CN114492672A - 一种基于人工智能的信息安全评分系统构建方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种基于人工智能的信息安全评分系统构建方法，对原始数据进行获取，将获取的原始数据进行预存储，预存储后的原始数据进行下一步操作；对原始数据进行分类处理，比对单元用于将领域词与领域内部的领域词进行匹配；对不同领域内部的原始数据再次进行处理，提取数据内部特征进行处理；针对所提取的文本数据设定处理，首先便是对文本数据内部的领域词进行提取，将所提取的领域词与领域存储单元内部的领域进行匹配，获取文本数据所对应的领域；对文本数据内部的测试值进行提取处理，通过预先对数据进行领域分析，再对数据进行标准判定以及得分判定，可使数据的得分标准判定的更加准确，逐一分析，达到较好的分析处理效果。

Description

一种基于人工智能的信息安全评分系统构建方法

技术领域

本发明涉及信息安全技术领域，尤其涉及一种基于人工智能的信息安全评分系统构建方法。

背景技术

随着技术不断的发展，信息安全显得越来越重要，当一个信息系统被设计出来后相应的安全评测系统也会被设计出来，其目的在于对当前的信息系统进行安全性测试，最常见的是密码复杂性测试。

在对信息安全进行评分，一般都是系统预先设定有评分标准，再通过对所传输的数据进行比对，通过数据相似度分析，下达评分，此种评分方式，存在较大的不确定性，因很多不同领域，也同样出现过相似的数据，很容易造成系统评分不准确，误差较大，无法针对某个领域，某个特征数据进行详细得分分析，故，亟需基于人工智能的信息安全评分系统构建方法对此类问题进行解决。

因此，有必要提供一种基于人工智能的信息安全评分系统构建方法解决上述技术问题。

发明内容

本发明提供一种基于人工智能的信息安全评分系统构建方法，解决了通过对所传输的数据进行比对，通过数据相似度分析，下达评分，此种评分方式，存在较大的不确定性的问题。

为解决上述技术问题，本发明提供的一种基于人工智能的信息安全评分系统构建方法，包括以下步骤：

S1、采用外部软件从大数据云端，对原始数据进行获取，将获取的原始数据进行预存储，预存储后的原始数据进行下一步操作；

S2、对原始数据进行分类处理，提取原始数据内部的领域词，对原始数据进行领域区分，内部设置有比对单元，比对单元用于将领域词与领域内部的领域词进行匹配，完成匹配结果后，并将对应的原始数据存储于对应领域存储单元内，对应领域存储单元采用了对应的领域标记，将领域标记为i，针对不同的领域，采用不同的i值，由经验进行拟定；

S3、对不同领域内部的原始数据再次进行处理，提取数据内部的符号、语气助词以及表情并进行处理，得到对应的参数值，将参数值进行预标记，将标记的数值与对应的原始数据进行捆绑存储；

S4、针对所提取的文本数据设定处理方式，首先便是对文本数据内部的领域词进行提取，将所提取的领域词与领域存储单元内部的领域进行匹配，获取文本数据所对应的领域；

S5、对文本数据内部的测试值进行提取处理，对文本数据的等级标准以及评定得分进行处理获得，将处理获得的数值传递于外部显示终端，供外部人员进行查看。

优选的，步骤S1中，所采用的外部软件可使用外部爬虫软件，对大数据云端内部关于人工智能的数据进行提取，提取的数据分批次进行传输，每次传输的容量值设定为XM，其中X由操作人员经验设定，对容量进行设定。

优选的，步骤S2中，构建方法由构建系统进行执行，构建系统内包括比对单元，比对单元内部设定有领域识别标记，领域识别标记预先经过神经网络模型进行训练，领域识别标记可快速对领域词进行快速识别，并将识别结果与所存储的领域i进行匹配。

优选的，步骤S3中，将提取数据内部的符号、语气助词以及表情分别进行标记，将符号出现次数标记为F，将语气助词出现次数标记为Y，将表情符号出现次数标记为B，采用计算公式

计算得出参数值J，其中

为修正因子，取值为0.87253，对参数值J进行预标记的方式设定为Jb，其中Jb标记值便是参数值J取值。

优选的，步骤S4中，对文本数据进行统筹分析，统筹分析的方式便是领域词分析提取，文本数据内包含有对应的主要数据，主要数据为剔除日期、分页符以及标点等其他文本特征后的数据，主要数据内部设置有多组领域词，对领域词的判定方式为：预先提取主要数据的特征部分数据，特征部分数据内部设置有多组关键词，关键词与对应领域词之间设定有对应关联度，统筹分析根据对应关联度，对领域词关联度最高的部分进行提取，并将对应的领域词进行提取，与所存储的领域进行匹配。

优选的，步骤S5中，对文本数据内部的测试值进行提取处理，测试值由所提取的领域词关联度最高的部分数据获得，将部分数据与对应领域内部的关键数据进行比对，得到领域相似度P，领域相似度P便为测试值，其中对等级标准进行评定时，设置有多组阈值k1、k2以及k3，当P≥k1时，将此等级标准判定为SSS等级，当k2≤P＜k1时，将此等级标准判定为SS等级，当k3≤P＜k2，将此等级标准判定为S等级，当P＜k3时，直接将此等级标准判定过滤，同时不给予评定得分。

优选的，步骤S5中，对评定得分进行处理的方式为：

S51、提取文本数据内部的符号、语气助词以及表情分别进行标记，将符号出现次数标记为F，将语气助词出现次数标记为Y，将表情符号出现次数标记为B；

S52、采用步骤S3中的计算公式得到对应得分值DF，并将DF值与对应领域内部的预标记Jb进行匹配，获得匹配相似度XS；

S53、对领域相似度P以及匹配相似度XS进行提取，并进行处理，采用

得到最终得分值GJ，其中C1和C2均为预设的固定系数因子，将等级标准与最终得分值GJ传输至外部终端，完成数据处理。

与相关技术相比较，本发明提供的基于人工智能的信息安全评分系统构建方法具有如下有益效果：

本发明提供一种基于人工智能的信息安全评分系统构建方法，对原始数据进行获取，将获取的原始数据进行预存储，预存储后的原始数据进行下一步操作；对原始数据进行分类处理，提取原始数据内部的领域词，对原始数据进行领域区分，内部设置有比对单元，比对单元用于将领域词与领域内部的领域词进行匹配，完成匹配结果后，并将对应的原始数据存储于对应领域存储单元内，对应领域存储单元采用了对应的领域标记，将领域标记为i，针对不同的领域，采用不同的i值，由经验进行拟定；对不同领域内部的原始数据再次进行处理，提取数据内部的符号、语气助词以及表情并进行处理，得到对应的参数值，将参数值进行预标记，将标记的数值与对应的原始数据进行捆绑存储；针对所提取的文本数据设定处理方式，首先便是对文本数据内部的领域词进行提取，将所提取的领域词与领域存储单元内部的领域进行匹配，获取文本数据所对应的领域；对文本数据内部的测试值进行提取处理，对文本数据的等级标准以及评定得分进行处理获得，将处理获得的数值传递于外部显示终端，供外部人员进行查看，通过预先对数据进行领域分析，再对数据进行标准判定以及得分判定，可使数据的得分标准判定的更加准确，逐一分析，达到较好的分析处理效果。

附图说明

图1为本发明提供的基于人工智能的信息安全评分系统构建方法的一种较佳实施例的结构示意图。

具体实施方式

下面结合附图和实施方式对本发明作进一步说明。

请结合参阅图1其中，图1为本发明提供的基于人工智能的信息安全评分系统构建方法的一种较佳实施例的结构示意图。基于人工智能的信息安全评分系统构建方法包括以下步骤：

S1、采用外部软件从大数据云端，对原始数据进行获取，将获取的原始数据进行预存储，预存储后的原始数据进行下一步操作；

S2、对原始数据进行分类处理，提取原始数据内部的领域词，对原始数据进行领域区分，内部设置有比对单元，比对单元用于将领域词与领域内部的领域词进行匹配，完成匹配结果后，并将对应的原始数据存储于对应领域存储单元内，对应领域存储单元采用了对应的领域标记，将领域标记为i，针对不同的领域，采用不同的i值，由经验进行拟定；

S3、对不同领域内部的原始数据再次进行处理，提取数据内部的符号、语气助词以及表情并进行处理，得到对应的参数值，将参数值进行预标记，将标记的数值与对应的原始数据进行捆绑存储；

S4、针对所提取的文本数据设定处理方式，首先便是对文本数据内部的领域词进行提取，将所提取的领域词与领域存储单元内部的领域进行匹配，获取文本数据所对应的领域；

S5、对文本数据内部的测试值进行提取处理，对文本数据的等级标准以及评定得分进行处理获得，将处理获得的数值传递于外部显示终端，供外部人员进行查看。

步骤S1中，所采用的外部软件可使用外部爬虫软件，对大数据云端内部关于人工智能的数据进行提取，提取的数据分批次进行传输，每次传输的容量值设定为XM，其中X由操作人员经验设定，对容量进行设定，避免步骤S2中对提取的数据进行处理时，因数据容量过大，导致处理效率降低，无法完成快速处理的效果；

步骤S2中，基于人工智能的信息安全评分系统构建方法由构建系统进行执行，构建系统内包括比对单元，比对单元内部设定有领域识别标记，领域识别标记预先经过神经网络模型进行训练，领域识别标记可快速对领域词进行快速识别，并将识别结果与所存储的领域i进行匹配，得到快速匹配效果；

步骤S3中，将提取数据内部的符号、语气助词以及表情分别进行标记，将符号出现次数标记为F，将语气助词出现次数标记为Y，将表情符号出现次数标记为B，采用计算公式

计算得出参数值J，其中

为修正因子，取值为0.87253，对参数值J进行预标记的方式设定为Jb，其中Jb标记值便是参数值J取值。

步骤S4中，对文本数据进行统筹分析，统筹分析的方式便是领域词分析提取，文本数据内包含有对应的主要数据，主要数据为剔除日期、分页符以及标点等其他文本特征后的数据，主要数据内部设置有多组领域词，对领域词的判定方式为：预先提取主要数据的特征部分数据，特征部分数据内部设置有多组关键词，关键词与对应领域词之间设定有对应关联度，统筹分析根据对应关联度，对领域词关联度最高的部分进行提取，并将对应的领域词进行提取，与所存储的领域进行匹配；

步骤S5中，对文本数据内部的测试值进行提取处理，测试值由所提取的领域词关联度最高的部分数据获得，将部分数据与对应领域内部的关键数据进行比对，得到领域相似度P，领域相似度P便为测试值，其中对等级标准进行评定时，设置有多组阈值k1、k2以及k3，当P≥k1时，将此等级标准判定为SSS等级，当k2≤P＜k1时，将此等级标准判定为SS等级，当k3≤P＜k2，将此等级标准判定为S等级，当P＜k3时，直接将此等级标准判定过滤，同时不给予评定得分；

对评定得分进行处理的方式为：

S51、提取文本数据内部的符号、语气助词以及表情分别进行标记，将符号出现次数标记为F，将语气助词出现次数标记为Y，将表情符号出现次数标记为B；

S52、采用步骤S3中的计算公式得到对应得分值DF，并将DF值与对应领域内部的预标记Jb进行匹配，获得匹配相似度XS；

S53、对领域相似度P以及匹配相似度XS进行提取，并进行处理，采用

得到最终得分值GJ，其中C1和C2均为预设的固定系数因子，将等级标准与最终得分值GJ传输至外部终端，完成数据处理。

本发明提供的基于人工智能的信息安全评分系统构建方法的工作原理如下：

采用外部软件从大数据云端，对原始数据进行获取，将获取的原始数据进行预存储，预存储后的原始数据进行下一步操作；对原始数据进行分类处理，提取原始数据内部的领域词，对原始数据进行领域区分，内部设置有比对单元，比对单元用于将领域词与领域内部的领域词进行匹配，完成匹配结果后，并将对应的原始数据存储于对应领域存储单元内，对应领域存储单元采用了对应的领域标记，将领域标记为i，针对不同的领域，采用不同的i值，由经验进行拟定；对不同领域内部的原始数据再次进行处理，提取数据内部的符号、语气助词以及表情并进行处理，得到对应的参数值，将参数值进行预标记，将标记的数值与对应的原始数据进行捆绑存储；针对所提取的文本数据设定处理方式，首先便是对文本数据内部的领域词进行提取，将所提取的领域词与领域存储单元内部的领域进行匹配，获取文本数据所对应的领域；对文本数据内部的测试值进行提取处理，对文本数据的等级标准以及评定得分进行处理获得，将处理获得的数值传递于外部显示终端，供外部人员进行查看。

与相关技术相比较，本发明提供的基于人工智能的信息安全评分系统构建方法具有如下有益效果：

采用外部软件从大数据云端，对原始数据进行获取，将获取的原始数据进行预存储，预存储后的原始数据进行下一步操作；对原始数据进行分类处理，提取原始数据内部的领域词，对原始数据进行领域区分，内部设置有比对单元，比对单元用于将领域词与领域内部的领域词进行匹配，完成匹配结果后，并将对应的原始数据存储于对应领域存储单元内，对应领域存储单元采用了对应的领域标记，将领域标记为i，针对不同的领域，采用不同的i值，由经验进行拟定；对不同领域内部的原始数据再次进行处理，提取数据内部的符号、语气助词以及表情并进行处理，得到对应的参数值，将参数值进行预标记，将标记的数值与对应的原始数据进行捆绑存储；针对所提取的文本数据设定处理方式，首先便是对文本数据内部的领域词进行提取，将所提取的领域词与领域存储单元内部的领域进行匹配，获取文本数据所对应的领域；对文本数据内部的测试值进行提取处理，对文本数据的等级标准以及评定得分进行处理获得，将处理获得的数值传递于外部显示终端，供外部人员进行查看。

以上所述仅为本发明的实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其它相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。

Claims (7)

1.一种基于人工智能的信息安全评分系统构建方法，其特征在于：包括以下步骤：

S1、采用外部软件从大数据云端，对原始数据进行获取，将获取的原始数据进行预存储，预存储后的原始数据进行下一步操作；

S2、对原始数据进行分类处理，提取原始数据内部的领域词，对原始数据进行领域区分，内部设置有比对单元，比对单元用于将领域词与领域内部的领域词进行匹配，完成匹配结果后，并将对应的原始数据存储于对应领域存储单元内，对应领域存储单元采用了对应的领域标记，将领域标记为i，针对不同的领域，采用不同的i值，由经验进行拟定；

S3、对不同领域内部的原始数据再次进行处理，提取数据内部的符号、语气助词以及表情并进行处理，得到对应的参数值，将参数值进行预标记，将标记的数值与对应的原始数据进行捆绑存储；

S4、针对所提取的文本数据设定处理方式，首先便是对文本数据内部的领域词进行提取，将所提取的领域词与领域存储单元内部的领域进行匹配，获取文本数据所对应的领域；

S5、对文本数据内部的测试值进行提取处理，对文本数据的等级标准以及评定得分进行处理获得，将处理获得的数值传递于外部显示终端，供外部人员进行查看。

2.根据权利要求1所述的基于人工智能的信息安全评分系统构建方法，其特征在于，步骤S1中，所采用的外部软件可使用外部爬虫软件，对大数据云端内部关于人工智能的数据进行提取，提取的数据分批次进行传输，每次传输的容量值设定为XM，其中X由操作人员经验设定，对容量进行设定。

3.根据权利要求1所述的基于人工智能的信息安全评分系统构建方法，其特征在于，步骤S2中，构建方法由构建系统进行执行，构建系统内包括比对单元，比对单元内部设定有领域识别标记，领域识别标记预先经过神经网络模型进行训练，领域识别标记可快速对领域词进行快速识别，并将识别结果与所存储的领域i进行匹配。

4.根据权利要求1所述的基于人工智能的信息安全评分系统构建方法，其特征在于，步骤S3中，将提取数据内部的符号、语气助词以及表情分别进行标记，将符号出现次数标记为F，将语气助词出现次数标记为Y，将表情符号出现次数标记为B，采用计算公式

计算得出参数值J，其中

为修正因子，取值为0.87253，对参数值J进行预标记的方式设定为Jb，其中Jb标记值便是参数值J取值。

5.根据权利要求1所述的基于人工智能的信息安全评分系统构建方法，其特征在于，步骤S4中，对文本数据进行统筹分析，统筹分析的方式便是领域词分析提取，文本数据内包含有对应的主要数据，主要数据为剔除日期、分页符以及标点等其他文本特征后的数据，主要数据内部设置有多组领域词，对领域词的判定方式为：预先提取主要数据的特征部分数据，特征部分数据内部设置有多组关键词，关键词与对应领域词之间设定有对应关联度，统筹分析根据对应关联度，对领域词关联度最高的部分进行提取，并将对应的领域词进行提取，与所存储的领域进行匹配。

6.根据权利要求1所述的基于人工智能的信息安全评分系统构建方法，其特征在于，步骤S5中，对文本数据内部的测试值进行提取处理，测试值由所提取的领域词关联度最高的部分数据获得，将部分数据与对应领域内部的关键数据进行比对，得到领域相似度P，领域相似度P便为测试值，其中对等级标准进行评定时，设置有多组阈值k1、k2以及k3，当P≥k1时，将此等级标准判定为SSS等级，当k2≤P＜k1时，将此等级标准判定为SS等级，当k3≤P＜k2，将此等级标准判定为S等级，当P＜k3时，直接将此等级标准判定过滤，同时不给予评定得分。

7.根据权利要求1所述的基于人工智能的信息安全评分系统构建方法，其特征在于，步骤S5中，对评定得分进行处理的方式为：

S51、提取文本数据内部的符号、语气助词以及表情分别进行标记，将符号出现次数标记为F，将语气助词出现次数标记为Y，将表情符号出现次数标记为B；

S52、采用步骤S3中的计算公式得到对应得分值DF，并将DF值与对应领域内部的预标记Jb进行匹配，获得匹配相似度XS；

S53、对领域相似度P以及匹配相似度XS进行提取，并进行处理，采用

得到最终得分值GJ，其中C1和C2均为预设的固定系数因子，将等级标准与最终得分值GJ传输至外部终端，完成数据处理。

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