CN109450882A - 一种融合人工智能与大数据的网上行为的安全管控系统及方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种融合人工智能与大数据的网上行为的安全管控系统及方法，包括：（1）建立后台数据库，包括用户生物特征和行为规则属性数据；（2）获取网络用户身份以及行为数据信息；（3）对用户身份进行认证；（4）对用户行为进行识别；（5）对用户行为操作进行审计；（6）对用户行为安全进行风险防控。本发明能够弥补传统技术对海量行为数据处理的限制，同时准确预测网络用户的行为类别，快速对网上用户行为进行分析检测，能够对网络空间用户行为进行全方位、立体化的监控，有效实现对网上行为安全的动态感知，实现对安全风险的动态量化评估，并实现分级预警。
Description
技术领域
本发明涉及安全认证技术领域，具体涉及一种融合人工智能与大数据的网上行为的安全管控系统及方法。
背景技术
随着网络与信息化技术的发展，网络正逐步改变人类的生活和工作方式，并对社会的各行各业产生了巨大深远的影响。保证网络的信息安全，更有效地检测和防御网络面临的安全问题，已成为各方关注的重点。
此外，随着互联网技术的迅猛发展，当前进入了信息爆炸的时代，海量信息同时呈现，社交网络兴起，大量的音频、文本、视频、图片等非结构化行为数据出现，使得用户的行为和情绪的细节化测量成为可能。
大量案例表明，通过对用户的行为习惯和喜好的行为数据挖掘和检测，可以有效地提升内容安全管理的水平。然而，基于网络用户的行为数据，依靠现有的技术来准确地预测用户的类别是非常困难的，一方面，传统的分类方法，其分类器往往准确度不够；另一方面，传统单机的数据解决方式已经不能快速有效处理这些行为数据，这都给网上行为安全管控带来了不小的难度。
发明内容
本发明的目的在于提供一种融合人工智能与大数据的网上行为的安全管控系统及方法，实时有效地监测网络异常行为、用户误操作，实现网上用户管理、网络应用控制、敏感信息审计功能，解决因接入互联网而引发的访问违规、信息泄漏、应用违规等诸多问题。
为实现上述目的，本发明采用了以下技术方案：
一种融合人工智能与大数据的网上行为的安全管控系统，其特征在于，包括：
后台数据库模块，用于建立真实身份下的生物特征属性以及正常操作下的行为规则属性数据库，所述生物特征属性包括人脸和指纹，所述行为规则属性包括用户移动设备信息、线下移动位置信息、移动应用交互信息，以及在网站访问中线上和线下的数据；
数据获取模块，用户获取网络用户身份以及行为数据信息；
身份认证模块，用于对用户进行实名管理、统一身份认证以及信任评估；
行为识别模块，用于对用户的网上行为数据与预定义的违法数据进行比对；
行为审计模块，用于对用户的网上行为进行记录统计，提供网络行为日志及用户操作日志；
风险防控模块，用于对系统异常、网络异常、用户互联网违规行为，以及外发内容不合规行为进行统一报警管理，提供分级报警信息。
一种融合人工智能与大数据的网上行为的安全管控方法，包括以下步骤：
（1）建立后台数据库，包括用户生物特征和行为规则属性数据，所述生物特征属性包括真实身份下的人脸、指纹信息；所述行为规则属性包括正常操作下的用户移动设备信息、线下移动位置信息、移动应用交互信息，以及在网站访问中线上和线下的数据；
（2）获取用户身份和行为数据，其中，用户身份数据通过手机拍摄、PC摄像头拍摄、录入账号信息方式进行获取，所述行为数据从一个或多个数据平台根据网站访问用户行为的不同维度指标来获取一段周期连续时间内不断更新的用户行为数据，并将用户信息统一为全局唯一标识；
（3）对用户身份进行认证：通过采集用户生物特征属性与后台数据库生物特征属性比对，对用户身份进行可靠核验；
（4）对用户行为进行识别：通过大数据网络，对用户网络行为产生的数据进行监控，将搜集的用户网上行为海量数据采用分布式计算和存储，并进行预处理，对预处理之后的数据进行分析、挖掘，提取用户网上行为特征参数，完成用户行为的识别和逻辑分析，并与后台数据库行为规则属性进行比对，确定待识别行为是正常网络行为还是恶意网络行为，实现对数据结果的利用；
（5）对用户行为操作进行审计；
（6）对用户行为安全进行风险防控：对系统异常、网络异常、用户互联网违规行为，以及外发内容不合规行为进行统一报警管理，并对不同级别的报警事件进行报警。
进一步的，所述步骤（5）中，对用户行为操作进行审计，具体为：完整保留用户所有恶意上网行为资料，为网络敏感事件提供日志溯源。
进一步的，所述步骤（6）中，对不同级别的报警事件以声音、指示灯、邮件不同的方式进行报警
由上述技术方案可知，本发明所述的融合人工智能与大数据的网上行为的安全管控系统及方法，弥补传统技术对海量行为数据处理的限制，同时准确预测网络用户的行为类别，快速对网上用户行为进行分析检测，从而实时有效地监测网络异常行为、用户误操作等，实现网上用户管理、网络应用控制、敏感信息审计等功能，解决因接入互联网而引发的访问违规、信息泄漏、应用违规等诸多问题。能够对网络空间用户行为进行全方位、立体化的监控，有效实现对网上行为安全的动态感知，实现对安全风险的动态量化评估，并实现分级预警。
附图说明
图1是本发明的系统图；
图2是本发明的方法流程图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明做进一步说明：
如图1所示本实施例的融合人工智能与大数据的网上行为的安全管控系统包括：
（1）建立后台数据库模块，用于建立真实身份下的人脸、指纹等生物特征属性以及正常操作下的行为规则属性数据库；
（2）数据获取模块，用户获取网络用户身份以及行为数据信息。
（3）身份认证模块，用于对所述用户进行实名管理、统一身份认证以及信任评估。
（4）行为识别模块，用于对所述用户的网上行为数据与预定义的违法数据进行比对。
（5）行为审计模块，用于对所述用户的网上行为进行记录统计，提供网络行为日志及用户操作日志。
（6）风险防控模块，用于对系统异常、网络异常、用户互联网违规行为，以及外发内容不合规行为进行统一报警管理，提供分级报警信息。
一种融合人工智能与大数据的网上行为安全管控方法，其包括以下步骤：
S1：建立后台数据库，包括用户生物特征和行为规则属性数据；
该生物特征属性包括真实身份下的人脸、指纹等信息及口令/密码、证件等非生物特征信息；该行为规则属性包括正常操作下的用户移动设备信息、线下移动位置信息、移动应用交互信息，以及在网站访问中线上和线下的数据；
S2：获取用户身份和行为数据；
该身份数据可通过手机拍摄、PC摄像头拍摄、录入账号信息等方式进行获取；该行为数据可从一个或多个数据平台根据网站访问用户行为的不同维度指标来获取一段周期连续时间内不断更新的用户行为数据，并将用户信息统一为全局唯一标识。
行为数据包括网站、网络聊天、网络游戏、炒股、看电影、P2P、文件上传下载、Email、FTP等行为数据；行为识别可以对用户访问的时间和位置进行鉴别。对获取的数据采用分布式处理框架的方式进行处理并存储，该分布式处理框架的方式可以提高网络端的工作效率，对于海量数据处理来说，该方式具有明显的处理速度较高、误码率小的优点。
S3：对用户身份进行认证；
该用户认证包括通过采集用户生物特征属性与后台数据库生物特征属性比对，对用户身份进行可靠核验。
人脸信息支持数据来源的多样化：动态人脸捕抓、手机拍摄、摄像机抓取，照片扫描等多种方式，支持现场捕捉照片与数据库中照片自动匹配检索，并针对复杂环境设计有相应算法进行精准识别，比如针对复杂光照条件下的面部图像信息，进行俯仰角变换和/或左右旋转角度变换以及光照补偿等预处理，给出旋转角度和清晰度最佳的一张面部图片。
该分布式处理框架的方式可以采用如下方式：可以通过离线数据批处理模型实现分布式处理框架的方式，例如采用hadoop框架；或者也可以通过在线实时流处理模型实现分布式处理框架的方式，例如storm框架。本发明仅以此进行举例说明，分布式处理框架的方式并不限定为上述方式。
用户认证支持连接公安部全国居民身份信息库，将摄取的待认证人员面部图像与公安部全国居民身份信息库的所有标准图像进行逐一比对，匹配待认证人员的身份证号码和身份证面部信息与标准图像，确保待认证人员身份信息和身份证信息权威有效并且一致，此过程伴随着活体检测操作。
身份识别支持人脸识别、指纹识别，还支持交叉组合认证，包括“人脸+证件”、“人脸+指纹”、“人脸+口令+证件”、“人脸+用户ID”等。
S4：对用户行为进行识别；
行为识别基于大数据网络，对用户网络行为产生的数据进行监控，将搜集的用户网上行为海量数据采用分布式计算和存储，并进行预处理，对预处理之后的数据进行分析、挖掘，提取用户的网上行为特征参数，完成用户行为的识别和逻辑分析，并与后台数据库行为规则属性进行比对，确定所述待识别行为是正常网络行为还是恶意网络行为，实现对数据结果的利用。
S5：对用户行为操作进行审计；
具体的，所述行为审计完整保留用户所有恶意上网行为资料，一旦发生网络违法违规事件可作为追查证据，包括：完整地记录用户网络访问的日志，包括上网时间、网络流量、Web 访问记录、接收与发送的邮件、IM 聊天的内容、论坛发帖内容、网络游戏记录、P2P 下载记录，以及访问在线视频、在线炒股活动等，为网络敏感事件提供日志溯源。
（6）对用户行为安全进行风险防控。
对系统异常、网络异常、用户互联网违规行为，以及外发内容不合规行为进行统一报警管理，并对不同级别的报警事件以声音、指示灯、邮件等不同的方式进行报警，便于管理员第一时间知悉事件并采取措施，降低互联网管理的风险和隐患。
例如，不同级别的报警事件根据给出的风险定量积分，分为五个风险等级预警区，即I区（低风险区）、II区（较低风险区）、III区（中等风险区）、IV区（较高风险区）、V区（高风险区）。对于风险评判等级采用5分制，即：“很好”，“好”，“一般”，“差”，“很差”，评判得分为5，4，3，2，1。因此，若4<C≤5，则项目风险处于低风险区；若3<C≤4，则处于较低风险区；若2<C≤3，则处于中等风险区，需要关注；若1<C≤2，则处于较高风险区，需要监控；若0<C≤1，则处于高风险区，考虑到采取相关措施。
优选地，该指示灯根据不同的风险等级设计了不同颜色，以黄色作为警戒点，针对不同的预警区间，灯号显示所表现的警情也会有所不同。
| 风险等级 | 低风险 | 较低风险 | 中等风险 | 较高风险 | 高风险 |
| 信号灯颜色 | 绿灯 | 蓝灯 | 黄灯 | 橙灯 | 红灯 |
针对低风险-较低风险、中等风险、较高风险-高风险，采用三种针对的控制方式：正常应用、限制应用（包括限制使用时长、限制使用位置区域、限制使用部分功能）、屏蔽应用，为管理者提供灵活人性化的管理手段。
以上所述的实施例仅仅是对本发明的优选实施方式进行描述，并非对本发明的范围进行限定，在不脱离本发明设计精神的前提下，本领域普通技术人员对本发明的技术方案作出的各种变形和改进，均应落入本发明权利要求书确定的保护范围内。
Claims (8)
1.一种融合人工智能与大数据的网上行为的安全管控系统，其特征在于，包括：
后台数据库模块，用于建立真实身份下的生物特征属性以及正常操作下的行为规则属性数据库；
数据获取模块，用户获取网络用户身份以及行为数据信息；
身份认证模块，用于对用户进行实名管理、统一身份认证以及信任评估；
行为识别模块，用于对用户的网上行为数据与预定义的违法数据进行比对；
行为审计模块，用于对用户的网上行为进行记录统计，提供网络行为日志及用户操作日志；
风险防控模块，用于对系统异常、网络异常、用户互联网违规行为，以及外发内容不合规行为进行统一报警管理，提供分级报警信息。
2.根据权利要求1所述的融合人工智能与大数据的网上行为的安全管控系统及方法，其特征在于：所述生物特征属性包括人脸和指纹。
3.根据权利要求1所述的融合人工智能与大数据的网上行为的安全管控系统及方法，其特征在于：所述行为规则属性包括用户移动设备信息、线下移动位置信息、移动应用交互信息，以及在网站访问中线上和线下的数据。
4.一种融合人工智能与大数据的网上行为的安全管控方法，其特征在于：包括以下步骤：
（1）建立后台数据库，包括用户生物特征和行为规则属性数据；
（2）获取用户身份和行为数据；
（3）对用户身份进行认证：通过采集用户生物特征属性与后台数据库生物特征属性比对，对用户身份进行可靠核验；
（4）对用户行为进行识别：通过大数据网络，对用户网络行为产生的数据进行监控，将搜集的用户网上行为海量数据采用分布式计算和存储，并进行预处理，对预处理之后的数据进行分析、挖掘，提取用户网上行为特征参数，完成用户行为的识别和逻辑分析，并与后台数据库行为规则属性进行比对，确定待识别行为是正常网络行为还是恶意网络行为，实现对数据结果的利用；
（5）对用户行为操作进行审计；
（6）对用户行为安全进行风险防控：对系统异常、网络异常、用户互联网违规行为，以及外发内容不合规行为进行统一报警管理，并对不同级别的报警事件进行报警。
5.根据权利要求4所述的融合人工智能与大数据的网上行为的安全管控方法，其特征在于：所述生物特征属性包括真实身份下的人脸、指纹信息；所述行为规则属性包括正常操作下的用户移动设备信息、线下移动位置信息、移动应用交互信息，以及在网站访问中线上和线下的数据。
6.根据权利要求4所述的融合人工智能与大数据的网上行为的安全管控方法，其特征在于：所述步骤（2）中，用户身份数据通过手机拍摄、PC摄像头拍摄、录入账号信息方式进行获取；所述行为数据从一个或多个数据平台根据网站访问用户行为的不同维度指标来获取一段周期连续时间内不断更新的用户行为数据，并将用户信息统一为全局唯一标识。
7.根据权利要求4所述的融合人工智能与大数据的网上行为的安全管控方法，其特征在于：所述步骤（5）中，对用户行为操作进行审计，具体为：完整保留用户所有恶意上网行为资料，为网络敏感事件提供日志溯源。
8.根据权利要求4所述的融合人工智能与大数据的网上行为的安全管控方法，其特征在于：所述步骤（6）中，对不同级别的报警事件以声音、指示灯、邮件不同的方式进行报警。
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication | ||
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Application publication date: 20190308 |