CN115905660A - 一种网络安全数据获取方法、装置、设备及存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及智能决策技术，揭露了一种网络安全数据获取方法，包括：获取网页端的网页信息，对网页信息进行代码解析，得到网页代码，查询网页代码对应的触发代码，配置网页代码对应的调用函数；查询网页端中的网络数据，对网络数据进行特征提取，得到数据特征，计算数据特征的特征评分，根据特征评分，对数据特征进行筛选，得到目标特征；计算目标特征和调用函数的支持度，根据支持度，对调用函数进行筛选，得到目标调用函数；识别网络数据的数据类型，根据数据类型，配置网络数据对应的加密函数；接收数据获取指令，利用目标调用函数和加密函数，从网络数据中获取数据获取指令对应的目标数据。本发明通过提高获取网络数据的安全性。
Description
技术领域
本发明涉及数据获取技术领域，尤其涉及一种网络安全数据获取方法、装置、设备及计算机可读存储介质。
背景技术
现在互联网应用进入2.0时代，应用端的功能越来越丰富，用户根据需求从网页端获取相关的数据，目前获取数据的方法主要是通过爬虫获取，根据用户的获取数据指令，构建相对应的爬虫从网页端爬取相对应的代码，再将代码传输到用户端，生成用户所需的数据，但是爬虫对于数据的保护性较差，爬取的过程中，很容易被网络病毒入侵，导致一些重要的数据发生泄露，进而对用户造成一定的影响，因此需要一种能够提高获取网络数据的安全性的方法。
发明内容
本发明提供一种网络安全数据获取方法、装置、设备及存储介质，其主要目的在于提高获取网络数据的安全性。
为实现上述目的，本发明提供的一种网络安全数据获取方法，包括：
获取网页端的网页信息，对所述网页信息进行代码解析，得到网页代码，查询所述网页代码对应的触发代码，根据所述触发代码，配置所述网页代码对应的调用函数；
查询所述网页端中的网络数据，对所述网络数据进行特征提取，得到数据特征，计算所述数据特征的特征评分，根据所述特征评分，对所述数据特征进行筛选，得到目标特征；
计算所述目标特征和所述调用函数的支持度，根据所述支持度，对所述调用函数进行筛选，得到目标调用函数；
识别所述网络数据的数据类型，根据所述数据类型，配置所述网络数据对应的加密函数；
接收数据获取指令，利用所述目标调用函数和所述加密函数，从网络数据中获取所述数据获取指令对应的目标数据。
可选地，所述对所述网页信息进行代码解析，得到网页代码，包括：
识别所述网页信息中的文本信息，对所述文本信息进行语法分析，得到文本语法，对所述文本信息进行语义分析，得到文本语义；
根据所述文本语法和所述文本语义，对所述文本信息中的每个文本进行代码解析，得到多个文本源代码；
对所述多个文本源代码进行代码合成，得到中间代码，对所述中间代码进行代码优化，得到网页代码。
可选地，所述根据所述触发代码，配置所述网页代码对应的调用函数，包括：
从预设的代码事件表中查询所述触发代码中每个代码对应的触发事件；
获取所述触发事件对应的调用函数模板，并识别所述触发事件中每个事件对应的事件标识；
对所述事件标识进行属性解析，得到事件属性；
基于所述事件属性，对所述调用函数模板进行参数调整，得到所述网页代码对应的调用函数。
可选地，所述对所述网络数据进行特征提取，得到数据特征，包括：
对所述网络数据中的每个数据进行向量转化，得到数据向量，对所述数据向量进行降维处理，得到降维向量；
构建所述降维向量的向量矩阵，计算所述向量矩阵中每个矩阵内的降维向量的协方差；
根据所述协方差，对所述降维向量进行特征提取，得到特征向量，根据所述特征向量，得到所述网络数据的数据特征。
可选地，所述构建所述降维向量的向量矩阵，包括：
可以通过下述公式构建所述降维向量的向量矩阵：
其中，G表示降维向量对应的向量矩阵，a表示降维向量的起始向量，R表示降维向量的矩阵系数，X表示降维向量中的变数，F表示降维向量对应的矩阵直径。
可选地，所述计算所述目标特征和所述调用函数的支持度，包括：
可以通过下述公式计算所述目标特征和所述调用函数的支持度：
其中，S(e)表示目标特征中每个特征和调用函数的支持度，a表示目标特征的起始特征数值，|F(l)|表示第l个目标特征对应的空间向量值，Hg表示调用函数的函数特征向量值，g∈li表示第l个目标特征对应的支持度系数。
可选地，所述根据所述数据类型，配置所述网络数据对应的加密函数，包括：
根据所述数据类型，从预设的函数库中调取所述网络数据对应的加密函数模板；
查询所述数据类型对应的环境代码和运行代码；
通过所述环境代码和所述运行代码对所述加密函数模板进行代码更新，生成所述网络数据对应的加密函数。
为了解决上述问题，本发明还提供一种网络安全数据获取装置，所述装置包括：
调用函数配置模块，用于获取网页端的网页信息，对所述网页信息进行代码解析，得到网页代码，查询所述网页代码对应的触发代码，根据所述触发代码，配置所述网页代码对应的调用函数；
特征提取模块，用于查询所述网页端中的网络数据，对所述网络数据进行特征提取，得到数据特征，计算所述数据特征的特征评分，根据所述特征评分，对所述数据特征进行筛选，得到目标特征；
函数筛选模块，用于计算所述目标特征和所述调用函数的支持度，根据所述支持度，对所述调用函数进行筛选，得到目标调用函数；
加密函数配置模块，用于识别所述网络数据的数据类型，根据所述数据类型，配置所述网络数据对应的加密函数；
数据获取模块，用于接收数据获取指令，利用所述目标调用函数和所述加密函数，从网络数据中获取所述数据获取指令对应的目标数据。
为了解决上述问题，本发明还提供一种电子设备，所述电子设备包括：
至少一个处理器；以及，
与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行上述所述的网络安全数据获取方法。
为了解决上述问题，本发明还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有至少一个计算机程序，所述至少一个计算机程序被电子设备中的处理器执行以实现上述所述的网络安全数据获取方法。
本发明通过获取网页端的网页信息，对所述网页信息进行代码解析，得到网页代码，可以了解到所述网页信息对应的编程代码，为后续查询所述网页代码对应的触发代码提供了保障，本发明通过查询所述网页端中的网络数据，对所述网络数据进行特征提取，得到数据特征，可以了解到所述网络数据中每个数据的特点，为后续计算所述数据特征的评分提供了保障，本发明通过计算所述目标特征和所述调用函数的支持度，通过所述支持度可以了解所述目标特征和所述调用函数之间的关联程度，进而便于调用所述目标特征对应的调用函数，提高后续网络数据获取的准确性；此外，本发明通过识别所述网络数据的数据类型，根据所述数据类型，配置所述网络数据对应的加密函数，通过所述加密函数可以对所述网络数据进行加密，对所述网络数据起到保护作用。因此，本发明实施例提供的一种网络安全数据获取方法、装置、设备及存储介质，能够在于提高获取网络数据的安全性。
附图说明
图1为本发明一实施例提供的网络安全数据获取方法的流程示意图；
图2为本发明一实施例提供的网络安全数据获取装置的功能模块图；
图3为本发明一实施例提供的实现所述网络安全数据获取方法的电子设备的结构示意图。
本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
具体实施方式
应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
本申请实施例提供一种网络安全数据获取方法。本申请实施例中，所述网络安全数据获取方法的执行主体包括但不限于服务端、终端等能够被配置为执行本申请实施例提供的该方法的电子设备中的至少一种。换言之，所述网络安全数据获取方法可以由安装在终端设备或服务端设备的软件或硬件来执行，所述软件可以是区块链平台。所述服务端包括但不限于：单台服务器、服务器集群、云端服务器或云端服务器集群等。所述服务器可以是独立的服务器，也可以是提供云服务、云数据库、云计算、云函数、云存储、网络服务、云通信、中间件服务、域名服务、安全服务、内容分发网络(Content Delivery Network，CDN)、以及大数据和人工智能平台等基础云计算服务的云服务器。
参照图1所示，为本发明一实施例提供的网络安全数据获取方法的流程示意图。在本实施例中，所述网络安全数据获取方法包括步骤S1—S5：
S1、获取网页端的网页信息，对所述网页信息进行代码解析，得到网页代码，查询所述网页代码对应的触发代码，根据所述触发代码，配置所述网页代码对应的调用函数。
本发明通过获取网页端的网页信息，对所述网页信息进行代码解析，得到网页代码，可以了解到所述网页信息对应的编程代码，为后续查询所述网页代码对应的触发代码提供了保障。
其中，所述网页端是网站服务器上运行的服务端页面，或发布在其他服务器上的服务端页面，网页端种类较多，如网页客户端，是指访问网页的浏览器，每个用户的浏览器，可以理解为一个客户端，网页的服务端和客户端是不可分割的，是交互的过程，完成一个网页的发布到访问，所述网页信息是所述网页端中的信息，如位置信息、网址信息、个人信息等，所述网页代码是所述网页信息对应的编程代码，进一步的，所述网页端的网页信息可以通过对应的爬虫程序获取。
作为本发明的一个实施例，所述对所述网页信息进行代码解析，得到网页代码，包括：识别所述网页信息中的文本信息，对所述文本信息进行语法分析，得到文本语法，并对所述文本信息进行语义分析，得到文本语义，根据所述文本语法和所述文本语义，对所述文本信息中的每个文本进行代码解析，得到多个文本源代码，对所述多个文本源代码进行代码合成，得到中间代码，对所述中间代码进行代码优化，得到网页代码。
其中，所述文本信息是所述网页信息中的所有文本内容，所述文本语法是所述文本信息对应的特定的形式语法架构，所述文本语义是所述文本信息中文本的语义解释，所述文本源代码是所述文本信息中每个文本对应的代码，所述中间代码将多个所述文本源代码合并后得到的代码，表示源程序的等效内部表示代码。
进一步的，所述网页信息中的文本信息可以通过OCR文字识别技术实现，可以通过语法分析器对所述文本信息进行语法分析，可以通过语义分析法对所述文本信息进行语义分析，所述语义分析法包括语义分化法，可以通过代码解析器对所述文本信息中的每个文本进行代码解析，所述代码解析器是由脚本语言编译而成，可以通过代码合成器对所述多个文本源代码进行代码合成，可以通过复写传播法对所述中间代码进行代码优化。
本发明通过查询所述网页代码对应的触发代码，根据所述触发代码，配置所述网页代码对应的调用函数，可以根据所述触发代码配置所述网页代码每个代码调用函数，进而便于后续能够准确的调用网页端中的数据，其中，所述触发代码是所述网页代码对应的触发事件的代码，所述调用函数是对所述网页信息中的数据进行调用的函数，进一步的，可以通过代码查询器查询所述网页代码对应的触发代码。
作为本发明的一个实施例，所述根据所述触发代码，配置所述网页代码对应的调用函数，包括：从预设的代码事件表中查询所述触发代码中每个代码对应的触发事件，获取所述触发事件对应的调用函数模板，并识别所述触发事件中每个事件对应的事件标识，对所述事件标识进行属性解析，得到事件属性，基于所述事件属性，对所述调用函数模板进行参数调整，得到所述网页代码对应的调用函数。
其中，所述代码事件表是所述触发代码和所述触发事件的对应关系表，所述触发事件是所述网页信息中某个对象在执行的过程中，这个对象可以通过事件通知另外一个对象，另外一个对象可以通过传递进来的参数进行相应的处理，所述调用函数模板是所述触发事件对应的函数格式，所述事件标识是所述触发事件的标记，便于对所述触发事件进行识别，所述事件属性是所述触发事件的事件参数，进一步的，可以通过查询函数查询所述触发代码中每个代码对应的触发事件，所述查询函数包括match函数，可以通过Java语言编程获取所述触发事件对应的调用函数模板，可以通过上述的OCR文字识别技术识别所述触发事件中每个事件对应的事件标识，可以通过解析函数对所述事件标识进行属性解析。
S2、查询所述网页端中的网络数据，对所述网络数据进行特征提取，得到数据特征，计算所述数据特征的特征评分，根据所述特征评分，对所述数据特征进行筛选，得到目标特征。
本发明通过查询所述网页端中的网络数据，对所述网络数据进行特征提取，得到数据特征，可以了解到所述网络数据中每个数据的特点，为后续计算所述数据特征的评分提供了保障，其中，所述网络数据是网页端中的需要获取的或者接收的数据，所述数据特征是所述网络数据中每个数据具有的特点，进一步的，可以通过网络爬虫查询所述网页端中的网络数据。
作为本发明的一个实施例，所述对所述网络数据进行特征提取，得到数据特征，包括：对所述网络数据中的每个数据进行向量转化，得到数据向量，对所述数据向量进行降维处理，得到降维向量，构建所述降维向量的向量矩阵，计算所述向量矩阵中每个矩阵内的降维向量的协方差，根据所述协方差，对所述降维向量进行特征提取，得到特征向量，根据所述特征向量，得到所述网络数据的数据特征。
其中，所述数据向量是所述网络数据中每个数据的向量表达形式，所述降维向量是所述数据向量从高维度降到低维度的向量，所述向量矩阵是所述降维向量组成的矩阵，所述协方差是所述降维向量之间的误差，进一步的，可以通过word2vec对所述网络数据中的每个数据进行向量转化，可以通过池化函数对所述数据向量进行降维处理，如最大、最小函数，可以通过协方差函数计算所述向量矩阵中每个矩阵内的降维向量的协方差，可以通过主成分析法对所述降维向量进行特征提取。
作为本发明的一个可选实施例，所述构建所述降维向量的向量矩阵，包括：
可以通过下述公式构建所述降维向量的向量矩阵：
其中，G表示降维向量对应的向量矩阵，a表示降维向量的起始向量，R表示降维向量的矩阵系数，X表示降维向量中的变数，F表示降维向量对应的矩阵直径。
本发明通过计算所述数据特征的特征评分，根据所述特征评分可以了解到所述数据特征中每个特征的分值，进而便于后续对所述数据特征进行筛选，其中，所述特征评分是对所述数据特征中每个特征的评价后得到的分值。
作为本发明的一个实施例，所述计算所述数据特征的特征评分，包括：
可以通过下述公式计算所述数据特征的特征评分：
其中，Y(i)表示数据特征的特征评分，h表示数据特征每个特征对应的评估系数，a表示数据特征的起始值，Ri表示数据特征中每个特征的映射值，R′ i表示数据特征的平均映射值，ρ表示评估函数。
本发明通过根据所述特征评分，对所述数据特征进行筛选，得到目标特征，可以根据所述特征评分的数值大小，对所述数据特征进行过滤筛选，将数值较低的特征过滤掉，其中，所述目标特征是所述数据特征经过筛选后得到的特征，进一步地，所述筛选函数包括FILTER筛选函数。
S3、计算所述目标特征和所述调用函数的支持度，根据所述支持度，对所述调用函数进行筛选，得到目标调用函数。
本发明通过计算所述目标特征和所述调用函数的支持度，通过所述支持度可以了解所述目标特征和所述调用函数之间的关联程度，进而便于调用所述目标特征对应的调用函数，提高后续网络数据获取的准确性，其中，所述支持度可以表示所述目标特征与所述调用函数之间的关联性。
作为本发明的一个实施例，所述计算所述目标特征和所述调用函数的支持度，包括：
可以通过下述公式计算所述目标特征和所述调用函数的支持度：
其中，S(e)表示目标特征中每个特征和调用函数的支持度，a表示目标特征的起始特征数值，|F(l)|表示第l个目标特征对应的空间向量值，Hg表示调用函数的函数特征向量值，g∈li表示第l个目标特征对应的支持度系数。
本发明通过根据所述支持度，对所述调用函数进行筛选，得到目标调用函数，根据所述支持度可以筛选出符合所述网络数据的调用函数，提高后续对获取数据的准确率，其中，所述目标调用函数是符合调取所述网络数据的函数，进一步地，可以通过上述的FILTER筛选函数对所述调用函数进行筛选。
S4、识别所述网络数据的数据类型，根据所述数据类型，配置所述网络数据对应的加密函数。
本发明通过识别所述网络数据的数据类型，根据所述数据类型，配置所述网络数据对应的加密函数，通过所述加密函数可以对所述网络数据进行加密，对所述网络数据起到保护作用，其中，所述数据类型是所述网络数据所属的数据类别，进一步地，可以通过typeof方法识别所述网络数据的数据类型。
作为本发明的一个实施例，所述根据所述数据类型，配置所述网络数据对应的加密函数，包括：根据所述数据类型，从预设的函数库中调取所述网络数据对应的加密函数模板，查询所述数据类型对应的环境代码和运行代码，通过所述环境代码和所述运行代码对所述加密函数模板进行代码更新，生成所述网络数据对应的加密函数。
其中，所述加密函数模板是所述数据类型对应的加密函数的模板，所述环境代码是所述数据类型中对应数据的传输环境的编程语言，进一步地，可以通过RIGHT函数调取所述网络数据对应的加密函数模板，可以通过上述的代码查询器查询所述数据类型对应的环境代码和运行代码，可以通过函数生成器生成所述网络数据对应的加密函数。
S5、接收数据获取指令，利用所述目标调用函数和所述加密函数，从网络数据中获取所述数据获取指令对应的目标数据。
本发明通过利用所述目标调用函数和所述加密函数，从网络数据中获取所述数据获取指令对应的目标数据，可以利用所述加密函数对所述目标数据进行加密，再对所述目标数据进行调用，提高了所述目标数据的安全性，其中，所述数据获取指令是调用数据的请求指令。
作为本发明的一个实施例，所述利用所述目标调用函数和所述加密函数，从网络数据中获取所述数据获取指令对应的目标数据，包括：计算所述网络数据中每个数据与所述数据获取指令的匹配度，根据所述匹配度，得到所述数据获取指令对应的调用数据，利用所述加密函数对所述调用数据进行加密，得到加密数据，利用所述目标调用函数对所述加密数据进行调用，得到所述获取指令对应的目标数据。
其中，所述匹配度是所述网络数据中每个数据与所述数据获取指令的匹配程度，所述调用数据是所述数据获取指令需要调用的数据，所述加密数据是所述调用数据经过加密后得到的数据，进一步地，可以通过海明距离法计算所述网络数据中每个数据与所述数据获取指令的匹配度。
本发明通过获取网页端的网页信息，对所述网页信息进行代码解析，得到网页代码，可以了解到所述网页信息对应的编程代码，为后续查询所述网页代码对应的触发代码提供了保障，本发明通过查询所述网页端中的网络数据，对所述网络数据进行特征提取，得到数据特征，可以了解到所述网络数据中每个数据的特点，为后续计算所述数据特征的评分提供了保障，本发明通过计算所述目标特征和所述调用函数的支持度，通过所述支持度可以了解所述目标特征和所述调用函数之间的关联程度，进而便于调用所述目标特征对应的调用函数，提高后续网络数据获取的准确性；此外，本发明通过识别所述网络数据的数据类型，根据所述数据类型，配置所述网络数据对应的加密函数，通过所述加密函数可以对所述网络数据进行加密，对所述网络数据起到保护作用。因此，本发明实施例提供的一种网络安全数据获取方法，能够在于提高获取网络数据的安全性。
如图2所示，是本发明一实施例提供的网络安全数据获取装置的功能模块图。
本发明所述网络安全数据获取装置100可以安装于电子设备中。根据实现的功能，所述网络安全数据获取装置100可以调用函数配置模块101、特征提取模块102、函数筛选模块103、加密函数配置模块104及数据获取模块105。本发明所述模块也可以称之为单元，是指一种能够被电子设备处理器所执行，并且能够完成固定功能的一系列计算机程序段，其存储在电子设备的存储器中。
在本实施例中，关于各模块/单元的功能如下：
所述调用函数配置模块101，用于获取网页端的网页信息，对所述网页信息进行代码解析，得到网页代码，查询所述网页代码对应的触发代码，根据所述触发代码，配置所述网页代码对应的调用函数；
所述特征提取模块102，用于查询所述网页端中的网络数据，对所述网络数据进行特征提取，得到数据特征，计算所述数据特征的特征评分，根据所述特征评分，对所述数据特征进行筛选，得到目标特征；
所述函数筛选模块103，用于计算所述目标特征和所述调用函数的支持度，根据所述支持度，对所述调用函数进行筛选，得到目标调用函数；
所述加密函数配置模块104，用于识别所述网络数据的数据类型，根据所述数据类型，配置所述网络数据对应的加密函数；
所述数据获取模块105，用于接收数据获取指令，利用所述目标调用函数和所述加密函数，从网络数据中获取所述数据获取指令对应的目标数据。
详细地，本申请实施例中所述网络安全数据获取装置100中所述的各模块在使用时采用与上述图1中所述的网络安全数据获取方法一样的技术手段，并能够产生相同的技术效果，这里不再赘述。
如图3所示，是本发明一实施例提供的实现网络安全数据获取方法的电子设备1的结构示意图。
所述电子设备1可以包括处理器10、存储器11、通信总线12以及通信接口13，还可以包括存储在所述存储器11中并可在所述处理器10上运行的计算机程序，如网络安全数据获取方法程序。
其中，所述处理器10在一些实施例中可以由集成电路组成，例如可以由单个封装的集成电路所组成，也可以是由多个相同功能或不同功能封装的集成电路所组成，包括一个或者多个中央处理器(Central Processing Unit，CPU)、微处理器、数字处理芯片、图形处理器及各种控制芯片的组合等。所述处理器10是所述电子设备1的控制核心(ControlUnit)，利用各种接口和线路连接整个电子设备的各个部件，通过运行或执行存储在所述存储器11内的程序或者模块(例如执行网络安全数据获取方法程序等)，以及调用存储在所述存储器11内的数据，以执行电子设备的各种功能和处理数据。
所述存储器11至少包括一种类型的可读存储介质，所述可读存储介质包括闪存、移动硬盘、多媒体卡、卡型存储器(例如：SD或DX存储器等)、磁性存储器、磁盘、光盘等。所述存储器11在一些实施例中可以是电子设备的内部存储单元，例如该电子设备的移动硬盘。所述存储器11在另一些实施例中也可以是电子设备的外部存储设备，例如电子设备上配备的插接式移动硬盘、智能存储卡(Smart Media Card，SMC)、安全数字(Secure Digital，SD)卡、闪存卡(Flash Card)等。进一步地，所述存储器11还可以既包括电子设备的内部存储单元也包括外部存储设备。所述存储器11不仅可以用于存储安装于电子设备的应用软件及各类数据，例如网络安全数据获取方法程序的代码等，还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。
所述通信总线12可以是外设部件互连标准(Peripheral ComponentInterconnect，简称PCI)总线或扩展工业标准结构(Extended Industry StandardArchitecture，简称EISA)总线等。该总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。所述总线被设置为实现所述存储器11以及至少一个处理器10等之间的连接通信。
所述通信接口13用于上述电子设备1与其他设备之间的通信，包括网络接口和用户接口。可选地，所述网络接口可以包括有线接口和/或无线接口(如WI-FI接口、蓝牙接口等)，通常用于在该电子设备与其他电子设备之间建立通信连接。所述用户接口可以是显示器(Display)、输入单元(比如键盘(Keyboard))，可选地，用户接口还可以是标准的有线接口、无线接口。可选地，在一些实施例中，显示器可以是LED显示器、液晶显示器、触控式液晶显示器以及OLED(Organic Light-Emitting Diode，有机发光二极管)触摸器等。其中，显示器也可以适当的称为显示屏或显示单元，用于显示在电子设备中处理的信息以及用于显示可视化的用户界面。
图3仅示出了具有部件的电子设备，本领域技术人员可以理解的是，图3示出的结构并不构成对所述电子设备1的限定，可以包括比图示更少或者更多的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。
例如，尽管未示出，所述电子设备1还可以包括给各个部件供电的电源(比如电池)，优选地，电源可以通过电源管理装置与所述至少一个处理器10逻辑相连，从而通过电源管理装置实现充电管理、放电管理、以及功耗管理等功能。电源还可以包括一个或一个以上的直流或交流电源、再充电装置、电源故障检测电路、电源转换器或者逆变器、电源状态指示器等任意组件。所述电子设备1还可以包括多种传感器、蓝牙模块、Wi-Fi模块等，在此不再赘述。
应该了解，所述实施例仅为说明之用，在专利申请范围上并不受此结构的限制。
所述电子设备1中的所述存储器11存储的网络安全数据获取方法程序是多个指令的组合，在所述处理器10中运行时，可以实现：
获取网页端的网页信息，对所述网页信息进行代码解析，得到网页代码，查询所述网页代码对应的触发代码，根据所述触发代码，配置所述网页代码对应的调用函数；
查询所述网页端中的网络数据，对所述网络数据进行特征提取，得到数据特征，计算所述数据特征的特征评分，根据所述特征评分，对所述数据特征进行筛选，得到目标特征；
计算所述目标特征和所述调用函数的支持度，根据所述支持度，对所述调用函数进行筛选，得到目标调用函数；
识别所述网络数据的数据类型，根据所述数据类型，配置所述网络数据对应的加密函数；
接收数据获取指令，利用所述目标调用函数和所述加密函数，从网络数据中获取所述数据获取指令对应的目标数据。
具体地，所述处理器10对上述指令的具体实现方法可参考附图对应实施例中相关步骤的描述，在此不赘述。
进一步地，所述电子设备1集成的模块/单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读存储介质中。所述计算机可读存储介质可以是易失性的，也可以是非易失性的。例如，所述计算机可读介质可以包括：能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)。
本发明还提供一种计算机可读存储介质，所述可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序在被电子设备的处理器所执行时，可以实现：
获取网页端的网页信息，对所述网页信息进行代码解析，得到网页代码，查询所述网页代码对应的触发代码，根据所述触发代码，配置所述网页代码对应的调用函数；
查询所述网页端中的网络数据，对所述网络数据进行特征提取，得到数据特征，计算所述数据特征的特征评分，根据所述特征评分，对所述数据特征进行筛选，得到目标特征；
计算所述目标特征和所述调用函数的支持度，根据所述支持度，对所述调用函数进行筛选，得到目标调用函数；
识别所述网络数据的数据类型，根据所述数据类型，配置所述网络数据对应的加密函数；
接收数据获取指令，利用所述目标调用函数和所述加密函数，从网络数据中获取所述数据获取指令对应的目标数据。
在本发明所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的设备，装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式。
所述作为分离部件说明的模块可以是或者也可以不是物理上分开的，作为模块显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。
另外，在本发明各个实施例中的各功能模块可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用硬件加软件功能模块的形式实现。
对于本领域技术人员而言，显然本发明不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本发明。
因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化涵括在本发明内。不应将权利要求中的任何附关联图标记视为限制所涉及的权利要求。
本申请实施例可以基于人工智能技术对相关的数据进行获取和处理。其中，人工智能(Artificial Intelligence，AI)是利用数字计算机或者数字计算机控制的机器模拟、延伸和扩展人的智能，感知环境、获取知识并使用知识获得最佳结果的理论、方法、技术及应用系统。
此外，显然“包括”一词不排除其他单元或步骤，单数不排除复数。系统权利要求中陈述的多个单元或装置也可以由一个单元或装置通过软件或者硬件来实现。第一、第二等词语用来表示名称，而并不表示任何特定的顺序。
最后应说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或等同替换，而不脱离本发明技术方案的精神和范围。
Claims (10)
1.一种网络安全数据获取方法，其特征在于，所述方法包括：
获取网页端的网页信息，对所述网页信息进行代码解析，得到网页代码，查询所述网页代码对应的触发代码，根据所述触发代码，配置所述网页代码对应的调用函数；
查询所述网页端中的网络数据，对所述网络数据进行特征提取，得到数据特征，计算所述数据特征的特征评分，根据所述特征评分，对所述数据特征进行筛选，得到目标特征；
计算所述目标特征和所述调用函数的支持度，根据所述支持度，对所述调用函数进行筛选，得到目标调用函数；
识别所述网络数据的数据类型，根据所述数据类型，配置所述网络数据对应的加密函数；
接收数据获取指令，利用所述目标调用函数和所述加密函数，从网络数据中获取所述数据获取指令对应的目标数据。
2.如权利要求1所述的网络安全数据获取方法，其特征在于，所述对所述网页信息进行代码解析，得到网页代码，包括：
识别所述网页信息中的文本信息，对所述文本信息进行语法分析，得到文本语法，对所述文本信息进行语义分析，得到文本语义；
根据所述文本语法和所述文本语义，对所述文本信息中的每个文本进行代码解析，得到多个文本源代码；
对所述多个文本源代码进行代码合成，得到中间代码，对所述中间代码进行代码优化，得到网页代码。
3.如权利要求2所述的网络安全数据获取方法，其特征在于，所述根据所述触发代码，配置所述网页代码对应的调用函数，包括：
从预设的代码事件表中查询所述触发代码中每个代码对应的触发事件；
获取所述触发事件对应的调用函数模板，并识别所述触发事件中每个事件对应的事件标识；
对所述事件标识进行属性解析，得到事件属性；
基于所述事件属性，对所述调用函数模板进行参数调整，得到所述网页代码对应的调用函数。
4.如权利要求1所述的网络安全数据获取方法，其特征在于，所述对所述网络数据进行特征提取，得到数据特征，包括：
对所述网络数据中的每个数据进行向量转化，得到数据向量，对所述数据向量进行降维处理，得到降维向量；
构建所述降维向量的向量矩阵，计算所述向量矩阵中每个矩阵内的降维向量的协方差；
根据所述协方差，对所述降维向量进行特征提取，得到特征向量，根据所述特征向量，得到所述网络数据的数据特征。
5.如权利要求1所述的网络安全数据获取方法，其特征在于，所述构建所述降维向量的向量矩阵，包括：
可以通过下述公式构建所述降维向量的向量矩阵：
其中，G表示降维向量对应的向量矩阵，a表示降维向量的起始向量，R表示降维向量的矩阵系数，X表示降维向量中的变数，F表示降维向量对应的矩阵直径。
6.如权利要求1所述的网络安全数据获取方法，其特征在于，所述计算所述目标特征和所述调用函数的支持度，包括：
可以通过下述公式计算所述目标特征和所述调用函数的支持度：
其中，S(e)表示目标特征中每个特征和调用函数的支持度，a表示目标特征的起始特征数值，|F(l)|表示第l个目标特征对应的空间向量值，Hg表示调用函数的函数特征向量值，g∈li表示第l个目标特征对应的支持度系数。
7.如权利要求1所述的网络安全数据获取方法，其特征在于，所述根据所述数据类型，配置所述网络数据对应的加密函数，包括：
根据所述数据类型，从预设的函数库中调取所述网络数据对应的加密函数模板；
查询所述数据类型对应的环境代码和运行代码；
通过所述环境代码和所述运行代码对所述加密函数模板进行代码更新，生成所述网络数据对应的加密函数。
8.一种网络安全数据获取装置，其特征在于，所述装置包括：
调用函数配置模块，用于获取网页端的网页信息，对所述网页信息进行代码解析，得到网页代码，查询所述网页代码对应的触发代码，根据所述触发代码，配置所述网页代码对应的调用函数；
特征提取模块，用于查询所述网页端中的网络数据，对所述网络数据进行特征提取，得到数据特征，计算所述数据特征的特征评分，根据所述特征评分，对所述数据特征进行筛选，得到目标特征；
函数筛选模块，用于计算所述目标特征和所述调用函数的支持度，根据所述支持度，对所述调用函数进行筛选，得到目标调用函数；
加密函数配置模块，用于识别所述网络数据的数据类型，根据所述数据类型，配置所述网络数据对应的加密函数；
数据获取模块，用于接收数据获取指令，利用所述目标调用函数和所述加密函数，从网络数据中获取所述数据获取指令对应的目标数据。
9.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：
至少一个处理器；以及，
与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行如权利要求1至7中任意一项所述的网络安全数据获取方法。
10.一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7中任意一项所述的网络安全数据获取方法。
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