[发明专利]基于人工智能的数据挖掘方法及系统

权利要求书

1.一种基于人工智能的数据挖掘方法，其特征在于，所述方法包括：

响应于软件的操作行为，同时启动数据安全保护机制，所述软件操作行为与数据相关联；

检测至少一种类型的软件操作行为所响应的数据信息；

将对应的软件操作行为下的数据安全保护机制量化于数据信息；

检测在对应的数据安全保护机制下数据信息的输出是否达到预设输出标准，若否，则对数据安全保护机制进行调整；

检测数据安全保护机制调整后数据信息输出的变化速率，当该速率大于安全变化速率，发出预警提示且停止所有或者部分软件操作行为。

2.根据权利要求1所述的基于人工智能的数据挖掘方法，其特征在于，所述响应于软件的操作行为具体包括：

响应于基于软件的自身操作行为；

和/或

响应于基于软件的操作步骤输入。

3.根据权利要求1所述的基于人工智能的数据挖掘方法，其特征在于，所述同时启动数据安全保护机制，所述软件操作行为与数据相关具体包括：当检测到软件的操作行为启动时或者检测到与软件启动相关联的注册表和系统服务项启动时，启动安全软件对数据的敏感性操作保护和非敏感性操作保护。

4.根据权利要求1所述的基于人工智能的数据挖掘方法，其特征在于，所述检测至少一种类型的软件操作行为所响应的数据信息具体包括：

检测从对应的软件启动后数据流的输出总量；

检测从对应的软件启动后数据流的输出时长。

5.根据权利要求4所述的基于人工智能的数据挖掘方法，其特征在于，所述将对应的软件操作行为下的数据安全保护机制量化于数据信息具体包括：

检测从软件操作启动后基于数据安全保护机制所施加的安全载荷；

建立所述安全载荷建立与数据流的输出总量和输出时长之间的变化通道。

6.根据权利要求5所述的基于人工智能的数据挖掘方法，其特征在于，所述检测在对应的数据安全保护机制下数据信息的输出是否达到预设输出标准，若否，则对数据安全保护机制进行调整具体包括：

检测在对应的数据安全保护机制下数据流的输出总量或者输出时长是否均达到对应的预设输出标准；

若检测到在对应的数据安全保护机制下数据流的输出总量或者输出时长中至少一个未达到对应的预设输出标准时，判断数据信息的输出未达到预设安全标准；

将数据安全保护机制下所施加的安全载荷减半，再次进行检测；

若再次进行检测后判断数据信息的输出达到预设安全标准，则将减半前的安全载荷与减半后的安全载荷之和的一半作为新的安全载荷；

判断此时的数据信息的输出是否满足预设输出标准，若是，则继续重复上一步骤，直到数据信息的输出未达到预设安全标准，恢复当前新的安全载荷对应的减半前的安全载荷作为新的安全载荷；

若再次进行检测后判断数据信息的输出仍未达到预设输出标准，则将减半后的安全载荷与最低安全载荷阈值之和的一半作为新的安全载荷，继续进行检测；

重复上一步骤，直到改变后的安全载荷趋于最低安全载荷阈值。

7.根据权利要求6所述的基于人工智能的数据挖掘方法，其特征在于，在所述直到改变后的安全载荷趋于最低安全载荷阈值之后，所述方法还包括：

检测此时数据信息的输出是否达到预设输出标准，若否，检测与软件启动相关联的注册表和系统服务项中是否关联其他软件进程，若是，将其他软件进程按照从非必要到必要进行非必要性优先级排序，按照非必要优先级顺序逐个解除其他软件进程与注册表和系统服务项的关联，直到检测到数据信息的输出趋向预设输出标准；

检测此时数据信息的输出是否达到预设输出标准，若否，则逐步限制软件的操作行为。