[发明专利]基于大数据的用户行为监测方法、装置、设备及介质

说明书

本发明公开了一种基于大数据的用户行为监测方法，包括：获取第一预设时间段内的若干个用户及其历史行为记录和标识信息；以所识信息作为目标变量，以所述若干个用户的历史行为记录作为输入参数，采用朴素贝叶斯算法进行训练，得到每一标识信息的执行概率；以标识信息作为目标变量，以待监测用户的历史行为记录作为输入参数，采用朴素贝叶斯算法进行预测，得到所述待监测用户的用户概率；获取所述待监测用户的标识信息及其对应的执行概率；根据所述待监测用户的用户概率与所述标识信息的执行概率，确定所述待监测用户是否存在风险。本发明解决了后台数据库因不断增加的数据表和交叉访问的需求产生的用户行为监测问题。本发明还涉及区块链及人工智能技术。

技术领域

本发明涉及信息技术领域，尤其涉及一种基于大数据的用户行为监测方法、装置、设备及介质。

背景技术

随着企业信息化建设的快速发展，不少企业根据各自的业务需求，搭建了多套应用系统以适应各自发展的需要。企业的生产业务系统和后台管理系统会产生大量的业务数据与企业经营数据，保障这些数据的可靠性、有效性、可用性和准确性是企业全面信息化与数字化运营的关键。生产业务系统与后台管理系统通过给各个用户设定角色，以限制用户对数据的访问和使用。然而，在后台数据库的维护过程中，由于存在交叉访问各个数据表的需求，通常需要为已设定角色的用户额外授予其他操作权限，比如单独的数据库的表授权。由于无法对后台数据库角色进行细分，现有技术主要通过安全人员或者计算机逐条分析、使用穷举的方式对用户的非法行为进行排查，效率低，且耗费时间。

因此，寻找一种方法以解决后台数据库因不断增加的数据表和交叉访问的需求产生的用户行为监测问题成为本领域技术人员亟需解决的技术问题。

发明内容

本发明实施例提供了一种基于大数据的用户行为监测方法、装置、设备及介质，以解决后台数据库因不断增加的数据表和交叉访问的需求产生的用户行为监测问题。

一种基于大数据的用户行为监测方法，包括：

获取第一预设时间段内的若干个用户及其对应的历史行为记录和标识信息；

以所述标识信息作为目标变量，以所述若干个用户的历史行为记录作为输入参数，采用朴素贝叶斯算法进行训练，得到每一标识信息对应的执行概率；

对于待监测用户，以标识信息作为目标变量，以所述待监测用户的历史行为记录作为输入参数，采用朴素贝叶斯算法进行预测，得到所述待监测用户对应的用户概率；

获取所述待监测用户的标识信息，以及所述标识信息对应的执行概率；

根据所述待监测用户对应的用户概率与所述标识信息对应的执行概率，确定所述待监测用户是否存在风险。

可选地，所述获取第一预设时间段内的若干个用户及其对应的历史行为记录和标识信息包括：

获取第一预设时间段内的若干个用户的历史操作数据；

将所述历史操作数据转换为SQL数据，并对所述SQL数据进行正则化清洗和解析，得到每一个用户对应的操作数据、标识信息；

遍历每一个用户，对所述用户对应的操作数据按预设时间周期进行聚合，并对聚合后的所述操作数据进行标准化处理，得到历史行为记录；

遍历每一个用户，对所述用户及其历史行为记录进行标识信息标记。

可选地，所述根据所述待监测用户对应的用户概率与所述标识信息对应的执行概率，确定所述待监测用户是否存在风险包括：

比较所述待监测用户对应的用户概率与所述标识信息对应的执行概率；

若所述待监测用户对应的用户概率相对于所述标识信息对应的执行概率的偏差值大于或等于第一预设阈值时，确定所述待监测用户的当前行为存在风险；