【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据安全管理，具体地说，涉及云平台下基于智能分析的自适应数据安全管理与风险预警系统。
技术介绍
1、随着云计算技术向分布式、微服务架构的演进，云平台数据安全管理面临前所未有的复杂性。一方面，用户行为呈现多设备接入（如pc、移动终端、iot设备）、高频操作（如实时数据读写）和异常行为隐蔽化（如零日攻击通过合法权限渗透）等特点；另一方面，数据资产的动态流转（如跨区域存储、多租户共享）与加密流量的广泛应用，导致传统安全防护手段难以有效识别风险。传统安全管理系统普遍采用“静态策略+单一算法”架构：固定的rbac角色权限配置无法感知用户操作序列的异常波动（如设备指纹熵值突变、访问时间间隔规律性破坏），基于单维特征（如操作频率或资产敏感等级）的风险评估模型难以捕捉多源数据（如加密流量载荷、外部威胁情报）的时空关联性，而依赖人工经验的策略调整机制更无法应对云环境中实时变化的风险态势。
2、此类方案缺乏对云环境实时动态性的感知能力：一方面，无法有效捕捉用户行为序列中的细微异常（如设备指纹熵值突变、访问时间间隔规律性破坏），导致...
【技术保护点】
1.云平台下基于智能分析的自适应数据安全管理与风险预警系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的云平台下基于智能分析的自适应数据安全管理与风险预警系统，其特征在于：所述时间同步引擎单元（110）包括高精度时钟源子单元（111）、时间偏差校准子单元（112）；
3.根据权利要求1所述的云平台下基于智能分析的自适应数据安全管理与风险预警系统，其特征在于，所述动态风险评估单元（210）提取多个维度的风险特征向量包括如下步骤：
4.根据权利要求3所述的云平台下基于智能分析的自适应数据安全管理与风险预警系统，其特征在于，所述步骤S21...
【技术特征摘要】
1.云平台下基于智能分析的自适应数据安全管理与风险预警系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的云平台下基于智能分析的自适应数据安全管理与风险预警系统，其特征在于：所述时间同步引擎单元（110）包括高精度时钟源子单元（111）、时间偏差校准子单元（112）；
3.根据权利要求1所述的云平台下基于智能分析的自适应数据安全管理与风险预警系统，其特征在于，所述动态风险评估单元（210）提取多个维度的风险特征向量包括如下步骤：
4.根据权利要求3所述的云平台下基于智能分析的自适应数据安全管理与风险预警系统，其特征在于，所述步骤s211中的噪声过滤与数据归一化处理包括以下步骤：
5.根据权利要求1所述的云平台下基于智能分析的自适应数据安全管理与风险预警系统，其特征在于，所述自适应策略生成模块（300）中，强化学习优化的决策树模型的训练过程如下：
6.根据权利要求1所述的云平台下基于智能分析的自适应数据安全管理与风险预警系统，其特征在于，所述自适应策略生成模块（300）生成的差异化安全策略包括数据分级保护策略、动态访问控...
【专利技术属性】
技术研发人员：张海，南君宇，
申请(专利权)人：九亿里数字科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：
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