[发明专利]一种用户行为数据安全检测方法

说明书

本申请提出一种用户行为数据安全检测方法，涉及安全检测技术领域，通过比较用户行为数据对应的所有特征标签中安全类别标签的特征数量比例以及参考数据比例，来判定所述目标分析对象是否处于异常状态；相比于现有技术，能够直接检测目标分析对象是否处于异常状态，提升了用户行为数据的检测能力。

技术领域

本申请涉及安全检测技术领域，具体而言，涉及一种用户行为数据安全检测方法。

背景技术

随着互联网技术应用范围的扩展，越来越多的互联网应用活跃在人们的生活之中，人们借助于这些互联网应用提供的服务，能够极大的提高生活的便捷性，并降低一些财产丢失带来的损失。

其中，人们使用互联网应用的过程中慧产生大量的用户数据，各个互联网应用的服务提供商借助于这些用户数据，可以优化自身提供的服务，从而为用户提供更优质的服务。

然而，也正是由用户数据的特性，导致一些不法分子可以利用用户数据供给服务提供商，使得高风险的用户数据可能对服务提供商造成损害。

发明内容

本申请的目的在于提供一种用户行为数据安全检测方法，以解决上述的至少部分技术问题。

为了实现上述目的，本申请采用的技术方案如下：

第一方面，本申请提供一种用户行为数据安全检测方法，所述方法包括：

基于目标分析对象的用户行为数据进行特征提取，得到目标特征数据；

获取所述目标特征数据的所有特征标签中安全类别标签的特征数量比例；

获得所述目标分析对象中安全类别标签的参考数量比例；

将所述特征数量比例和所述参考数量比例进行对比，以确定所述目标分析对象是否处于异常状态。

可选地，所述获取所述目标特征数据的所有特征标签中安全类别标签的特征数量比例，包括：

对所述所有特征标签进行特征筛选，得到所述所有特征标签的特征标签分布信息；

对所述特征标签分布信息进行筛选，得到筛选后的特征标签分布信息；

从所述用户行为数据中获取各个安全类别标签的安全等级标签和最低参考阈值关键程度指数；

根据所述安全等级标签和最低参考阈值关键程度指数，生成各个所述安全类别标签对应的优先级顺序；

基于所述优先级顺序，从所述筛选后的特征标签分布信息中挑选出目标特征标签；

获取每一个所述目标特征标签在所有的特征标签中对应的数量比例；

根据所述数量比例确定出所述安全类别标签的特征数量比例。

可选地，所述获得所述目标分析对象中安全类别标签的参考数量比例，包括：

从所述用户行为数据中提取安全标签元数据，其中，所述安全标签元数据至少包括：参考次数、最低参考阈值和最高参考阈值；

根据所述参考次数、最低参考阈值和最高参考阈值，计算目标分析对象中每一个安全类别标签各自对应的期望参考比例；

根据所述期望参考比例生成所述安全类别标签的参考数量比例。

可选地，所述将所述特征数量比例和所述参考数量比例进行对比，以确定所述目标分析对象是否处于异常状态，包括：

计算出所述特征数量比例与所述参考数量比例之间的比例差值；

判断所述比例差值是否小于设定的比例差阈值；

若是，则判定所述目标分析对象处于正常状态；