[发明专利]基于大数据信息下互联网行为预警系统及其方法

权利要求书

1.一种基于大数据信息下互联网行为预警系统，其特征在于：

本系统包括用于训练学习的第1数据采集模块（11）、第1数据预处理模块（12）、第1特征提取模块（13）、第1数据训练模块（14）和第1数据评估模块（15），还包括用于数据识别的第2数据采集模块（21）、第2数据预处理模块（22）、第2特征提取模块（23）、第2互联网行为数据算法模块（26）和第2数据管理预警模块（27）；

其交互关系是：

第1数据采集模块（11）、第1数据预处理模块（12）、第1特征提取模块（13）和第1数据训练模块（14）依次交互，实现对互联网行为数据的训练学习；

第1数据训练模块（14）和第1数据评估模块（15）循环交互，第1数据训练模块（14）和第2互联网行为数据算法模块（26）交互，实现对互联网行为数据识别的算法进行调整最终得到适合互联网行为的算法并传送给第2互联网行为数据算法模块（26）；

第2数据采集模块（21）、第2数据预处理模块（22）、第2特征提取模块（23）、第2互联网行为算法模块（26）和第2数据管理和预警模块（27）依次交互，实现对互联网行为的预判，并对相关行为给出告警。

2.按权利要求1所述的一种基于大数据信息下互联网行为预警系统，其特征在于：

所述的第1、2数据采集模块（11、21）均是一种行为数据采集解析方法；

所述的第1、2数据预处理模块（12、22）均是一种数据规范化输出方法；

所述的第1、2特征提取模块（13、23）均是一种从原始数据转化为一组具有明显统计意义的方法；

所述的第1数据训练模块（14）是用大量的、多元化的互联网行为数据训练出数据挖掘算法的方法；

所述的第1数据评估模块（15）是从互联网行为数据综合角度考虑，对信息的可信度有效性进行评估并反馈给第1数据训练模块（14）进行参数调整的方法；

所述的第2互联网行为算法模块（26）是根据第1数据训练模块训（14）练出的一种任务行为数据分析模型；

所述的第2数据管理和预警模块（27）是一种对互联网行为数据存储和判断预警的方法。

3.按权利要求1-2所述系统的互联网行为预警方法，其特征在于包括下列步骤：

①第1数据采集模块（11）完成捕获特定目标用户互联网数据包，对MAC层以及MAC层之上的协议数据进行解析，并对数据进行分类，将解析数据发送给第1数据预处理模块（12）；

②第1数据预处理模块（12）接收解析数据，对解析出的数据进行统一的规范标准化处理，发送给第1特征提取模块（13）；

③第1特征提取模块（13）将第1数据预处理模块（12）发过来的原始数据，转化为一组判断互联网行为模型的数据，依次发送给第1数据训练模块（14）和第2互联网行为算法模块（26）；

④第1数据训练模块（14）将第1特征提取模块（13）转化的互联网行为数据，基于最初的互联网行为分析算法模型得出一定的互联网行为判断结果，并把这个结果发送给第1数据评估模块（15），使用大量的训练数据之后，选择出一套适合互联网行为预警系统的算法，并发送给第2互联网行为算法模块（26）；

所述的基于最初的互联网行为分析算法包括K近邻法、逻辑回归法、SVM、LLS和CNN；

⑤第1数据评估模块根据第1数据训练模块（14）发出来的评估结果和原始人物行为进行对比，根据对比结果返回给第1数据训练模块（14）各种参数调整的数值；

⑥第2互联网行为算法模块（26）对第2特征提取模块（23）发送来的数据进行判断分析，得出的结果发送到第2数据管理和预警模块（27）中；

⑦数据管理和预警模块（27）是系统的存储资源中心和告警中心，实现对所需判断数据进行存储，并对高危行为进行告警操作。

4.按权利要求3所述的互联网行为预警方法，其特征在于所述的步骤①：

a、捕获特定用户互联网行为数据包；

b、解析数据是解析捕获的互联网行为数据、终端数据、IMSI数据和基站数据，并进行打标处理方便后续模块做行为关联；

c、数据采集模块作为SOCKET客户端，与作为SOCKET服务端的数据预处理模块建立连接，以数据流的方式进行传输。