定抽取要求；在所述活跃会话数据达到所述设定抽取要求的基础上，将所述活跃会话数据作为所述模板会话数据；在所述活跃会话数据没有达到所述设定抽取要求的基础上，将第一数字服务交互数据确定为所述模板会话数据；其中，所述第一数字服务交互数据包括：数字签名时刻先于所述待分析业务会话数据、且与所述待分析业务会话数据的数字签名时刻的间歇最小的业务会话数据。4.根据权利要求3所述的结合人工智能的数据风险分析方法，其特征在于，所述方法还包括：在所述活跃会话数据没有达到所述设定抽取要求的基础上，将所述待分析业务会话数据确定为新增的活跃会话数据；所述新增的活跃会话数据用于对后一组待分析业务会话数据进行会话数据处理。5.根据权利要求4所述的结合人工智能的数据风险分析方法，其特征在于，所述设定抽取要求包括以下一种或多种：所述待分析业务会话数据和所述活跃会话数据的整理优先级之间的优先级差小于设定的优先级判定值；所述活跃会话数据中与所述第一潜在风险行为知识配对的第二潜在风险行为知识的数目达到设定数目限值；所述待分析业务会话数据对应的第一采集状态特征与所述活跃会话数据对应的第二采集状态特征之间的余弦距离小于设定的余弦距离限值。
6.根据权利要求1所述的结合人工智能的数据风险分析方法，其特征在于，所述将所述第一潜在风险行为知识映射到指定知识特征空间，得到所述第一潜在风险行为知识在所述指定知识特征空间中的第一风险行为映射知识，包括：依据数据采集线程在获得所述模板会话数据时在目标会话进程中的分布标签、以及所述数据采集线程在获得所述待分析业务会话数据时在所述目标会话进程中的第一线程配置变量，确定所述数据采集线程在获得所述待分析业务会话数据时的初始状态字段；依据所述初始状态字段，将所述第一潜在风险行为知识映射到所述指定知识特征空间，得到所述第一潜在风险行为知识在所述指定知识特征空间中的第一风险行为映射知识。7.根据权利要求1所述的结合人工智能的数据风险分析方法，其特征在于，所述将所述第二潜在风险行为知识映射到所述指定知识特征空间，得到所述第二潜在风险行为知识在所述指定知识特征空间中的第二风险行为映射知识，包括：依据所述数据采集线程在获得所述模板会话数据时的第二状态字段，将所述第二潜在风险行为知识映射到所述指定知识特征空间，得到所述第二潜在风险行为知识在所述指定知识特征空间中的第二风险行为映射知识。8.根据权利要求1所述的结合人工智能的数据风险分析方法，其特征在于，所述依据所述第一风险行为映射知识和所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：蔡龙花，司华龙，
申请(专利权)人：蔡龙花，
类型：发明
国别省市：