AI驱动的大数据平台安全保护方法及系统技术方案

本发明专利技术提供了AI驱动的大数据平台安全保护方法及系统，涉及数据处理技术领域，包括：获取大数据平台的历史安全保护记录，包括M条正常访问保护和N条异常入侵保护，其中M远大于N；读取预定采样策略；根据第一采样策略进行采样，得到多数类数据集，根据第二采样策略进行采样，得到少数类数据集；组建平衡数据集，并进行更新，得到目标数据集；利用支持向量机原理对分析目标数据集得到的训练数据集进行监督训练，得到异常入侵识别器；对大数据平台进行安全保护。本发明专利技术解决了现有技术的入侵检测无法应对相关数据集的不平衡，导致模型偏向于学习多数类数据的特征而忽视少数类数据的特征，影响检测准确率的技术问题。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及数据处理，具体涉及ai驱动的大数据平台安全保护方法及系统。

技术介绍

1、大数据平台处理海量数据，涉及多个敏感行业，安全保护是大数据平台中至关重要的环节，包括防止数据泄露、未经授权的访问、数据篡改，以及各类网络攻击。然而，在大数据平台的安全防护中，正常的访问行为数据远远多于异常入侵数据，这种数据的不平衡会导致传统的机器学习和深度学习模型在训练过程中更加偏向于多数类数据，而忽视了少数类数据的特征，结果是模型在实际应用中容易漏检异常行为，导致安全防护效果不佳。

技术实现思路

1、本申请通过提供了ai驱动的大数据平台安全保护方法及系统，旨在解决现有技术的入侵检测无法应对相关数据集的不平衡，导致模型偏向于学习多数类数据的特征而忽视少数类数据的特征，影响检测准确率的技术问题。

2、本申请公开的第一个方面，提供了ai驱动的大数据平台安全保护方法，所述方法包括：获取大数据平台的历史安全保护记录，所述历史安全保护记录包括m条正常访问保护和n条异常入侵保护，其中m远大于n；读取预定采样策略，所述预定采本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.AI驱动的大数据平台安全保护方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述AI驱动的大数据平台安全保护方法，其特征在于，包括：

3.根据权利要求2所述AI驱动的大数据平台安全保护方法，其特征在于，包括：

4.根据权利要求3所述AI驱动的大数据平台安全保护方法，其特征在于，包括：

5.根据权利要求4所述AI驱动的大数据平台安全保护方法，其特征在于，当所述第一采样数据量达到所述采样门限值时，对所述多个邻域正常访问保护进行第二指标维度的采样，所述第二指标维度是指所述预定指标维度中的任意一个不同于所述第一指标维度的指标维度。

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【技术特征摘要】

1.ai驱动的大数据平台安全保护方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述ai驱动的大数据平台安全保护方法，其特征在于，包括：

3.根据权利要求2所述ai驱动的大数据平台安全保护方法，其特征在于，包括：

4.根据权利要求3所述ai驱动的大数据平台安全保护方法，其特征在于，包括：

5.根据权利要求4所述ai驱动的大数据平台安全保护方法，其特征在于，当所述第一采样数据量达到所述采样门限值时，对...

【专利技术属性】
技术研发人员：王海波，
申请(专利权)人：智器云南京信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：