CN111597527B - 一种基于redis协议的智能合约系统 - Google Patents

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CN111597527B CN202010721868.6A CN202010721868A CN111597527B CN 111597527 B CN111597527 B CN 111597527B CN 202010721868 A CN202010721868 A CN 202010721868A CN 111597527 B CN111597527 B CN 111597527B
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Abstract

本发明公开了一种基于redis协议的智能合约系统，包括采集单元、整理识别单元、分析单元、登录单元、验证单元、数据库和调动操作单元；所述采集单元用于实时采集用户网络通讯相关的数据，并自动获取通讯信息，将通讯信息传输至整理识别单元，所述整理识别单元对通讯信息进行整理识别操作，本发明通过整理识别单元的设置，对采集单元采集的通讯信息进行整理识别，从而得出通讯信息的相关数据，分析单元依据通讯信息的相关数据进行数据分析，从而对用户通讯进行评分排序，增加对数据的准确分析，从而增加数据的说服力度和数据的可靠性，节省分析所消耗的时间，提高工作效率。

Description

一种基于redis协议的智能合约系统
技术领域
本发明涉及智能合约技术领域，具体为一种基于redis协议的智能合约系统。
背景技术
智能合约是一种旨在以信息化方式传播、验证或执行合同的计算机协议。智能合约允许在没有第三方的情况下进行可信交易，这些交易可追踪且不可逆转，智能合约概念于1995年由Nick Szabo首次提出。
目前针对只能合约提出的一个交易类的环境，还是存在一些违反规定的用户，系统无法依据对应的监测系统进行安全监测，导致智能合约出现漏洞，为此，我们提出一种基于redis协议的智能合约系统。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于redis协议的智能合约系统，通过整理识别单元的设置，对采集单元采集的通讯信息进行整理识别，从而得出通讯信息的相关数据，分析单元依据通讯信息的相关数据进行数据分析，从而对用户通讯进行评分排序，来解决现有技术中无法对数据进行精确分析的问题，增加对数据的准确分析，从而增加数据的说服力度和数据的可靠性，节省分析所消耗的时间，提高工作效率，通过验证单元的设置，对监测人员的管理账号进行安全验证，调动操作单元依据验证单元的验证结果进行监测人员的操作权限，增加账号的安全性，节省验证时间，提高工作效率。
本发明所要解决的技术问题为;
本发明的目的可以通过以下技术方案实现：一种基于redis协议的智能合约系统，包括采集单元、整理识别单元、分析单元、登录单元、验证单元、数据库和调动操作单元；
所述采集单元用于实时采集用户网络通讯相关的数据，并自动获取通讯信息，将通讯信息传输至整理识别单元，所述整理识别单元对通讯信息进行整理识别操作，得到文字数据、语音数据、通讯次数数据、时间数据和用户号数据，并将其一同传输至分析单元；
数据库内存储有合约限定内容的相关数据，将其标定为限定信息，限定信息包括限定字符数据和限定字符组数据，分析单元从数据库内获取限定字符数据和限定字符组数据，并将其与文字数据、语音数据、通讯次数数据、时间数据和用户号数据进行分析操作，得到监测重要值排序，并将其传输至调动操作单元；
调动操作单元用于对监测重要值排序进行调整操作，具体为：当调动操作单元接收到监测重要值排序时，显示相关数据，监测人员通过管理账号进行调节操作；
登录单元用于登录监测人员的管理账号信息，管理账号信息包括管理账号数据和管理密码数据，数据库内还存储有监测人员的记录账号信息，记录账号信息包括记录账号数据、记录密码数据、监测人员身份数据以及对应的手机号码数据；
验证单元从数据库内获取记录账号数据、记录密码数据、监测人员身份数据以及对应的手机号码数据，并将其与管理账号数据和管理密码数据进行验证操作，得到账号正确信号、验证码正确信号和验证码错误信号，并将其一同传输至调动操作单元;
调动操作单元接收账号正确信号、验证码正确信号和验证码错误信号，并对其进行识别，当识别到账号正确信号或验证码正确信号时，则允许监测人员进行调动操作，当识别到验证码错误信号时，则禁止监测人员进行调动操作。
进一步的：整理识别操作的具体操作过程为：
步骤一：获取通讯信息，将其内用户通讯时的语音数据标定为语音数据，并将语音数据标记为
Figure 588069DEST_PATH_IMAGE001
，i=1,2,3......n1，将其内用户通讯的次数标定为通讯次数数据，并将通讯次数数据标记为
Figure 598750DEST_PATH_IMAGE002
，i=1,2,3......n1，将其内用户每次通讯的时间标定为时间数据，并将时间数据标记为
Figure 566706DEST_PATH_IMAGE003
，i=1,2,3......n1，将其内用户通讯的用户号信息标定为用户号数据，并将用户号数据
Figure 600521DEST_PATH_IMAGE004
，i=1,2,3......n1；
步骤二：提取上述步骤一中的语音数据，并识别其中的文字数据，并将文字数据标记为
Figure DEST_PATH_IMAGE005
，i=1,2,3......n1；
步骤三：将文字数据、语音数据、通讯次数数据和时间数据，归类到对应的用户号数据内。
进一步的：分析操作的具体操作过程为：
K1：获取通讯次数数据和时间数据，将时间数据和通讯次数数据进行一一对应，并将对应后的时间数据进行由远到近进行排序，由远到近具体指代将距离排序时间越远的时间点标定为最大时间值，将距离排序时间越近的时间点标记为最小时间值，提取最大时间值和最小时间值，并将其带入到计算式：时间差值=最小时间值-最大时间值，并将时间差值与通讯次数数据一同带入到计算式：通讯频率=通讯次数数据/时间差值；
K2：提取时间数据，计算出每次通讯之间的时间间隔数据，并将其标定为间隔时间，并将其与时间差值一同带入到计算式：间隔占比值=间隔时间/时间数据，将间隔占比值带入到计算式：
Figure 312125DEST_PATH_IMAGE006
，其中，
Figure 613532DEST_PATH_IMAGE007
表示为平均间隔占比值，即间隔占比均值，
Figure 752389DEST_PATH_IMAGE008
表示为每次间隔占比值；
K3：获取文字数据，并将其每个文字依次进行字符标定，并将字符标记为
Figure DEST_PATH_IMAGE009
，l=1，2，3......n2，将文字数据内相邻的字符进行任意位数的字符标记，将其标定为字符组，将其与限定字符数据和限定字符组数据进行匹配，具体为：将文字数据中的每个字符和字符组分别与限定字符数据和限定字符组数据进行匹配，当文字数据中的字符和字符组与限定字符数据和限定字符组数据的匹配结果相一致时，则判定该文字数据内出现限定内容，生成限定单信号和限定双信号，当文字数据中的字符和字符组与限定字符数据和限定字符组数据的匹配结果不一致时，则判定该文字数据内未出现限定内容，生成正常信号；
K4：提取上述限定单信号、限定双信号和正常信号，并依据其进行标记，当识别到一个限定单信号或限定双信号时，则将其标定为一次单限定或一次双限定，当识别到两个限定单信号或限定双信号时，则将其标记为两次单限定或两次双限定，依据限定单信号或限定双信号的次数标记，将总的限定单信号和限定双信号次数分别标定为字符错误次数和组合错误次数，并将字符错误次数和组合错误次数分别标记为
Figure 273500DEST_PATH_IMAGE010
，
Figure DEST_PATH_IMAGE011
，v=1,2,3......n3，将字符错误次数与总的字符带入到计算式：字符错误占比值=字符错误次数/总字符，依据字符错误占比值的计算方法计算出组合错误占比值，其中，总字符指代文字数据中对应的字符数量；
K5：分别提取上述K1、K2和K4中的通讯频率、间隔占比均值、字符错误占比值和组合错误占比值，并将其一同带入到分值转换计算式中，从而计算出综合评分值，具体计算式为：
Figure 523216DEST_PATH_IMAGE012
，其中，
Figure DEST_PATH_IMAGE013
表示为综合评分值，
Figure 446172DEST_PATH_IMAGE014
、
Figure DEST_PATH_IMAGE015
和
Figure 693614DEST_PATH_IMAGE016
分别表示为通讯频率、字符错误占比值和组合错误占比值，u1、u2、u3和u4分别表示为通讯频率、间隔占比均值、字符错误占比值和组合错误占比值的分值转化预设阈值，e表示为分值转换影响偏差值，e的取值为1.2131790；
K6：提取综合评分值，将其进行从大到小的排序，将综合评分值排序标定为评分排序，设定一个评分合格阈值M，并将其与评分排序进行匹配，匹配出评分合格阈值M在评分排序中所处的位置，将小于评分合格阈值M的对应用户号数据调取出来，并对其进行再次排序，将其综合评分值进行从小到大的排序，并将其排序标定为监测重要值排序。
进一步的：验证操作的具体操作过程为：
H1：获记录账号数据，并将其标记为
Figure DEST_PATH_IMAGE017
，b=1,2，3......n4，获取记录密码数据，并将其标记为
Figure 764338DEST_PATH_IMAGE018
，b=1,2，3......n4，获取管理账号数据，并将其标记为GZH，获取管理密码数据，并将其标记为GMM；
H2：获取上述H1中的记录账号数据和管理账号数据，并将其进行匹配，具体为：
S1：当管理账号数据在记录账号数据内没有匹配到一致的账号时，则判定该账号数据不存在，即该监测人员的账号错误，自动跳转至登录账号界面；
S2：当管理账号数据在记录账号数据内匹配到一致的结果时，则判定该账号存在，并自动提取管理账号数据对应的管理密码数据和记录账号数据对应的记录密码数据；
H3：获取上述S2中的管理密码数据和记录密码数据，并将其进行密码验证匹配，具体为：
SS1：当管理密码数据和记录密码数据匹配结果不一致时，则判定该密码错误，并提取监测人员身份数据以及对应的手机号码数据，向手机号码发送验证提醒，依据验证码的正确与否来判定验证结果，依据验证结果生成验证码正确信号和验证码错误信号；
SS2：当管理密码数据和记录密码数据匹配结果一致时，则判定该密码正确，生成账号正确信号。
本发明的有益效果：
（1）采集单元实时采集用户网络通讯相关的数据，并自动获取通讯信息，将通讯信息传输至整理识别单元，整理识别单元对通讯信息进行整理识别操作，得到文字数据、语音数据、通讯次数数据、时间数据和用户号数据，并将其一同传输至分析单元；分析单元从数据库内获取限定字符数据和限定字符组数据，并将其与文字数据、语音数据、通讯次数数据、时间数据和用户号数据进行分析操作，得到监测重要值排序，并将其传输至调动操作单元；通过整理识别单元的设置，对采集单元采集的通讯信息进行整理识别，从而得出通讯信息的相关数据，分析单元依据通讯信息的相关数据进行数据分析，从而对用户通讯进行评分排序，增加对数据的准确分析，从而增加数据的说服力度和数据的可靠性，节省分析所消耗的时间，提高工作效率。
（2）调动操作单元对监测重要值排序进行调整操作，具体为：当调动操作单元接收到监测重要值排序时，显示相关数据，监测人员通过管理账号进行调节操作；登录单元登录监测人员的管理账号信息，验证单元从数据库内获取记录账号数据、记录密码数据、监测人员身份数据以及对应的手机号码数据，并将其与管理账号数据和管理密码数据进行验证操作，得到账号正确信号、验证码正确信号和验证码错误信号;调动操作单元接收账号正确信号、验证码正确信号和验证码错误信号，并对其进行识别，当识别到账号正确信号或验证码正确信号时，则允许监测人员进行调动操作，当识别到验证码错误信号时，则禁止监测人员进行调动操作；通过验证单元的设置，对监测人员的管理账号进行安全验证，调动操作单元依据验证单元的验证结果进行监测人员的操作权限，增加账号的安全性，节省验证时间，提高工作效率。
附图说明
下面结合附图对本发明作进一步的说明。
图1是本发明的系统框图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
请参阅图1所示，本发明为一种基于redis协议的智能合约系统，包括采集单元、整理识别单元、分析单元、登录单元、验证单元、数据库和调动操作单元；
所述采集单元用于实时采集用户网络通讯相关的数据，并自动获取通讯信息，将通讯信息传输至整理识别单元，所述整理识别单元对通讯信息进行整理识别操作，整理识别操作的具体操作过程为：
步骤一：获取通讯信息，将其内用户通讯时的语音数据标定为语音数据，并将语音数据标记为
Figure DEST_PATH_IMAGE019
，i=1,2,3......n1，将其内用户通讯的次数标定为通讯次数数据，并将通讯次数数据标记为
Figure 245174DEST_PATH_IMAGE020
，i=1,2,3......n1，将其内用户每次通讯的时间标定为时间数据，并将时间数据标记为
Figure DEST_PATH_IMAGE021
，i=1,2,3......n1，将其内用户通讯的用户号信息标定为用户号数据，并将用户号数据
Figure 22637DEST_PATH_IMAGE022
，i=1,2,3......n1；
步骤二：提取上述步骤一中的语音数据，并识别其中的文字数据，并将文字数据标记为
Figure 503297DEST_PATH_IMAGE023
，i=1,2,3......n1；
步骤三：将文字数据、语音数据、通讯次数数据和时间数据，归类到对应的用户号数据内；
步骤四：将文字数据、语音数据、通讯次数数据、时间数据和用户号数据一同传输至分析单元；
数据库内存储有合约限定内容的相关数据，将其标定为限定信息，限定信息包括限定字符数据和限定字符组数据，分析单元从数据库内获取限定字符数据和限定字符组数据，并将其与文字数据、语音数据、通讯次数数据、时间数据和用户号数据进行分析操作，分析操作的具体操作过程为：
K1：获取通讯次数数据和时间数据，将时间数据和通讯次数数据进行一一对应，并将对应后的时间数据进行由远到近进行排序，由远到近具体指代将距离排序时间越远的时间点标定为最大时间值，将距离排序时间越近的时间点标记为最小时间值，提取最大时间值和最小时间值，并将其带入到计算式：时间差值=最小时间值-最大时间值，并将时间差值与通讯次数数据一同带入到计算式：通讯频率=通讯次数数据/时间差值；
K2：提取时间数据，计算出每次通讯之间的时间间隔数据，并将其标定为间隔时间，并将其与时间差值一同带入到计算式：间隔占比值=间隔时间/时间数据，将间隔占比值带入到计算式：
Figure 733421DEST_PATH_IMAGE024
，其中，
Figure 590519DEST_PATH_IMAGE025
表示为平均间隔占比值，即间隔占比均值，
Figure 284805DEST_PATH_IMAGE026
表示为每次间隔占比值；
K3：获取文字数据，并将其每个文字依次进行字符标定，并将字符标记为
Figure 936367DEST_PATH_IMAGE027
，l=1，2，3......n2，将文字数据内相邻的字符进行任意位数的字符标记，将其标定为字符组，将其与限定字符数据和限定字符组数据进行匹配，具体为：将文字数据中的每个字符和字符组分别与限定字符数据和限定字符组数据进行匹配，当文字数据中的字符和字符组与限定字符数据和限定字符组数据的匹配结果相一致时，则判定该文字数据内出现限定内容，生成限定单信号和限定双信号，当文字数据中的字符和字符组与限定字符数据和限定字符组数据的匹配结果不一致时，则判定该文字数据内未出现限定内容，生成正常信号；
K4：提取上述限定单信号、限定双信号和正常信号，并依据其进行标记，当识别到一个限定单信号或限定双信号时，则将其标定为一次单限定或一次双限定，当识别到两个限定单信号或限定双信号时，则将其标记为两次单限定或两次双限定，依据限定单信号或限定双信号的次数标记，将总的限定单信号和限定双信号次数分别标定为字符错误次数和组合错误次数，并将字符错误次数和组合错误次数分别标记为
Figure 919366DEST_PATH_IMAGE028
，
Figure 314575DEST_PATH_IMAGE029
，v=1,2,3......n3，将字符错误次数与总的字符带入到计算式：字符错误占比值=字符错误次数/总字符，依据字符错误占比值的计算方法计算出组合错误占比值，其中，总字符指代文字数据中对应的字符数量；
K5：分别提取上述K1、K2和K4中的通讯频率、间隔占比均值、字符错误占比值和组合错误占比值，并将其一同带入到分值转换计算式中，从而计算出综合评分值，具体计算式为：
Figure 863368DEST_PATH_IMAGE030
，其中，
Figure 387628DEST_PATH_IMAGE031
表示为综合评分值，
Figure 654662DEST_PATH_IMAGE032
、
Figure 853562DEST_PATH_IMAGE033
和
Figure 194544DEST_PATH_IMAGE034
分别表示为通讯频率、字符错误占比值和组合错误占比值，u1、u2、u3和u4分别表示为通讯频率、间隔占比均值、字符错误占比值和组合错误占比值的分值转化预设阈值，e表示为分值转换影响偏差值，e的取值为1.2131790；
K6：提取综合评分值，将其进行从大到小的排序，将综合评分值排序标定为评分排序，设定一个评分合格阈值M，并将其与评分排序进行匹配，匹配出评分合格阈值M在评分排序中所处的位置，将小于评分合格阈值M的对应用户号数据调取出来，并对其进行再次排序，将其综合评分值进行从小到大的排序，并将其排序标定为监测重要值排序，并将监测重要值排序传输至调动操作单元；
调动操作单元用于对监测重要值排序进行调整操作，具体为：当调动操作单元接收到监测重要值排序时，显示相关数据，相关数据指代前面的监测重要值排序，监测人员通过管理账号进行调节操作；
登录单元用于登录监测人员的管理账号信息，管理账号信息包括管理账号数据和管理密码数据，数据库内还存储有监测人员的记录账号信息，记录账号信息包括记录账号数据、记录密码数据、监测人员身份数据以及对应的手机号码数据；
验证单元从数据库内获取记录账号数据、记录密码数据、监测人员身份数据以及对应的手机号码数据，并将其与管理账号数据和管理密码数据进行验证操作，验证操作的具体操作过程为：
H1：获记录账号数据，并将其标记为
Figure 453488DEST_PATH_IMAGE035
，b=1,2，3......n4，获取记录密码数据，并将其标记为
Figure 145500DEST_PATH_IMAGE036
，b=1,2，3......n4，获取管理账号数据，并将其标记为GZH，获取管理密码数据，并将其标记为GMM；
H2：获取上述H1中的记录账号数据和管理账号数据，并将其进行匹配，具体为：
S1：当管理账号数据在记录账号数据内没有匹配到一致的账号时，则判定该账号数据不存在，即该监测人员的账号错误，自动跳转至登录账号界面；
S2：当管理账号数据在记录账号数据内匹配到一致的结果时，则判定该账号存在，并自动提取管理账号数据对应的管理密码数据和记录账号数据对应的记录密码数据；
H3：获取上述S2中的管理密码数据和记录密码数据，并将其进行密码验证匹配，具体为：
SS1：当管理密码数据和记录密码数据匹配结果不一致时，则判定该密码错误，并提取监测人员身份数据以及对应的手机号码数据，向手机号码发送验证提醒，依据验证码的正确与否来判定验证结果，依据验证结果生成验证码正确信号和验证码错误信号；
SS2：当管理密码数据和记录密码数据匹配结果一致时，则判定该密码正确，生成账号正确信号；
H4：将账号正确信号、验证码正确信号和验证码错误信号传输至调动操作单元；
调动操作单元接收账号正确信号、验证码正确信号和验证码错误信号，并对其进行识别，当识别到账号正确信号或验证码正确信号时，则允许监测人员进行调动操作，当识别到验证码错误信号时，则禁止监测人员进行调动操作。
同时，本发明依据redis协议的智能合约，具体算法为：
G1：监听本地unix socket做网络通信，创建可接受请求的本地server；
G2：每个接入的连接以读取一个数据包请求再写入一个数据包回复的固定顺序操作；
G3：实现reader从net.server中持续读取数据包，每个数据包读取第一个字节表示数据类型：
简单字符串:第一个字节是 "+", 比如 "+OK\r\n"；
Bulk string:第一个字节是 "$", 比如 "$6\r\nfoobar\r\n"；
整数: 第一个字节是 ":"， 比如 ":1000\r\n"；
数组: 第一个字节是 "", 比如 "2\r\n$3\r\nfoo\r\n$3\r\nbar\r\n"；
Error: 第一个字节是 "-"， 比如 "-Error message\r\n"；
数据以\r\n结束，数据包读到EOF结束；
G4：判断第一个数据是否为字符串类型，匹配该字符与接口名，如果匹配成功，调用接口并传入后续数据作为参数；
G5：人工筛选出了部分适用于区块链的数据操作接口并按其接口定义实现入参与返回值，共实现了Hashes类别，Keys类别，Lists类别，Sets类别，Sorted Sets类别，Strings类别下共一百多个接口；
G6：Strings类型接口做一层映射到底层KV数据库，其他类别接口在Strings接口的基础上再封装一层具体类别的实现，如Hashes类别接口根据参数算出哈希后再操作，Sets类别则需要对参数采用双循环去重算法去重后再操作；
G7：创建数组记录接口的读写操作，创建哈希表进行缓存；
G8：查询数据的接口先根据键名查哈希表，如未找到再查底层KV，如有数据则在数组中增加读操作及数据；新增数据的接口将对应KV写入哈希表，并在数组中增加写操作及数据；删除数据的接口先查询哈希表中是否有数据，如有则删除哈希表中该键的记录，如果没有则从KV中查询，如存在数据则在数组中增加删操作及数据；
G9：当接口处理完毕后，按返回值类型以redis协议数据格式编码，返回请求。
本发明在工作时，采集单元实时采集用户网络通讯相关的数据，并自动获取通讯信息，将通讯信息传输至整理识别单元，整理识别单元对通讯信息进行整理识别操作，得到文字数据、语音数据、通讯次数数据、时间数据和用户号数据，并将其一同传输至分析单元；数据库内存储有合约限定内容的相关数据，将其标定为限定信息，限定信息包括限定字符数据和限定字符组数据，分析单元从数据库内获取限定字符数据和限定字符组数据，并将其与文字数据、语音数据、通讯次数数据、时间数据和用户号数据进行分析操作，得到监测重要值排序，并将其传输至调动操作单元；调动操作单元对监测重要值排序进行调整操作，具体为：当调动操作单元接收到监测重要值排序时，显示相关数据，监测人员通过管理账号进行调节操作；登录单元登录监测人员的管理账号信息，验证单元从数据库内获取记录账号数据、记录密码数据、监测人员身份数据以及对应的手机号码数据，并将其与管理账号数据和管理密码数据进行验证操作，得到账号正确信号、验证码正确信号和验证码错误信号;调动操作单元接收账号正确信号、验证码正确信号和验证码错误信号，并对其进行识别，当识别到账号正确信号或验证码正确信号时，则允许监测人员进行调动操作，当识别到验证码错误信号时，则禁止监测人员进行调动操作。
以上内容仅仅是对本发明结构所作的举例和说明，所属本技术领域的技术人员对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代，只要不偏离发明的结构或者超越本权利要求书所定义的范围，均应属于本发明的保护范围。

Claims (2)

1.一种基于redis协议的智能合约系统，其特征在于，包括采集单元、整理识别单元、分析单元、登录单元、验证单元、数据库和调动操作单元；
所述采集单元用于实时采集用户网络通讯相关的数据，并自动获取通讯信息，将通讯信息传输至整理识别单元，所述整理识别单元对通讯信息进行整理识别操作，整理识别操作的具体操作过程为：
步骤一：获取通讯信息，将其内用户通讯时的语音数据标定为语音数据，并将语音数据标记为YYi，i=1,2,3......n1，将其内用户通讯的次数标定为通讯次数数据，并将通讯次数数据标记为TCi，i=1,2,3......n1，将其内用户每次通讯的时间标定为时间数据，并将时间数据标记为SJi，i=1,2,3......n1，将其内用户通讯的用户号信息标定为用户号数据，并将用户号数据标记为YHi，i=1,2,3......n1；
步骤二：提取上述步骤一中的语音数据，并识别其中的文字数据，并将文字数据标记为WZi，i=1,2,3......n1；
步骤三：将文字数据、语音数据、通讯次数数据和时间数据，归类到对应的用户号数据内，并将其一同传输至分析单元；
数据库内存储有合约限定内容的相关数据，将其标定为限定信息，限定信息包括限定字符数据和限定字符组数据，分析单元从数据库内获取限定字符数据和限定字符组数据，并将其与文字数据、语音数据、通讯次数数据、时间数据和用户号数据进行分析操作，分析操作的具体操作过程为：
K1：获取通讯次数数据和时间数据，将时间数据和通讯次数数据进行一一对应，并将对应后的时间数据进行由远到近进行排序，将距离排序时间越远的时间点标定为最大时间值，将距离排序时间越近的时间点标记为最小时间值，提取最大时间值和最小时间值，并将其带入到计算式：时间差值=最小时间值-最大时间值，并将时间差值与通讯次数数据一同带入到计算式：通讯频率=通讯次数数据/时间差值；
K2：提取时间数据，计算出每次通讯之间的时间间隔数据，并将其标定为间隔时间，并将其与时间差值一同带入到计算式：间隔占比值=间隔时间/时间数据，将间隔占比值带入到计算式：
Figure 2789DEST_PATH_IMAGE001
，其中，
Figure 919929DEST_PATH_IMAGE003
表示为平均间隔占比值，即间隔占比均值，jgi表示为每次间隔占比值；
K3：获取文字数据，将其每个文字依次进行字符标定，并将字符标记为ZFl，l=1，2，3......n2，将文字数据内相邻的字符进行任意位数的字符标记，将其标定为字符组，将其与限定字符数据和限定字符组数据进行匹配，具体为：将文字数据中的每个字符和字符组分别与限定字符数据和限定字符组数据进行匹配，当文字数据中的字符和字符组与限定字符数据和限定字符组数据的匹配结果相一致时，则判定该文字数据内出现限定内容，生成限定单信号和限定双信号，当文字数据中的字符和字符组与限定字符数据和限定字符组数据的匹配结果不一致时，则判定该文字数据内未出现限定内容，生成正常信号；
K4：提取上述限定单信号、限定双信号和正常信号，并对其进行识别，当识别到一个限定单信号或限定双信号时，则将其标定为一次单限定或一次双限定，当识别到两个限定单信号或限定双信号时，则将其标记为两次单限定或两次双限定，依据限定单信号或限定双信号的次数标记，将总的限定单信号和限定双信号次数分别标定为字符错误次数和组合错误次数，并将字符错误次数和组合错误次数分别标记为ZCv，ZHv，v=1,2,3......n3，将字符错误次数与总的字符带入到计算式：字符错误占比值=字符错误次数/总字符，依据字符错误占比值的计算方法计算出组合错误占比值；
K5：分别提取上述K1、K2和K4中的通讯频率、间隔占比均值、字符错误占比值和组合错误占比值，并将其一同带入到分值转换计算式中，从而计算出综合评分值，具体计算式为：
Figure 230825DEST_PATH_IMAGE004
，其中，Fzi表示为综合评分值，Tpi、Czv和Hzv分别表示为通讯频率、字符错误占比值和组合错误占比值，u1、u2、u3和u4分别表示为通讯频率、间隔占比均值、字符错误占比值和组合错误占比值的分值转化预设阈值，e表示为分值转换影响偏差值，e的取值为1.2131790；
K6：提取综合评分值，将其进行从大到小的排序，将综合评分值排序标定为评分排序，设定一个评分合格阈值M，并将其与评分排序进行匹配，匹配出评分合格阈值M在评分排序中所处的位置，将小于评分合格阈值M的对应用户号数据调取出来，并对其进行再次排序，将其综合评分值进行从小到大的排序，并将其排序标定为监测重要值排序，并将监测重要值排序传输至调动操作单元；
调动操作单元用于对监测重要值排序进行调整操作，具体为：当调动操作单元接收到监测重要值排序时，显示相关数据，监测人员通过管理账号进行调节操作；
登录单元用于登录监测人员的管理账号信息，管理账号信息包括管理账号数据和管理密码数据，数据库内还存储有监测人员的记录账号信息，记录账号信息包括记录账号数据、记录密码数据、监测人员身份数据以及对应的手机号码数据；
验证单元从数据库内获取记录账号数据、记录密码数据、监测人员身份数据以及对应的手机号码数据，并将其与管理账号数据和管理密码数据进行验证操作，得到账号正确信号、验证码正确信号和验证码错误信号，并将其一同传输至调动操作单元;
调动操作单元接收账号正确信号、验证码正确信号和验证码错误信号，并对其进行识别，当识别到账号正确信号或验证码正确信号时，则允许监测人员进行调动操作，当识别到验证码错误信号时，则禁止监测人员进行调动操作。
2.根据权利要求1所述的一种基于redis协议的智能合约系统，其特征在于，验证操作的具体操作过程为：
H1：获取记录账号数据，并将其标记为JZHb，b=1,2，3......n4，获取记录密码数据，并将其标记为JMMb，b=1,2，3......n4，获取管理账号数据，并将其标记为GZH，获取管理密码数据，并将其标记为GMM；
H2：获取上述H1中的记录账号数据和管理账号数据，并将其进行匹配，具体为：
S1：当管理账号数据在记录账号数据内没有匹配到一致的账号时，则判定该管理账号数据不存在，即该监测人员的管理账号错误，自动跳转至登录账号界面；
S2：当管理账号数据在记录账号数据内匹配到一致的结果时，则判定该管理账号数据存在，并自动提取管理账号数据对应的管理密码数据和记录账号数据对应的记录密码数据；
H3：获取上述S2中的管理密码数据和记录密码数据，并将其进行密码验证匹配，具体为：
SS1：当管理密码数据和记录密码数据匹配结果不一致时，则判定该管理密码数据错误，并提取监测人员身份数据以及对应的手机号码数据，向手机号码发送验证提醒，依据验证码的正确与否来判定验证结果，依据验证结果生成验证码正确信号和验证码错误信号；
SS2：当管理密码数据和记录密码数据匹配结果一致时，则判定该管理密码数据正确，生成账号正确信号。
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