[发明专利]一种基于大数据的数据安全处理方法

说明书

本发明公开了一种基于大数据的数据安全处理方法，包括以下步骤：步骤一，生成密钥；步骤二，构建模型；步骤三，优化模型；步骤四，数据采集；步骤五，数据加密；步骤六，数据解密；该发明用公开密钥加密法处理采集数据，从而降低了传输过程中数据被恶意窃取和篡改的风险，确保了数据的可用性、完整性和保密性，保障了数据的流通安全，且利用大数据构建安全漏洞分析模型，对数据进行全面的安全漏洞分析，并匹配合适的加密方法，从而扩大了加密方法针对的安全漏洞范围，提高了加密方法的加密效果，防止数据因未知的安全漏洞遭到破坏、更改和泄露，适用范围广、可靠性强、保密等级高，降低了数据的安全风险。

技术领域

本发明涉及大数据处理技术领域，具体为一种基于大数据的数据安全处理方法。

背景技术

数据安全处理，顾名思义就是通过采用各种安全防护技术，使数据在采集、存储、检索、加工、变换和传输的过程中不会发生增加、修改、丢失和泄露等问题，确保数据的可用性、完整性和保密性，保障数据的流通安全。

然而，传统的数据安全处理方法大多未对采集的数据进行加密处理，数据在传输过程中容易被恶意窃取和篡改，破坏了数据的可用性、完整性和保密性，影响了数据的流通安全，而少数进行加密处理的，只能根据本地已知的数据安全漏洞选择加密方法，针对的安全漏洞范围有限，加密效果不足，当遇到本地未知的数据安全漏洞时，数据容易在处理过程中遭到破坏、更改和泄露，适用范围小、可靠性差、保密等级低，存在一定的安全隐患。

因此，设计一种基于大数据的数据安全处理方法是很有必要的。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于大数据的数据安全处理方法，以解决上述背景技术中提出的问题。

为了解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：一种基于大数据的数据安全处理方法，包括以下步骤：步骤一，生成密钥；步骤二，构建模型；步骤三，优化模型；步骤四，数据采集；步骤五，数据加密；步骤六，数据解密；

其中在上述步骤一中，数据云端根据待处理数据的特征，从大数据中筛选出大量具有对应特征的原始数据、原始数据具备的安全漏洞以及安全漏洞可用的加密方法，并根据加密方法的不同生成相应的密钥对；

其中在上述步骤二中，将步骤一中得到的原始数据划分成训练集数据和测试集数据，利用决策树算法对训练集数据以及步骤一中得到的安全漏洞和加密方法进行逻辑计算，构建出原始分析模型；

其中在上述步骤三中，将步骤二中得到的测试集数据代入步骤二中得到的原始分析模型中，通过评价指标评估原始分析模型判断结果的好坏，并通过代价复杂性剪枝法得到安全漏洞分析模型；

其中在上述步骤四中，数据终端关闭常规输入程序，并启用安全输入程序，引导用户进行数据输入操作，采集完毕后得到输入数据；

其中在上述步骤五中，数据终端调用数据云端从步骤三中得到的安全漏洞分析模型，对步骤四中得到的输入数据进行安全漏洞分析，根据步骤一中得到的密钥对判断出与输入数据相匹配的密钥对，再通过密钥对中的公钥对输入数据进行加密，得到加密数据；

其中在上述步骤六中，数据终端通过加密网络将步骤五中得到的加密数据上传至数据云端，数据云端再通过密钥对中的私钥对加密数据进行解密，得到解密数据。

根据上述技术方案，所述步骤一中，密钥对由加密公钥和解密私钥组成，且加密公钥和解密私钥分别保存在数据终端和数据云端。

根据上述技术方案，所述步骤二中，训练集数据和测试集数据分别占原始数据的70%和30%。

根据上述技术方案，所述步骤二中，决策树算法选用分类回归决策树算法。

根据上述技术方案，所述步骤三中，评价指标为正确率、查全率、查准率和AUC值四项。

根据上述技术方案，所述步骤三中，代价复杂性剪枝法先剪去原始分析模型决策树中判断结果坏的支干，再保留原始分析模型决策树中判断结果好的主干。