CN115470067A - 基于云计算的大数据安全评估分析系统及方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了基于云计算的大数据安全评估分析系统及方法，涉及数据安全评估分析技术领域，解决了现有技术中，数据安全评估时无法通过多方面数据分析，以至于安全评估的准确性降低的技术问题，将各个子存储空间对应存储的数据进行重要性分析，判断各个子存储空间内数据的重要性从而提高数据安全评估的准确性，也使得数据存储监管资源可以合理分配，保证高重要性的数据安全性能，提高了云计算平台数据安全存储性能；将各个子存储空间的数据进行关联性分析，判断各个数据之间的关联性，从而提高了安全评估的准确性，防止数据无异常被关联性数据影响，导致其安全性能降低，间接导致了数据安全评估的合格性降低，无法保证数据存储的安全性。

Description

基于云计算的大数据安全评估分析系统及方法

技术领域

本发明涉及数据安全评估分析技术领域，具体为基于云计算的大数据安全评估分析系统及方法。

背景技术

大数据给人们的工作、生活和学习带来了极大的便利提高了人们的生活质量、工作效率和学习成效，具有重要的作用。数据库是承载互联网大数据的存储器，是为人们提供数据信息的基础，因此数据库在大数据时代具有重要的作用。面对日益增长的海量数据信息资源以及丰富的互联网应用软件，大数据时代数据库信息系统的安全风险呈现多样化、智能化、传播迅速化特点。许多计算机学者将数据库安全风险评估、安全防御作为数据库未来发展的重要方向之一。

但是在现有技术中，数据安全评估过程中无法通过多方面数据分析，以至于安全评估的准确性降低，造成安全评估的偏差增加。

针对上述的技术缺陷，现提出一种解决方案。

发明内容

本发明的目的就在于为了解决上述提出的问题，而提出基于云计算的大数据安全评估分析系统及方法，将各个子存储空间对应存储的数据进行重要性分析，判断各个子存储空间内数据的重要性从而提高数据安全评估的准确性，也使得数据存储监管资源可以合理分配，保证高重要性的数据安全性能，提高了云计算平台数据安全存储性能；将各个子存储空间的数据进行关联性分析，判断各个数据之间的关联性，从而提高了安全评估的准确性，防止数据无异常被关联性数据影响，导致其安全性能降低，间接导致了数据安全评估的合格性降低，无法保证数据存储的安全性。

本发明的目的可以通过以下技术方案实现：

基于云计算的大数据安全评估分析系统，包括服务器，服务器将云计算平台存储空间划分为i个子存储空间，i为大于1的自然数服务器通讯连接有：

重要性分析单元，用于将各个子存储空间对应存储的数据进行重要性分析，判断各个子存储空间内数据的重要性，通过分析将子存储空间的数据划分为高重要性数据和低重要性数据，并将其发送至服务器；

关联性分析单元，用于将各个子存储空间的数据进行关联性分析，判断各个数据之间的关联性，通过分析将子存储空间的数据划分为高关联数据、非关联数据以及低关联数据，并将其发送至服务器；

数据传输分析单元，用于将各个子存储空间的数据传输进行分析，判断各个子存储空间的访问状态，通过分析将子存储空间的数据划分为低需求数据和高需求数据，并将其发送至服务器；

安全评估分析单元，用于将各个子存储空间进行安全评估分析，通过安全评估分析生成高风险信号和低风险信号，并将其发送至服务器。

作为本发明的一种优选实施方式，重要性分析单元的运行过程如下：

采集到各个子存储空间设定的权限种类数量以及对应权限用户的数量，并将各个子存储空间设定的权限种类数量以及对应权限用户的数量分别标记为ZLi和SLi；采集到各个子存储空间的权限用户对应访问密码的更换频率，并将各个子存储空间的权限用户对应访问密码的更换频率标记为GPi；

通过公式获取到各个子存储空间的数据重要性系数Xi，其中，a1、a2以及a3均为预设比例系数，且a1＞a2＞a3＞0，β为误差修正因子，取值为1.04；将各个子存储空间的数据重要性系数Xi与数据重要性系数阈值进行比较。

作为本发明的一种优选实施方式，子存储空间的数据重要性系数Xi与数据重要性系数阈值的比较过程如下：

若子存储空间的数据重要性系数超过数据重要性系数阈值，则判定对应子存储空间的数据重要性分析合格，将对应子存储空间的数据标记为高重要性数据，生成高重要性信号并将高重要性信号和对应高重要性数据发送至服务器；若子存储空间的数据重要性系数未超过数据重要性系数阈值，则判定对应子存储空间的数据重要性分析不合格，将对应子存储空间的数据标记为低重要性数据，生成低重要性信号并将低重要性信号和对应低重要性数据发送至服务器。

作为本发明的一种优选实施方式，关联性分析单元的运行过程如下：

采集到同一访问用户对各个子存储空间的数据进行同时访问的频率以及非同一访问用户对各个子存储空间的数据进行同时访问的次数，并将同一访问用户对各个子存储空间的数据进行同时访问的频率以及非同一访问用户对各个子存储空间的数据进行同时访问的次数分别与同时访问频率阈值和同时访问次数阈值进行比较：

若同一访问用户对各个子存储空间的数据进行同时访问的频率超过同时访问频率阈值，且非同一访问用户对各个子存储空间的数据进行同时访问的次数超过同时访问次数阈值，则将对应子存储空间的数据标记为高关联数据，且对应同时访问均标记为高关联访问；

若同一访问用户对各个子存储空间的数据进行同时访问的频率未超过同时访问频率阈值，且非同一访问用户对各个子存储空间的数据进行同时访问的次数未超过同时访问次数阈值，则将对应子存储空间的数据标记为非关联数据，且对应同时访问均标记为非关联访问；

若同一访问用户对各个子存储空间的数据进行同时访问的频率未超过同时访问频率阈值，且非同一访问用户对各个子存储空间的数据进行同时访问的次数超过同时访问次数阈值，或者同一访问用户对各个子存储空间的数据进行同时访问的频率超过同时访问频率阈值，且非同一访问用户对各个子存储空间的数据进行同时访问的次数未超过同时访问次数阈值，则将对应子存储空间的数据标记为低关联数据，且对应同时访问均标记为低关联访问。

作为本发明的一种优选实施方式，数据传输分析单元的运行过程如下：

采集到各个子存储空间的数据传输最长时长以及相邻数据传输的最短间隔时长，通过分析获取到子存储空间的数据传输分析系数Ci，将子存储空间的数据传输分析系数Ci与数据传输分析系数阈值进行比较：

若子存储空间的数据传输分析系数Ci超过数据传输分析系数阈值，则判定对应子存储空间的数据传输强度大，将对应子存储空间数据标记为高需求数据，生成高强度运行信号并将高强度运行信号和对应高需求数据发送至服务器；若子存储空间的数据传输分析系数Ci未超过数据传输分析系数阈值，则判定对应子存储空间的数据传输强度小，将对应子存储空间数据标记为低需求数据，生成低强度运行信号并将低强度运行信号和对应低需求数据发送至服务器。

作为本发明的一种优选实施方式，安全评估分析单元的运行过程如下：

采集到子存储空间内高重要性数据与低重要性数据的内存比值以及高关联数据与非关联数据的内存比值，并将子存储空间内高重要性数据与低重要性数据的内存比值以及高关联数据与非关联数据的内存比值分别标记为ZJi和GLi；采集到子存储空间对应高关联访问与非关联访问的频率比值，并将子存储空间对应高关联访问与非关联访问的频率比值标记为FPi；

通过公式获取到子存储空间的安全评估分析系数Bi，其中，f1、f2以及f3均为预设比例系数，且f1＞f2＞f3＞0，α为误差修正因子，取值为1.63；

将子存储空间的安全评估分析系数Bi与安全评估分析系数阈值进行比较：

若子存储空间的安全评估分析系数Bi超过安全评估分析系数阈值，则判定对应子存储空间的安全风险高，生成高风险信号并将高风险信号发送至服务器；若子存储空间的安全评估分析系数Bi未超过安全评估分析系数阈值，则判定对应子存储空间的安全风险低，生成低风险信号并将低风险信号发送至服务器。

作为本发明的一种优选实施方式，基于云计算的大数据安全评估分析方法，具体评估分析方法过程如下：

步骤一、重要性分析，将各个子存储空间对应存储的数据进行重要性分析，判断各个子存储空间内数据的重要性，通过分析将子存储空间的数据划分为高重要性数据和低重要性数据；

步骤二、关联性分析，将各个子存储空间的数据进行关联性分析，判断各个数据之间的关联性，通过分析将子存储空间的数据划分为高关联数据、非关联数据以及低关联数据，并将其发送至服务器；

步骤三、数据传输分析，将各个子存储空间的数据传输进行分析，判断各个子存储空间的访问状态，通过分析将子存储空间的数据划分为低需求数据和高需求数据，并将其发送至服务器；

步骤四、安全评估分析，将各个子存储空间进行安全评估分析，通过安全评估分析生成高风险信号和低风险信号，并将其发送至服务器。

与现有技术相比，本发明的有益效果是：

本发明中，将各个子存储空间对应存储的数据进行重要性分析，判断各个子存储空间内数据的重要性从而提高数据安全评估的准确性，也使得数据存储监管资源可以合理分配，保证高重要性的数据安全性能，提高了云计算平台数据安全存储性能；将各个子存储空间的数据进行关联性分析，判断各个数据之间的关联性，从而提高了安全评估的准确性，防止数据无异常被关联性数据影响，导致其安全性能降低，间接导致了数据安全评估的合格性降低，无法保证数据存储的安全性；将各个子存储空间的数据传输进行分析，判断各个子存储空间的访问状态从而分析出子存储空间的安全状态，提高了数据安全评估的准确性；将各个子存储空间进行安全评估分析，提高了数据的存储安全性，将子存储空间的风险隐患降至最低。

附图说明

为了便于本领域技术人员理解，下面结合附图对本发明作进一步的说明。

图1为本发明的原理框图。

具体实施方

下面将结合实施例对本发明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做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，基于云计算的大数据安全评估分析系统，包括服务器，服务器通讯连接有重要性分析单元、关联性分析单元、数据传输分析单元以及安全评估分析单元，其中，服务器与重要性分析单元、关联性分析单元、数据传输分析单元以及安全评估分析单元均为双向通讯连接；

服务器将云计算平台存储的数据进行安全评估分析，将云计算平台存储空间划分为i个子存储空间，i为大于1的自然数，服务器生成重要性分析信号并将重要性分析信号发送至重要性分析单元，重要性分析单元接收到重要性分析信号后，将各个子存储空间对应存储的数据进行重要性分析，判断各个子存储空间内数据的重要性从而提高数据安全评估的准确性，也使得数据存储监管资源可以合理分配，保证高重要性的数据安全性能，提高了云计算平台数据安全存储性能；

采集到各个子存储空间设定的权限种类数量以及对应权限用户的数量，并将各个子存储空间设定的权限种类数量以及对应权限用户的数量分别标记为ZLi和SLi；采集到各个子存储空间的权限用户对应访问密码的更换频率，并将各个子存储空间的权限用户对应访问密码的更换频率标记为GPi；

通过公式获取到各个子存储空间的数据重要性系数Xi，其中，a1、a2以及a3均为预设比例系数，且a1＞a2＞a3＞0，β为误差修正因子，取值为1.04；

将各个子存储空间的数据重要性系数Xi与数据重要性系数阈值进行比较；

若子存储空间的数据重要性系数超过数据重要性系数阈值，则判定对应子存储空间的数据重要性分析合格，将对应子存储空间的数据标记为高重要性数据，生成高重要性信号并将高重要性信号和对应高重要性数据发送至服务器；若子存储空间的数据重要性系数未超过数据重要性系数阈值，则判定对应子存储空间的数据重要性分析不合格，将对应子存储空间的数据标记为低重要性数据，生成低重要性信号并将低重要性信号和对应低重要性数据发送至服务器；

服务器生成关联性分析信号并将关联性分析信号发送至关联性分析单元，关联性分析单元接收到关联性分析信号后，将各个子存储空间的数据进行关联性分析，判断各个数据之间的关联性，从而提高了安全评估的准确性，防止数据无异常被关联性数据影响，导致其安全性能降低，间接导致了数据安全评估的合格性降低，无法保证数据存储的安全性；

采集到同一访问用户对各个子存储空间的数据进行同时访问的频率以及非同一访问用户对各个子存储空间的数据进行同时访问的次数，并将同一访问用户对各个子存储空间的数据进行同时访问的频率以及非同一访问用户对各个子存储空间的数据进行同时访问的次数分别与同时访问频率阈值和同时访问次数阈值进行比较：

若同一访问用户对各个子存储空间的数据进行同时访问的频率超过同时访问频率阈值，且非同一访问用户对各个子存储空间的数据进行同时访问的次数超过同时访问次数阈值，则将对应子存储空间的数据标记为高关联数据，且对应同时访问均标记为高关联访问；

若同一访问用户对各个子存储空间的数据进行同时访问的频率未超过同时访问频率阈值，且非同一访问用户对各个子存储空间的数据进行同时访问的次数未超过同时访问次数阈值，则将对应子存储空间的数据标记为非关联数据，且对应同时访问均标记为非关联访问；

若同一访问用户对各个子存储空间的数据进行同时访问的频率未超过同时访问频率阈值，且非同一访问用户对各个子存储空间的数据进行同时访问的次数超过同时访问次数阈值，或者同一访问用户对各个子存储空间的数据进行同时访问的频率超过同时访问频率阈值，且非同一访问用户对各个子存储空间的数据进行同时访问的次数未超过同时访问次数阈值，则将对应子存储空间的数据标记为低关联数据，且对应同时访问均标记为低关联访问；

将高关联数据、非关联数据以及低关联数据发送至服务器；

服务器生成数据传输分析信号并将数据传输分析信号发送至数据传输分析单元，数据传输分析单元接收到数据传输分析信号后，将各个子存储空间的数据传输进行分析，判断各个子存储空间的访问状态从而分析出子存储空间的安全状态，提高了数据安全评估的准确性；

采集到各个子存储空间的数据传输最长时长以及相邻数据传输的最短间隔时长，并将各个子存储空间的数据传输最长时长以及相邻数据传输的最短间隔时长分别标记为CSSi和JGSi；通过公式获取到子存储空间的数据传输分析系数Ci，其中，s1和s2均为预设比例系数，且s1＞s2＞0；

将子存储空间的数据传输分析系数Ci与数据传输分析系数阈值进行比较：

若子存储空间的数据传输分析系数Ci超过数据传输分析系数阈值，则判定对应子存储空间的数据传输强度大，将对应子存储空间数据标记为高需求数据，生成高强度运行信号并将高强度运行信号和对应高需求数据发送至服务器；若子存储空间的数据传输分析系数Ci未超过数据传输分析系数阈值，则判定对应子存储空间的数据传输强度小，将对应子存储空间数据标记为低需求数据，生成低强度运行信号并将低强度运行信号和对应低需求数据发送至服务器；

服务器生成安全评估分析信号并将安全评估分析信号发送至安全评估分析单元，安全评估分析单元接收到安全评估分析信号后，将各个子存储空间进行安全评估分析，提高了数据的存储安全性，将子存储空间的风险隐患降至最低；

采集到子存储空间内高重要性数据与低重要性数据的内存比值以及高关联数据与非关联数据的内存比值，并将子存储空间内高重要性数据与低重要性数据的内存比值以及高关联数据与非关联数据的内存比值分别标记为ZJi和GLi；采集到子存储空间对应高关联访问与非关联访问的频率比值，并将子存储空间对应高关联访问与非关联访问的频率比值标记为FPi；

通过公式获取到子存储空间的安全评估分析系数Bi，其中，f1、f2以及f3均为预设比例系数，且f1＞f2＞f3＞0，α为误差修正因子，取值为1.63；

将子存储空间的安全评估分析系数Bi与安全评估分析系数阈值进行比较：

若子存储空间的安全评估分析系数Bi超过安全评估分析系数阈值，则判定对应子存储空间的安全风险高，生成高风险信号并将高风险信号发送至服务器；服务器接收到高风险信号后，将对应子存储空间内的数据进行重新规划，如：调节高重要性数据与低重要性数据的内存占比；

若子存储空间的安全评估分析系数Bi未超过安全评估分析系数阈值，则判定对应子存储空间的安全风险低，生成低风险信号并将低风险信号发送至服务器。

基于云计算的大数据安全评估分析方法，具体评估分析方法过程如下：

步骤一、重要性分析，将各个子存储空间对应存储的数据进行重要性分析，判断各个子存储空间内数据的重要性，通过分析将子存储空间的数据划分为高重要性数据和低重要性数据；

步骤二、关联性分析，将各个子存储空间的数据进行关联性分析，判断各个数据之间的关联性，通过分析将子存储空间的数据划分为高关联数据、非关联数据以及低关联数据，并将其发送至服务器；

步骤三、数据传输分析，将各个子存储空间的数据传输进行分析，判断各个子存储空间的访问状态，通过分析将子存储空间的数据划分为低需求数据和高需求数据，并将其发送至服务器；

步骤四、安全评估分析，将各个子存储空间进行安全评估分析，通过安全评估分析生成高风险信号和低风险信号，并将其发送至服务器。

上述公式均是采集大量数据进行软件模拟得出且选取与真实值接近的一个公式，公式中的系数是由本领域技术人员根据实际情况进行设置；

本发明在使用时，通过重要性分析单元将各个子存储空间对应存储的数据进行重要性分析，判断各个子存储空间内数据的重要性，通过分析将子存储空间的数据划分为高重要性数据和低重要性数据，并将其发送至服务器；通过关联性分析单元将各个子存储空间的数据进行关联性分析，判断各个数据之间的关联性，通过分析将子存储空间的数据划分为高关联数据、非关联数据以及低关联数据，并将其发送至服务器；通过数据传输分析单元将各个子存储空间的数据传输进行分析，判断各个子存储空间的访问状态，通过分析将子存储空间的数据划分为低需求数据和高需求数据，并将其发送至服务器；通过安全评估分析单元将各个子存储空间进行安全评估分析，通过安全评估分析生成高风险信号和低风险信号，并将其发送至服务器。

以上公开的本发明优选实施例只是用于帮助阐述本发明。优选实施例并没有详尽叙述所有的细节，也不限制该发明仅为的具体实施方式。显然，根据本说明书的内容，可作很多的修改和变化。本说明书选取并具体描述这些实施例，是为了更好地解释本发明的原理和实际应用，从而使所属技术领域技术人员能很好地理解和利用本发明。本发明仅受权利要求书及其全部范围和等效物的限制。

Claims (7)

1.基于云计算的大数据安全评估分析系统，其特征在于，包括服务器，服务器将云计算平台存储空间划分为i个子存储空间，i为大于1的自然数服务器通讯连接有：

重要性分析单元，用于将各个子存储空间对应存储的数据进行重要性分析，判断各个子存储空间内数据的重要性，通过分析将子存储空间的数据划分为高重要性数据和低重要性数据，并将其发送至服务器；

关联性分析单元，用于将各个子存储空间的数据进行关联性分析，判断各个数据之间的关联性，通过分析将子存储空间的数据划分为高关联数据、非关联数据以及低关联数据，并将其发送至服务器；

数据传输分析单元，用于将各个子存储空间的数据传输进行分析，判断各个子存储空间的访问状态，通过分析将子存储空间的数据划分为低需求数据和高需求数据，并将其发送至服务器；

安全评估分析单元，用于将各个子存储空间进行安全评估分析，通过安全评估分析生成高风险信号和低风险信号，并将其发送至服务器。

2.根据权利要求1所述的基于云计算的大数据安全评估分析系统，其特征在于，重要性分析单元的运行过程如下：

采集到各个子存储空间设定的权限种类数量以及对应权限用户的数量，并将各个子存储空间设定的权限种类数量以及对应权限用户的数量分别标记为ZLi和SLi；采集到各个子存储空间的权限用户对应访问密码的更换频率，并将各个子存储空间的权限用户对应访问密码的更换频率标记为GPi；

通过公式获取到各个子存储空间的数据重要性系数Xi，其中，a1、a2以及a3均为预设比例系数，且a1＞a2＞a3＞0，β为误差修正因子，取值为1.04；将各个子存储空间的数据重要性系数Xi与数据重要性系数阈值进行比较。

3.根据权利要求2所述的基于云计算的大数据安全评估分析系统，其特征在于，子存储空间的数据重要性系数Xi与数据重要性系数阈值的比较过程如下：

若子存储空间的数据重要性系数超过数据重要性系数阈值，则判定对应子存储空间的数据重要性分析合格，将对应子存储空间的数据标记为高重要性数据，生成高重要性信号并将高重要性信号和对应高重要性数据发送至服务器；若子存储空间的数据重要性系数未超过数据重要性系数阈值，则判定对应子存储空间的数据重要性分析不合格，将对应子存储空间的数据标记为低重要性数据，生成低重要性信号并将低重要性信号和对应低重要性数据发送至服务器。

4.根据权利要求1所述的基于云计算的大数据安全评估分析系统，其特征在于，关联性分析单元的运行过程如下：

采集到同一访问用户对各个子存储空间的数据进行同时访问的频率以及非同一访问用户对各个子存储空间的数据进行同时访问的次数，并将同一访问用户对各个子存储空间的数据进行同时访问的频率以及非同一访问用户对各个子存储空间的数据进行同时访问的次数分别与同时访问频率阈值和同时访问次数阈值进行比较：

若同一访问用户对各个子存储空间的数据进行同时访问的频率超过同时访问频率阈值，且非同一访问用户对各个子存储空间的数据进行同时访问的次数超过同时访问次数阈值，则将对应子存储空间的数据标记为高关联数据，且对应同时访问均标记为高关联访问；

若同一访问用户对各个子存储空间的数据进行同时访问的频率未超过同时访问频率阈值，且非同一访问用户对各个子存储空间的数据进行同时访问的次数未超过同时访问次数阈值，则将对应子存储空间的数据标记为非关联数据，且对应同时访问均标记为非关联访问；

若同一访问用户对各个子存储空间的数据进行同时访问的频率未超过同时访问频率阈值，且非同一访问用户对各个子存储空间的数据进行同时访问的次数超过同时访问次数阈值，或者同一访问用户对各个子存储空间的数据进行同时访问的频率超过同时访问频率阈值，且非同一访问用户对各个子存储空间的数据进行同时访问的次数未超过同时访问次数阈值，则将对应子存储空间的数据标记为低关联数据，且对应同时访问均标记为低关联访问。

5.根据权利要求1所述的基于云计算的大数据安全评估分析系统，其特征在于，数据传输分析单元的运行过程如下：

采集到各个子存储空间的数据传输最长时长以及相邻数据传输的最短间隔时长，通过分析获取到子存储空间的数据传输分析系数Ci，将子存储空间的数据传输分析系数Ci与数据传输分析系数阈值进行比较：

若子存储空间的数据传输分析系数Ci超过数据传输分析系数阈值，则判定对应子存储空间的数据传输强度大，将对应子存储空间数据标记为高需求数据，生成高强度运行信号并将高强度运行信号和对应高需求数据发送至服务器；若子存储空间的数据传输分析系数Ci未超过数据传输分析系数阈值，则判定对应子存储空间的数据传输强度小，将对应子存储空间数据标记为低需求数据，生成低强度运行信号并将低强度运行信号和对应低需求数据发送至服务器。

6.根据权利要求1所述的基于云计算的大数据安全评估分析系统，其特征在于，安全评估分析单元的运行过程如下：

采集到子存储空间内高重要性数据与低重要性数据的内存比值以及高关联数据与非关联数据的内存比值，并将子存储空间内高重要性数据与低重要性数据的内存比值以及高关联数据与非关联数据的内存比值分别标记为ZJi和GLi；采集到子存储空间对应高关联访问与非关联访问的频率比值，并将子存储空间对应高关联访问与非关联访问的频率比值标记为FPi；

通过公式获取到子存储空间的安全评估分析系数Bi，其中，f1、f2以及f3均为预设比例系数，且f1＞f2＞f3＞0，α为误差修正因子，取值为1.63；

将子存储空间的安全评估分析系数Bi与安全评估分析系数阈值进行比较：

若子存储空间的安全评估分析系数Bi超过安全评估分析系数阈值，则判定对应子存储空间的安全风险高，生成高风险信号并将高风险信号发送至服务器；若子存储空间的安全评估分析系数Bi未超过安全评估分析系数阈值，则判定对应子存储空间的安全风险低，生成低风险信号并将低风险信号发送至服务器。

7.基于云计算的大数据安全评估分析方法，其特征在于，具体评估分析方法过程如下：

步骤一、重要性分析，将各个子存储空间对应存储的数据进行重要性分析，判断各个子存储空间内数据的重要性，通过分析将子存储空间的数据划分为高重要性数据和低重要性数据；

步骤二、关联性分析，将各个子存储空间的数据进行关联性分析，判断各个数据之间的关联性，通过分析将子存储空间的数据划分为高关联数据、非关联数据以及低关联数据，并将其发送至服务器

步骤三、数据传输分析，将各个子存储空间的数据传输进行分析，判断各个子存储空间的访问状态，通过分析将子存储空间的数据划分为低需求数据和高需求数据，并将其发送至服务器；

步骤四、安全评估分析，将各个子存储空间进行安全评估分析，通过安全评估分析生成高风险信号和低风险信号，并将其发送至服务器。

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