[发明专利]一种员工离职倾向检测方法

权利要求书

1.一种员工离职倾向检测方法，其特征在于，具体步骤如下：

步骤一，采集员工的原始数据；

步骤二，对原始数据进行整合并且采用UEBA方法（用户及实体行为分析方法）构建内部特征，建立威胁模型；

步骤三，根据威胁模型和原始数据建立用户画像体系和团体群体分析体系，即可判断出是否存在威胁或者异常，如果判断结果为存在威胁或者异常，则输出警告信息给人力资源管理，如果判断结果为不存在威胁或者正常，则不工作。

2.根据权利要求1所述的员工离职倾向检测方法，其特征在于，所述原始数据包括OA系统数据、流量日志和数据库日志。

3.根据权利要求2所述的员工离职倾向检测方法，其特征在于，所述OA系统数据包括设备ID、服务器ID、签到信息、签退信息、年假时长、年假剩余时长、事假时长和病假时长。

4.根据权利要求3或4所述的员工离职倾向检测方法，其特征在于，所述流量日志包括远程的VPN日志和堡垒机日志。

5.根据权利要求1所述的员工离职倾向检测方法，其特征在于，所述威胁模型包括触发事件、攻击者特征、攻击特征以及组织特征。

6.根据权利要求1所述的员工离职倾向检测方法，其特征在于，所述用户画像体系包括用户自然特征、用户兴趣特征、用户社会特征、用户消费特征、用户工作特征和用户访问时间段特征。

7.根据权利要求1或6所述的员工离职倾向检测方法，其特征在于，所述采用无监督式的BIRCH分类算法建立团体群体分析体系。