应用于存储集群的安全防护方法及AI系统技术方案

本发明专利技术提供的应用于存储集群的安全防护方法及AI系统，涉及数据处理技术领域。在本发明专利技术中，依据数据改写指令确定出对应的目标对象数据，并确定目标对象数据对应的目标存储设备，目标存储设备属于目标存储集群包括的多个存储设备中的一个存储设备。通过目标数据识别神经网络对目标对象数据进行数据重要度的识别，确定出目标对象数据对应的目标数据重要度表征值，目标数据重要度表征值用于反映目标对象数据本身的数据具有的数据重要程度。依据目标数据重要度表征值，对目标对象数据进行改写保护操作，以完成对目标对象数据的改写保护。基于上述方法，可以在一定程度上提高数据的安全性。全性。全性。

【技术实现步骤摘要】
应用于存储集群的安全防护方法及AI系统


[0001]本专利技术涉及数据处理
，具体而言，涉及一种应用于存储集群的安全防护方法及AI系统。

技术介绍

[0002]相较于数据的读取，对数据进行改写，对数据本身的影响更大。因此，在现有技术中，一般是针对网络设备进行识别，以确定网络设备是否属于网络攻击设备，然后，在属于网络攻击设备时，阻止网络攻击设备的数据访问，即阻止网络攻击设备对数据进行读取和改写。如此，由于网络攻击设备的识别，如基于设备黑名单的识别，一般具有识别力度较低的问题，而基于设备行为的识别，一般具有较高的滞后性，如此，就导致基于网关攻击设备的识别结果的数据保护的可靠性不高，即数据的安全性不高。

技术实现思路

[0003]有鉴于此，本专利技术的目的在于提供一种应用于存储集群的安全防护方法及AI系统，以在一定程度上提高数据的安全性。
[0004]为实现上述目的，本专利技术实施例采用如下技术方案：一种应用于存储集群的安全防护方法，包括：在截取到数据改写指令时，依据所述数据改写指令确定出对应的目标对象数据，并确定所述目标对象数据对应的目标存储设备，所述目标存储设备属于目标存储集群包括的多个存储设备中的一个存储设备；通过目标数据识别神经网络对所述目标对象数据进行数据重要度的识别，确定出所述目标对象数据对应的目标数据重要度表征值，所述目标数据重要度表征值用于反映所述目标对象数据本身的数据具有的数据重要程度，且所述目标对象数据属于文本数据；依据所述目标数据重要度表征值，对所述目标对象数据进行改写保护操作，以完成对所述目标对象数据的改写保护。
[0005]在一些优选的实施例中，在上述应用于存储集群的安全防护方法中，所述在截取到数据改写指令时，依据所述数据改写指令确定出对应的目标对象数据，并确定所述目标对象数据对应的目标存储设备的步骤，包括：对所述目标存储集群包括的存储管理设备下发数据改写上报指令，所述目标存储集群包括的每一个存储设备通过所述存储管理设备与所述目标存储集群以外的其它网络设备进行交互，所述存储管理设备用于在接收到所述数据改写上报指令之后，对所述目标存储集群以外的每一个其它网络设备传输的数据处理指令进行识别，并在识别出所述数据处理指令属于数据改写指令时，对该数据改写指令进行上报处理；获取到所述存储管理设备上报的数据改写指令；依据所述数据改写指令确定出对应的目标对象数据，并确定所述目标对象数据对应的目标存储设备，所述数据改写指令用于指示对所述目标存储设备存储的所述目标对象
数据进行改写操作。
[0006]在一些优选的实施例中，在上述应用于存储集群的安全防护方法中，所述通过目标数据识别神经网络对所述目标对象数据进行数据重要度的识别，确定出所述目标对象数据对应的目标数据重要度表征值的步骤，包括：确定出待提取出的目标对象数据片段的目标片段提取数目，再基于所述目标对象数据包括的对象数据片段的片段累计数目和所述目标片段提取数目，计算出待提取出的目标对象数据片段的目标片段筛选参数；基于所述目标片段筛选参数，在所述目标对象数据中，提取出所述目标对象数据包括的多个目标对象数据片段，所述目标对象数据包括的对象数据片段的数目大于或等于所述目标对象数据片段的数目；分别对所述多个目标对象数据片段中的每一个目标对象数据片段进行冗余信息筛除处理，以形成每一个目标对象数据片段对应的有效目标对象数据片段；以及，分别对每一个所述有效目标对象数据片段进行关键信息挖掘处理，以输出每一个所述有效目标对象数据片段对应的数据片段关键信息挖掘向量；以及，再依据每一个所述目标对象数据片段对应的有效目标对象数据片段对应的数据片段关键信息挖掘向量，分析输出每一个所述目标对象数据片段对应的目标数据片段关键信息挖掘向量；通过目标数据识别神经网络，依据所述多个目标对象数据片段在所述目标对象数据中具有的文本片段分布关系和每一个所述目标对象数据片段对应的目标数据片段关键信息挖掘向量，分析输出所述多个目标对象数据片段之间的数据片段相互匹配信息；基于每一个所述目标对象数据片段对应的目标数据片段关键信息挖掘向量和所述多个目标对象数据片段之间的数据片段相互匹配信息，分析输出所述目标对象数据对应的目标数据重要度表征值。
[0007]在一些优选的实施例中，在上述应用于存储集群的安全防护方法中，所述分别对所述多个目标对象数据片段中的每一个目标对象数据片段进行冗余信息筛除处理，以形成每一个目标对象数据片段对应的有效目标对象数据片段的步骤，包括：对于所述多个目标对象数据片段中的每一个目标对象数据片段，分析出多个文本筛选处理针对区域，再依据所述多个文本筛选处理针对区域，对该目标对象数据片段进行文本筛选处理，形成所述目标对象数据片段对应的多个目标对象数据片段筛选结果；分别对每一个所述目标对象数据片段的每一个目标对象数据片段筛选结果进行冗余信息筛除处理，形成每一个所述目标对象数据片段对应的多个有效目标对象数据片段。
[0008]在一些优选的实施例中，在上述应用于存储集群的安全防护方法中，所述依据每一个所述目标对象数据片段对应的有效目标对象数据片段对应的数据片段关键信息挖掘向量，分析输出每一个所述目标对象数据片段对应的目标数据片段关键信息挖掘向量的步骤，包括：对于每一个所述目标对象数据片段，分别确定出该目标对象数据片段对应的多个有效目标对象数据片段中的每一个有效目标对象数据片段对应的数据片段关键信息挖掘向量的向量影响力表征值，再依据所述向量影响力表征值，对该目标对象数据片段的多个有效目标对象数据片段对应的数据片段关键信息挖掘向量加权聚合，形成所述多个有效目
标对象数据片段对应的数据片段关键信息挖掘向量的聚合结果；将所述多个有效目标对象数据片段的数据片段关键信息挖掘向量的聚合结果，标记为所述多个有效目标对象数据片段对应的所述目标对象数据片段对应的目标数据片段关键信息挖掘向量。
[0009]在一些优选的实施例中，在上述应用于存储集群的安全防护方法中，所述通过目标数据识别神经网络，依据所述多个目标对象数据片段在所述目标对象数据中具有的文本片段分布关系和每一个所述目标对象数据片段对应的目标数据片段关键信息挖掘向量，分析输出所述多个目标对象数据片段之间的数据片段相互匹配信息的步骤，包括：分别确定出每一个所述目标对象数据片段在所述目标对象数据中具有的对应的文本片段分布信息；对每一个所述目标对象数据片段对应的目标数据片段关键信息挖掘向量和所述目标对象数据片段对应的文本片段分布信息进行加载处理，以加载到目标数据识别神经网络包括的文本关键信息挖掘模型中，利用所述文本关键信息挖掘模型，对所述文本片段分布信息进行关键信息挖掘处理，以输出所述多个目标对象数据片段在所述目标对象数据中具有的文本片段分布关系；利用所述文本关键信息挖掘模型，对所述多个目标对象数据片段在所述目标对象数据中具有的文本片段分布关系和每一个所述目标对象数据片段对应的目标数据片段关键信息挖掘向量进行处理，以输出所述多个目标对象数据片段的数据片段相互匹配信息。
[0010]在一些优选的实施例中，在上述应用于存储集群的本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种应用于存储集群的安全防护方法，其特征在于，包括：在截取到所述数据改写指令时，依据所述数据改写指令确定出对应的目标对象数据，并确定所述目标对象数据对应的目标存储设备，所述目标存储设备属于目标存储集群包括的多个存储设备中的一个存储设备；通过目标数据识别神经网络对所述目标对象数据进行数据重要度的识别，确定出所述目标对象数据对应的目标数据重要度表征值，所述目标数据重要度表征值用于反映所述目标对象数据本身的数据具有的数据重要程度，且所述目标对象数据属于文本数据；依据所述目标数据重要度表征值，对所述目标对象数据进行改写保护操作，以完成对所述目标对象数据的改写保护。2.如权利要求1所述的应用于存储集群的安全防护方法，其特征在于，所述在截取到数据改写指令时，依据所述数据改写指令确定出对应的目标对象数据，并确定所述目标对象数据对应的目标存储设备的步骤，包括：对所述目标存储集群包括的存储管理设备下发数据改写上报指令，所述目标存储集群包括的每一个存储设备通过所述存储管理设备与所述目标存储集群以外的其它网络设备进行交互，所述存储管理设备用于在接收到所述数据改写上报指令之后，对所述目标存储集群以外的每一个其它网络设备传输的数据处理指令进行识别，并在识别出所述数据处理指令属于数据改写指令时，对该数据改写指令进行上报处理；获取到所述存储管理设备上报的数据改写指令；依据所述数据改写指令确定出对应的目标对象数据，并确定所述目标对象数据对应的目标存储设备，所述数据改写指令用于指示对所述目标存储设备存储的所述目标对象数据进行改写操作。3.如权利要求1所述的应用于存储集群的安全防护方法，其特征在于，所述通过目标数据识别神经网络对所述目标对象数据进行数据重要度的识别，确定出所述目标对象数据对应的目标数据重要度表征值的步骤，包括：确定出待提取出的目标对象数据片段的目标片段提取数目，再基于所述目标对象数据包括的对象数据片段的片段累计数目和所述目标片段提取数目，计算出待提取出的目标对象数据片段的目标片段筛选参数；基于所述目标片段筛选参数，在所述目标对象数据中，提取出所述目标对象数据包括的多个目标对象数据片段，所述目标对象数据包括的对象数据片段的数目大于或等于所述目标对象数据片段的数目；分别对所述多个目标对象数据片段中的每一个目标对象数据片段进行冗余信息筛除处理，以形成每一个目标对象数据片段对应的有效目标对象数据片段；以及，分别对每一个所述有效目标对象数据片段进行关键信息挖掘处理，以输出每一个所述有效目标对象数据片段对应的数据片段关键信息挖掘向量；以及，再依据每一个所述目标对象数据片段对应的有效目标对象数据片段对应的数据片段关键信息挖掘向量，分析输出每一个所述目标对象数据片段对应的目标数据片段关键信息挖掘向量；通过目标数据识别神经网络，依据所述多个目标对象数据片段在所述目标对象数据中具有的文本片段分布关系和每一个所述目标对象数据片段对应的目标数据片段关键信息挖掘向量，分析输出所述多个目标对象数据片段之间的数据片段相互匹配信息；
基于每一个所述目标对象数据片段对应的目标数据片段关键信息挖掘向量和所述多个目标对象数据片段之间的数据片段相互匹配信息，分析输出所述目标对象数据对应的目标数据重要度表征值。4.如权利要求3所述的应用于存储集群的安全防护方法，其特征在于，所述分别对所述多个目标对象数据片段中的每一个目标对象数据片段进行冗余信息筛除处理，以形成每一个目标对象数据片段对应的有效目标对象数据片段的步骤，包括：对于所述多个目标对象数据片段中的每一个目标对象数据片段，分析出多个文本筛选处理针对区域，再依据所述多个文本筛选处理针对区域，对该目标对象数据片段进行文本筛选处理，形成所述目标对象数据片段对应的多个目标对象数据片段筛选结果；分别对每一个所述目标对象数据片段的每一个目标对象数据片段筛选结果进行冗余信息筛除处理，形成每一个所述目标对象数据片段对应的多个有效目标对象数据片段。5.如权利要求3
‑
4所述的应用于存储集群的安全防护方法，其特征在于，所述依据每一个所述目标对象数据片段对应的有效目标对象数据片段对应的数据片段关键信息挖掘向量，分析输出每一个所述目标对象数据片段对应的目标数据片段关键信息挖掘向量的步骤，包括：对于每一个所述目标对象数据片段，分别确定出该目标对象数据片段对应的多个有效目标对象数据片段中的每一个有效目标对象数据片段对应的数据片段关键信息挖掘向量的向量影响力表征值，再依据所述向量影响力表征值，对该目标对象数据片段的多个有效目标对象数据片段对应...

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