[发明专利]一种针对大数据信息安全的风险行为识别方法及系统

权利要求书

1.一种针对大数据信息安全的风险行为识别方法，其特征在于，应用于风险行为识别系统，所述方法至少包括：

确定若干风险行为大数据的用户操作行为期望描述以及不低于一个风险行为大数据二元组的安全威胁标签配对指数；所述若干风险行为大数据涵盖用于辅助进行安全威胁标签定位的风险行为大数据和待进行安全威胁标签定位的风险行为大数据，所述若干风险行为大数据中的每两个风险行为大数据作为一个所述风险行为大数据二元组，所述安全威胁标签配对指数反映所述风险行为大数据二元组指向于同一数据信息安全威胁标签的量化评价；

通过所述安全威胁标签配对指数，优化所述若干风险行为大数据的用户操作行为期望描述；通过完成优化的用户操作行为期望描述，得到所述待进行安全威胁标签定位的风险行为大数据的安全威胁标签定位情况；所述安全威胁标签定位情况旨在反映所述待进行安全威胁标签定位的风险行为大数据所对应的数据信息安全威胁标签。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过完成优化的用户操作行为期望描述，得到所述待进行安全威胁标签定位的风险行为大数据的安全威胁标签定位情况，包括：

通过完成优化的用户操作行为期望描述进行基于AI的分类识别操作，得到分类识别结果，其中，所述分类识别结果包含所述待进行安全威胁标签定位的风险行为大数据指向于不少于一种先验型安全威胁标签的第一标签定位置信度，所述先验型安全威胁标签是所述用于辅助进行安全威胁标签定位的风险行为大数据所对应的数据信息安全威胁标签；

结合所述第一标签定位置信度，得到所述安全威胁标签定位情况。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述分类识别结果还包含所述用于辅助进行安全威胁标签定位的风险行为大数据指向于所述不少于一种先验型安全威胁标签的第二标签定位置信度；

在所述结合所述第一标签定位置信度，得到所述安全威胁标签定位情况之前，所述方法还包括：在实施所述基于AI的分类识别操作的累计值符合指定要求的基础上，通过所述分类识别结果，优化所述安全威胁标签配对指数，并再次实施所述通过所述安全威胁标签配对指数，优化所述若干风险行为大数据的用户操作行为期望描述的步骤，其中，所述指定要求包括：实施所述基于AI的分类识别操作的累计值小于设定判定值；其中，所述通过所述安全威胁标签配对指数，优化所述若干风险行为大数据的用户操作行为期望描述的实现方式是通过视觉化AI机器学习模型实施的；

所述结合所述第一标签定位置信度，得到所述安全威胁标签定位情况，包括：在实施所述基于AI的分类识别操作的累计值不符合所述指定要求的基础上，结合所述第一标签定位置信度，得到所述安全威胁标签定位情况。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述安全威胁标签配对指数包括：各个所述风险行为大数据二元组指向于同一数据信息安全威胁标签的目标标签定位置信度；所述通过所述分类识别结果，优化所述安全威胁标签配对指数，包括：

依次以所述若干风险行为大数据中每个所述风险行为大数据作为当前风险行为大数据，并将携带所述当前风险行为大数据的所述风险行为大数据二元组作为当前风险行为大数据二元组；

确定所述当前风险行为大数据的全部所述当前风险行为大数据二元组的所述目标标签定位置信度的全局计算结果，作为所述当前风险行为大数据的全局量化指标；

通过所述第一标签定位置信度和所述第二标签定位置信度，依次确定各个所述当前风险行为大数据二元组指向于同一数据信息安全威胁标签的先验型标签定位置信度；

分别通过所述全局量化指标、所述先验型标签定位置信度，变更各个所述当前风险行为大数据二元组的所述目标标签定位置信度。