CN113297601B - 一种基于敏感特征的数据处理系统 - Google Patents

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Abstract

本发明提供一种基于敏感特征的数据处理系统，包括处理器，所述处理器内设置有敏感特征识别模块、处理模块以及存储模块，所述敏感特征识别模块用于识别敏感特征，所述存储模块用于存储敏感特征，所述敏感特征识别模块包括账号登录识别单元以及支付识别单元，所述账号登录识别单元用于获取用户登录时的账号数据、账号密码数据以及登录时间，所述支付识别单元用于获取转账数据、付款数据、支付时间以及支付密码数据，所述处理模块包括第一处理单元以及第一加密单元，本发明通过对敏感数据出现时的敏感特征的捕捉和处理，能够提高敏感数据处理时的精准性和处理效率，以解决现有的敏感数据处理过程较为简单，不够精准效率较低的问题。

Description

一种基于敏感特征的数据处理系统
技术领域
本发明涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种基于敏感特征的数据处理系统。
背景技术
数据是对事实、概念或指令的一种表达形式，可由人工或自动化装置进行处理。数据经过解释并赋予一定的意义之后，便成为信息。数据处理是对数据的采集、存储、检索、加工、变换和传输。敏感数据是指泄漏后可能会给社会或个人带来严重危害的数据。包括个人隐私数据，如姓名、身份证号码、住址、电话、银行账号、邮箱、密码、医疗信息、教育背景等；也包括企业或社会机构不适合公布的数据，如企业的经营情况，企业的网络结构、IP地址列表等。特别是目前智能电网系统的普及，对信息收集的粒度提高，同时也就提高了用电信息的泄漏风险。
当敏感数据出现时，通常都会伴随着出现一些敏感特征，但是现有的技术中，对于敏感数据的处理时，通常都采用一刀切的处理方案，对于全时段的数据和网络都进行加密处理，这一过程会导致数据处理的效率较低，同时浪费了整个数据处理过程的资源。
发明内容
针对现有技术存在的不足，本发明目的是提供一种基于敏感特征的数据处理系统，通过对敏感数据出现时的敏感特征的捕捉和处理，能够提高敏感数据处理时的精准性和处理效率，以解决现有的敏感数据处理过程较为简单，不够精准效率较低的问题。
为了实现上述目的，本发明是通过如下的技术方案来实现：一种基于敏感特征的数据处理系统，包括处理器，所述处理器内设置有敏感特征识别模块、处理模块以及存储模块，所述敏感特征识别模块用于识别敏感特征，所述存储模块用于存储敏感特征；
所述敏感特征识别模块包括账号登录识别单元以及支付识别单元；
所述账号登录识别单元用于获取用户登录时的账号数据、账号密码数据以及登录时间，所述支付识别单元用于获取转账数据、付款数据、支付时间以及支付密码数据；
所述处理模块包括第一处理单元以及第一加密单元；
所述第一处理单元配置有第一处理策略，所述第一处理策略包括：计算每次支付时间与登录时间的第一时间差，根据若干第一时间差计算出第一平均时间差；
将一天的时间平均分成八个时间段，统计用户在发生支付时的登录时间，记录登录时间所在的时间段，将出现次数最高的三个时间段保存，并记录为第一支付时间段、第二支付时间段以及第三支付时间段；
所述第一加密单元配置有第一加密策略，所述第一加密策略包括：对第一平均时间差内进行一级加密，所述一级加密用于对用户的传输网络进行网络加密；
对第一支付时间段、第二支付时间段以及第三支付时间段内进行二级加密，所述二级加密用于对用户的传输数据进行数据加密。
进一步地，所述敏感特征识别模块还包括页面浏览识别单元；所述页面浏览识别单元用于浏览时长以及浏览次数；
所述账号登录识别单元还用于获取用户登录时的Ip地址。
进一步地，所述处理模块还包括第二处理单元；所述第二处理单元配置有第二处理策略，所述第二处理策略包括：统计用户在发生支付时的Ip地址，保存前五的Ip地址并进行排序，分别给前五的Ip地址赋予一个权重值为K1、K2、K3、K4以及K5；
统计用户在发生支付时的浏览时长，去除一个最长的浏览时长和一个最短的浏览时长，计算剩下的若干浏览时长的平均浏览时长；
统计用户在发生支付时的浏览次数，去除一个最多的浏览次数和一个最少的浏览次数，计算剩下的若干浏览次数的平均浏览次数。
进一步地，所述处理模块还包括第二加密单元，所述第二加密单元配置有第一算法以及第二加密策略；
所述第一算法用于根据前五的Ip地址赋予的权重值、浏览时长、平均浏览时长、浏览次数以及平均浏览次数计算出第一加密值；
所述第二加密策略包括：当第一加密值小于第一阈值时，不补充加密操作；当第一加密值大于等于第一阈值小于第二阈值时，对当前的传输网络进行网络加密，并保持30min的加密时长；当第一加密值大于等于第二阈值时，对当前的传输网络进行网络加密，且对当前的传输数据进行数据加密，并保持30min的加密时长。
进一步地，所述第一算法配置为：
Figure GDA0003615561480000031
其中，M1为第一加密值，Ki代指K1、K2、K3、K4以及K5中的一个，T1为浏览时长，Tp为平均浏览时长，S1为浏览次数，Sp为平均浏览次数，A1为第一比例系数，A2为第二比例系数，A3为第三比例系数。
进一步地，所述敏感特征识别模块还包括身份验证识别单元；所述身份验证识别单元用于获取身份验证时的验证码数据以及体征识别数据。
进一步地，所述处理模块包括第三处理单元；分别统计用户在发生支付时的验证码数据以及体征识别数据出现的频率，并分别记录为验证码出现频率以及体征识别出现频率；
进一步地，所述处理模块还包括第三加密单元；所述第三加密单元配置有第二算法以及第三加密策略；
所述第二算法用于根据验证码出现频率以及体征识别出现频率计算得到第二加密值；
所述第三加密策略包括：当第二加密值小于第三阈值时，不补充加密操作；当第二加密值大于等于第三阈值小于第四阈值时，对当前的传输网络进行网络加密，并保持10min的加密时长；当第二加密值大于等于第四阈值时，对当前的传输网络进行网络加密，且对当前的传输数据进行数据加密，并保持30min的加密时长。
进一步地，所述第二算法配置为：
Figure GDA0003615561480000041
其中，M2为第二加密值，Py为验证码出现频率，Pt为体征识别出现频率。
本发明的有益效果：本发明通过敏感数据出现时的敏感特征进行捕捉处理，能够在敏感特征出现时，对传输数据以及传输网络进行分别加密，能够提高敏感数据处理时的精准安全性。
本发明通过获取用户登录时的账号数据、账号密码数据、登录时间、用户支付时的转账数据、付款数据、支付时间以及支付密码数据，并对上述数据进行处理，能够得到登录特征与支付特征之间的联系，从而及时对支付时间段内的传输网络和传输数据进行加密；通过获取页面浏览时的浏览时长、浏览次数以及登录时的Ip地址，能够根据浏览特征和Ip地址得到与支付特征之间的联系，从而及时对支付时间段内的传输网络和传输数据进行加密；通过获取身份验证时的验证码数据以及体征识别数据，能够得到用户进行验证码验证时和体征识别时与支付特征之间的关系，从而及时对支付时间段内的传输网络和传输数据进行加密，提高了敏感数据处理的安全性和及时性。
附图说明
通过阅读参照以下附图对非限制性实施例所作的详细描述，本发明的其它特征、目的和优点将会变得更明显：
图1为本发明的实施例一的原理框图；
图2为本发明的实施例二的原理框图；
图3为本发明的实施例三的原理框图。
图中：1、处理器；2、敏感特征识别模块；21、账号登录识别单元；22、支付识别单元；23、页面浏览识别单元；24、身份验证识别单元；3、处理模块；31、第一处理单元；32、第一加密单元；33、第二处理单元；34、第二加密单元；35、第三处理单元；36、第三加密单元；4、存储模块。
具体实施方式
为使本发明实现的技术手段、创作特征、达成目的与功效易于明白了解，下面结合具体实施方式，进一步阐述本发明。
实施例一，请参阅图1，一种基于敏感特征的数据处理系统，包括处理器1，所述处理器1内设置有敏感特征识别模块2、处理模块3以及存储模块4，所述敏感特征识别模块2用于识别敏感特征，所述存储模块4用于存储敏感特征，通过识别敏感特征，再通过处理模块3对敏感特征进行处理分析，能够得到用户支付时与这些敏感特征之间的联系，从而能够对用户支付时的传输网络以及传输数据进行加密保护，在提高敏感数据处理的效率的同时，提高敏感数据保护的安全性。
所述敏感特征识别模块2包括账号登录识别单元21以及支付识别单元22，通过对用户的登录习惯的监测，能够在用户登录时，对登录状态中进行安全保护。
所述账号登录识别单元21用于获取用户登录时的账号数据、账号密码数据以及登录时间，获取上述数据，能够精准的获知用户处于登录状态，所述支付识别单元22用于获取转账数据、付款数据、支付时间以及支付密码数据，通过上述支付数据的获取，能够得到用户的支付习惯，从而根据用户的支付习惯，对用户支付时的支付数据和支付网络进行加密处理，实现了精准的加密保护。
所述处理模块3包括第一处理单元31以及第一加密单元32。
所述第一处理单元31配置有第一处理策略，所述第一处理策略包括：计算每次支付时间与登录时间的第一时间差，根据若干第一时间差计算出第一平均时间差，通过获取第一平均时间差，能够得到用户每次在登录多久时会发生支付行为，以便于在下次登录时，能够在第一平均时间差内提供数据和网络的加密保护，通常用户的支付习惯都是持续保持的，大数据显示，男性在登录到支付消费过程中所耗费的时间普遍小于女性，因此根据消费习惯，能够对用户的支付环境做到精准加密防护，提高敏感数据的安全性，同时不浪费加密处理的资源。
将一天的时间平均分成八个时间段，统计用户在发生支付时的登录时间，记录登录时间所在的时间段，将出现次数最高的三个时间段保存，并记录为第一支付时间段、第二支付时间段以及第三支付时间段，通过获取用户的支付时间段，能够得到用户的消费习惯。
所述第一加密单元32配置有第一加密策略，所述第一加密策略包括：对第一平均时间差内进行一级加密，所述一级加密用于对用户的传输网络进行网络加密，在这一时间段内，用户有可能会发生支付行为，但是概率并不是最大的，因此进行传输网络的加密能够降低加密处理过程的工作量，提高处理器1的运行效率。
对第一支付时间段、第二支付时间段以及第三支付时间段内进行二级加密，所述二级加密用于对用户的传输数据进行数据加密，在上述的时间段内，用户发生支付的概率比较大，因此对于其中的数据进行加密，数据中很大可能会包含用户的支付密码。
实施例二，请参阅图2，在实施例二中，比实施例一种多增加了对用户页面浏览的监控，所述敏感特征识别模块2还包括页面浏览识别单元23；所述页面浏览识别单元23用于浏览时长以及浏览次数，当用户的支付习惯趋于稳定之后，其每次的浏览时长和浏览次数也会比较的稳定，因此在平均的浏览时长和浏览次数内发生支付的几率也较大。
所述账号登录识别单元21还用于获取用户登录时的Ip地址，一般用户会在熟悉的场所和舒适的时间段内进行支付，因此所使用的Ip地址也十分重要，当用户登录的Ip地址属于支付时最长登录的地址时，发生支付的可能性也极大。
所述处理模块3还包括第二处理单元33；所述第二处理单元33配置有第二处理策略，所述第二处理策略包括：统计用户在发生支付时的Ip地址，保存前五的Ip地址并进行排序，分别给前五的Ip地址赋予一个权重值为K1、K2、K3、K4以及K5，且K1>K2>K3>K4>K5，因排名第一的Ip地址发生支付行为的概率也最大，因此赋予的权重值也最大。
统计用户在发生支付时的浏览时长，去除一个最长的浏览时长和一个最短的浏览时长，计算剩下的若干浏览时长的平均浏览时长，统计用户在发生支付时的浏览次数，去除一个最多的浏览次数和一个最少的浏览次数，计算剩下的若干浏览次数的平均浏览次数。
所述处理模块3还包括第二加密单元34，所述第二加密单元34配置有第一算法以及第二加密策略，所述第一算法用于根据前五的Ip地址赋予的权重值、浏览时长、平均浏览时长、浏览次数以及平均浏览次数计算出第一加密值，第一加密值越大反应了用户与平时平均发生支付行为时的状态越接近，因此，此时实行加密是最精准的时刻。
所述第二加密策略包括：当第一加密值小于第一阈值时，不补充加密操作；当第一加密值大于等于第一阈值小于第二阈值时，对当前的传输网络进行网络加密，并保持30min的加密时长；当第一加密值大于等于第二阈值时，对当前的传输网络进行网络加密，且对当前的传输数据进行数据加密，并保持30min的加密时长。
所述第一算法配置为：
Figure GDA0003615561480000071
其中，M1为第一加密值，Ki代指K1、K2、K3、K4以及K5中的一个，T1为浏览时长，Tp为平均浏览时长，S1为浏览次数，Sp为平均浏览次数，A1为第一比例系数，A2为第二比例系数，A3为第三比例系数。
如果登录的Ip地址不在前五名之中，那么Ki的值为零，若果登录的Ip地址在前五名之中，则将Ki与对应的K1、K2、K3、K4以及K5进行带入即可。
实施例三，请参阅图3，与实施例二相比，实施例三中增加了身份验证相关数据的获取和处理，所述敏感特征识别模块2还包括身份验证识别单元24；所述身份验证识别单元24用于获取身份验证时的验证码数据以及体征识别数据，一般用户在进行验证码验证和体征识别时，发生支付行为的概率极大，体征识别目前较多的有指纹识别以及面部识别。
所述处理模块3包括第三处理单元35；分别统计用户在发生支付时的验证码数据以及体征识别数据出现的频率，并分别记录为验证码出现频率以及体征识别出现频率，统计上述两种频率，能够反应出现验证码数据和体征识别数据时发生支付行为的概率。
所述处理模块3还包括第三加密单元36；所述第三加密单元36配置有第二算法以及第三加密策略，所述第二算法用于根据验证码出现频率以及体征识别出现频率计算得到第二加密值，第二加密值越大，表明发生支付行为的概率也越大。
所述第三加密策略包括：当第二加密值小于第三阈值时，不补充加密操作；当第二加密值大于等于第三阈值小于第四阈值时，对当前的传输网络进行网络加密，并保持10min的加密时长；当第二加密值大于等于第四阈值时，对当前的传输网络进行网络加密，且对当前的传输数据进行数据加密，并保持30min的加密时长。
所述第二算法配置为：
Figure GDA0003615561480000081
其中，M2为第二加密值，Py为验证码出现频率，Pt为体征识别出现频率。其中，如果出现了验证码数据或者体征识别数据，则出现一次对应的Py或Pt分别计一次，每多出现一次则加一次，第三阈值设置为1，第四阈值设置为2，当验证码数据或体征识别数据任意出现一次时，求得第二加密值为1，此时，第二加密值大于等于第三阈值，需要对当前的传输网络进行网络加密，并保持10min的加密时长，当验证码数据或体征识别数据均出现一次时，求得第二加密值为2，此时第二加密值大于等于第四阈值，需要对当前的传输网络进行网络加密，且对当前的传输数据进行数据加密，并保持30min的加密时长。
工作原理：用户在登录账号的过程中，从登录到支付消费的过程中，通过敏感特征识别模块2能够对这段时间内的用户行为进行获取，通过获取账号数据、账号密码数据、登录时间、转账数据、付款数据、支付时间、支付密码数据、浏览时长、浏览次数、Ip地址、验证码数据以及体征识别数据，通过处理模块3对上述敏感特征进行处理分析，能够精准的对用户在支付时的传输数据和传输网络进行加密，提高了对敏感数据保护的精准度，从而提高了敏感数据的安全性，并且有助于提高敏感数据的处理效率。
最后应说明的是：以上所述实施例，仅为本发明的具体实施方式，用以说明本发明的技术方案，而非对其限制，本发明的保护范围并不局限于此，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，其依然可以对前述实施例所记载的技术方案进行修改或可轻易想到变化，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改、变化或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明实施例技术方案的精神和范围，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。

Claims (6)

1.一种基于敏感特征的数据处理系统，其特征在于，包括处理器(1)，所述处理器(1)内设置有敏感特征识别模块(2)、处理模块(3)以及存储模块(4)，所述敏感特征识别模块(2)用于识别敏感特征，所述存储模块(4)用于存储敏感特征；
所述敏感特征识别模块(2)包括账号登录识别单元(21)以及支付识别单元(22)；
所述账号登录识别单元(21)用于获取用户登录时的账号数据、账号密码数据以及登录时间，所述支付识别单元(22)用于获取转账数据、付款数据、支付时间以及支付密码数据；
所述处理模块(3)包括第一处理单元(31)以及第一加密单元(32)；
所述第一处理单元(31)配置有第一处理策略，所述第一处理策略包括：计算每次支付时间与登录时间的第一时间差，根据若干第一时间差计算出第一平均时间差；
将一天的时间平均分成八个时间段，统计用户在发生支付时的登录时间，记录登录时间所在的时间段，将出现次数最高的三个时间段保存，并记录为第一支付时间段、第二支付时间段以及第三支付时间段；
所述第一加密单元(32)配置有第一加密策略，所述第一加密策略包括：对第一平均时间差内进行一级加密，所述一级加密用于对用户的传输网络进行网络加密；
对第一支付时间段、第二支付时间段以及第三支付时间段内进行二级加密，所述二级加密用于对用户的传输数据进行数据加密；
所述敏感特征识别模块(2)还包括页面浏览识别单元(23)；所述页面浏览识别单元(23)用于浏览时长以及浏览次数；
所述账号登录识别单元(21)还用于获取用户登录时的Ip地址；
所述处理模块(3)还包括第二处理单元(33)；所述第二处理单元(33)配置有第二处理策略，所述第二处理策略包括：统计用户在发生支付时的Ip地址，保存前五的Ip地址并进行排序，分别给前五的Ip地址赋予一个权重值为K1、K2、K3、K4以及K5；
统计用户在发生支付时的浏览时长，去除一个最长的浏览时长和一个最短的浏览时长，计算剩下的若干浏览时长的平均浏览时长；
统计用户在发生支付时的浏览次数，去除一个最多的浏览次数和一个最少的浏览次数，计算剩下的若干浏览次数的平均浏览次数；
所述处理模块(3)还包括第二加密单元(34)，所述第二加密单元(34)配置有第一算法以及第二加密策略；
所述第一算法用于根据前五的Ip地址赋予的权重值、浏览时长、平均浏览时长、浏览次数以及平均浏览次数计算出第一加密值；
所述第二加密策略包括：当第一加密值小于第一阈值时，不补充加密操作；当第一加密值大于等于第一阈值小于第二阈值时，对当前的传输网络进行网络加密，并保持30min的加密时长；当第一加密值大于等于第二阈值时，对当前的传输网络进行网络加密，且对当前的传输数据进行数据加密，并保持30min的加密时长。
2.根据权利要求1所述的一种基于敏感特征的数据处理系统，其特征在于，所述第一算法配置为：
Figure FDA0003615561470000021
其中，M1为第一加密值，Ki代指K1、K2、K3、K4以及K5中的一个，T1为浏览时长，Tp为平均浏览时长，S1为浏览次数，Sp为平均浏览次数，A1为第一比例系数，A2为第二比例系数，A3为第三比例系数。
3.根据权利要求2所述的一种基于敏感特征的数据处理系统，其特征在于，所述敏感特征识别模块(2)还包括身份验证识别单元(24)；所述身份验证识别单元(24)用于获取身份验证时的验证码数据以及体征识别数据。
4.根据权利要求3所述的一种基于敏感特征的数据处理系统，其特征在于，所述处理模块(3)包括第三处理单元(35)；分别统计用户在发生支付时的验证码数据以及体征识别数据出现的频率，并分别记录为验证码出现频率以及体征识别出现频率。
5.根据权利要求4所述的一种基于敏感特征的数据处理系统，其特征在于，所述处理模块(3)还包括第三加密单元(36)；所述第三加密单元(36)配置有第二算法以及第三加密策略；
所述第二算法用于根据验证码出现频率以及体征识别出现频率计算得到第二加密值；
所述第三加密策略包括：当第二加密值小于第三阈值时，不补充加密操作；当第二加密值大于等于第三阈值小于第四阈值时，对当前的传输网络进行网络加密，并保持10min的加密时长；当第二加密值大于等于第四阈值时，对当前的传输网络进行网络加密，且对当前的传输数据进行数据加密，并保持30min的加密时长。
6.根据权利要求5所述的一种基于敏感特征的数据处理系统，其特征在于，所述第二算法配置为：
Figure FDA0003615561470000031
其中，M2为第二加密值，Py为验证码出现频率，Pt为体征识别出现频率。
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