【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于快递数据处理，具体涉及一种快递单安全接入系统。
技术介绍
1、电商逐渐成熟稳定，销售规模及渗透率逐年快速增长，gmv（gross merchandisevolume，商品交易总额）占比逐年升高。现有品牌客户均已改变传统渠道销售模式，布局各类电商渠道，直达消费者，电商销售占比逐年提高。
2、传统的合同物流服务模式已经不能满足品牌客户对于市场需求的应对，取而代之的是全供应链的整合履约服务，包括端到端的物流仓储服务、线上销售平台的履约服务、跨境报关清关服务、电商公域/私域的数字化运营赋能服务、末端2c拣货/打包/配送等履约服务等。
3、与此同时，对传统物流科技提出了更高的要求和挑战，不仅需要稳定高可用的2b/2c整合仓储系统，还需整合电商平台、海关、快递公司等整合多套外部系统，并基于大数据分析，对各业务节点进行监控，来协助项目数字化运作，甄别/追溯异常业务并做实时处理。提供大促保障及实时运营播报，与客户一起携手共赴，赋能新零售业务，达到业务目标。
4、在现有技术中，快递电子面单依赖外部快递的付费渠道实现面单获取和打印，无自主可控的快递电子面单获取方式且成本高扼住了外运业务增长的咽喉。且目前外部快递获取面单的方式采用pdf预览打印方案，逢大促等单量暴增时，打印成功率以及打印速度均得不到保障。
技术实现思路
1、本专利技术提供一种快递单安全接入系统，用以解决解决现有技术中存在的技术问题。
2、一种快递单安全接入系统，包括：展现层、
3、所述展现层，用于接入wms以及电商系统，并获取wms以及电商系统的快递单申请，并将快递单申请传输至应用层；
4、所述应用层，用于接收展现层所传输的快递单申请，并根据该快递单申请向对应的快递平台申请快递单号，根据快递单号以及快递单申请，按照预设模板生成快递单；
5、所述应用层，还用于将快递单进行加密之后，得到加密后的快递单，并将加密后的快递单传输至数据层进行数据安全存储；还用于将快递单进行脱敏处理之后，得到脱敏处理之后的快递单，并将脱敏处理之后的快递单反馈给展现层；
6、所述安全控制层，用于快递单申请接入时，采集网络流量特征，并采用预先部署的网络异常检测模型对网络流量特征进行识别，获取网络异常检测结果；所述网络异常检测结果包括网络异常或者网络正常；
7、所述安全控制层，还用于在网络异常检测过为网络异常时，终止快递单申请的接入。
8、进一步地，还包括：当用户或者工作人员操作数据层中存储的数据时，对用户或者工作人员进行验证；
9、所述验证的机制包括：
10、验证码机制：在登录失败超过三次则强制要求用户输入验证码，以防止暴力破解；
11、锁定机制：在要求输入验证码的前提下，持续验证失败，账号被自动锁定；
12、异地登录验证：若登录ip所在地区不在之前登录的地区范围内，则要求发送验证码确认身份；
13、ip限制：仅允许固定ip端的用户登录；
14、会话管理：同一时间仅允许单个账号登录，关闭浏览器会话或长时间未操作则自动退出；
15、日志记录：对工作人员的数据操作进行记录，得到数据操作记录日志，并将数据操作记录日志存储于数据层中。
16、进一步地，所述应用层采用分布式集群部署，当快递单申请接入应用层时，进行负载均衡处理。
17、进一步地，预先部署的网络异常检测模型的获取方法，包括：
18、以bilstm神经网络模型为基础，引入drsn网络，构建drsn-bilstm模型，得到网络异常检测模型；
19、采用混沌映射策略或者佳点集策略多次初始化网络异常检测模型的模型参数，获取多个参数向量；
20、构建网络异常检测模型的误差函数，并将误差函数与一个小于1的常数项相加的和的倒数作为适应度函数；
21、采集训练数据，并根据所述训练数据以及适应度函数，获取每个参数向量所对应的适应度值，按照适应度值从大到小的顺序排列，将全局最优向量记录为第一个参数向量；
22、随机生成第一决策概率，并判断该第一决策概率是否大于设定的第一阈值，若是，则根据全局最优向量，并采用螺旋搜索策略对参数向量进行更新，得到一次更新后的参数向量，否则确定第一随机向量，根据第一随机向量，并采用螺旋搜索策略对参数向量进行更新，得到一次更新后的参数向量；
23、随机生成第二决策概率，并判断该第二决策概率是否小于或者等于预设的第二阈值，若是，则根据全局最优向量，采用局部搜索策略对一次更新后的参数向量进行二次更新，得到二次更新之后的参数向量，否则直接将一次更新后的参数向量作为二次更新之后的参数向量；
24、以二次更新之后的参数向量为基础，更新全局最优向量，并判断当前训练次数是否大于最大训练次数，若是，则输出全局最优向量，否则返回生成第一决策概率的步骤；
25、将输出的全局最优向量作为网络异常检测模型的最终模型参数，得到具有异常检测能力的网络异常检测模型，并将具有异常检测能力的网络异常检测模型部署在应用层，得到预先部署的网络异常检测模型。
26、进一步地，根据全局最优向量，并采用螺旋搜索策略对参数向量进行更新，得到一次更新后的参数向量，包括：
27、以当前训练次数为基础，获取第一控制系数为：
28、
29、
30、其中，表示第一控制系数，表示圆周率， t表示当前训练次数， t表示预设的最大训练次数， l表示中间参数， b表示（0,1）之间的随机数， e表示自然常数；
31、以当前训练次数为基础，获取第二控制系数为：
32、
33、其中，表示第二控制系数，表示预设常数项；
34、以当前训练次数为基础，获取第三控制系数为：
35、
36、其中，表示第三控制系数；
37、根据全局最优向量、第一控制系数、第二控制系数以及第三控制系数，对参数向量进行螺旋更新为：
38、
39、其中，表示第 t次训练过程中第 i个参数向量，表示一次更新后的参数向量， i=1,2,…, i， i表示参数向量总数，第 t次训练过程中的全局最优向量，表示第 i-1个参数向量；当 i=1时，的更新为：。
40、进一步地，确定第一随机向量，根据第一随机向量，并采用本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种快递单安全接入系统，其特征在于，包括：展现层、应用层、数据层以及安全控制层；
2.根据权利要求1所述的快递单安全接入系统，其特征在于，还包括：当用户或者工作人员操作数据层中存储的数据时，对用户或者工作人员进行验证；
3.根据权利要求2所述的快递单安全接入系统，其特征在于，所述应用层采用分布式集群部署，当快递单申请接入应用层时，进行负载均衡处理。
4.根据权利要求3所述的快递单安全接入系统，其特征在于，预先部署的网络异常检测模型的获取方法，包括：
5.根据权利要求4所述的快递单安全接入系统，其特征在于，根据全局最优向量，并采用螺旋搜索策略对参数向量进行更新，得到一次更新后的参数向量，包括：
6.根据权利要求5所述的快递单安全接入系统，其特征在于，确定第一随机向量，根据第一随机向量，并采用螺旋搜索策略对参数向量进行更新，得到一次更新后的参数向量，包括：
7.根据权利要求6所述的快递单安全接入系统，其特征在于，根据全局最优向量，采用局部搜索策略对一次更新后的参数向量进行二次更新，得到二次更新之后的参数向量为
8.根据权利要求7所述的快递单安全接入系统，其特征在于，获取一次更新之后的参数向量以及二次更新之后的参数向量之后，对参数向量进行越界处理。
9.根据权利要求8所述的快递单安全接入系统，其特征在于，所述数据层在存储数据之后，还包括：设置定时数据备份任务，并根据定时数据备份任务对数据层中的数据进行备份。
10.根据权利要求9所述的快递单安全接入系统，其特征在于，将加密后的快递单传输至数据层进行数据安全存储，包括：将加密后的快递单传输至数据层，通过数据层对加密后的快递单进行存储，并采用分布式密钥存储方法对快递单的加密密钥进行存储。
...【技术特征摘要】
1.一种快递单安全接入系统，其特征在于，包括：展现层、应用层、数据层以及安全控制层；
2.根据权利要求1所述的快递单安全接入系统，其特征在于，还包括：当用户或者工作人员操作数据层中存储的数据时，对用户或者工作人员进行验证；
3.根据权利要求2所述的快递单安全接入系统，其特征在于，所述应用层采用分布式集群部署，当快递单申请接入应用层时，进行负载均衡处理。
4.根据权利要求3所述的快递单安全接入系统，其特征在于，预先部署的网络异常检测模型的获取方法，包括：
5.根据权利要求4所述的快递单安全接入系统，其特征在于，根据全局最优向量，并采用螺旋搜索策略对参数向量进行更新，得到一次更新后的参数向量，包括：
6.根据权利要求5所述的快递单安全接入系统，其特征在于，确定第一随机向量，根据第一随机向量，并采用螺旋搜索策略对参数向...
【专利技术属性】
技术研发人员：潘贤真，魏世奇，裘斌，李犇，徐晨豪，
申请(专利权)人：中外运创新科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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