CN116545727B - 应用字符间隔时长鉴定的网络安全防护系统 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种应用字符间隔时长鉴定的网络安全防护系统，包括：判断执行设备，用于基于目标交互客户的本次交互的多项输入字符客户数据以及多项网络配置信息智能判断目标交互客户属于网络文字信息交互APP标识本次交互归属本人的概率；状态分析设备，用于在所述概率较低时，发出他人交互信号；通知操作设备，用于接收并执行与他人交互信号或者本人交互信号对应的通知操作。通过本发明，能够引入针对性的基础数据选择机制以及针对性的智能判断模型，对当前使用网络文字信息交互APP进行网络文字信息交互的网络用户执行是否属于网络文字信息交互APP标识本次交互归属本人的判断，从而降低网络诈骗事件成功的概率。

Description

应用字符间隔时长鉴定的网络安全防护系统
技术领域
本发明涉及网络安全领域，尤其涉及一种应用字符间隔时长鉴定的网络安全防护系统。
背景技术
针对网络安全这一领域，从用户(个人或企业)的角度来讲，其希望：
(1)在网络上传输的个人信息(如银行账号和上网登录口令等)不被他人发现，这就是用户对网络上传输的信息具有保密性的要求；
(2)在网络上传输的信息没有被他人篡改，这就是用户对网络上传输的信息具有完整性的要求；
(3)在网络上发送的信息源是真实的，不是假冒的，这就是用户对通信各方提出的身份认证的要求；
(4)信息发送者对发送过的信息或完成的某种操作是承认的，这就是用户对信息发送者提出的不可否认的要求。
然而，在实际的网络安全管理中，第(1)、(2)、(4)项容易进行网络安全防护，现有技术中也有相应的技术方案，例如发明公布“一种网络账户安全防护方法(公开号CN102130892A)”，该方法将用户网络账户和N个认证密码绑定，然后在用户账户操作时循环使用这些密码进行认证，实施成本低，基本不用改变现有网站系统的配置和工作流程，实现保护用户的账户安全、防止他人盗用、增强系统安全性能。再如发明公布“身份信息认证处理方法及装置、计算机可读存储介质(公开号CN112966241A)”，包括：获取用户输入的目标用户名及目标用户名对应的第一密码，其中，第一密码是由第一原始密码和掩盖码混编得到的；如果指定密码记录中不存在与目标用户名及第一密码匹配的记录，则根据预定密码设置规则从第一密码中提取出第一原始密码，其中，指定密码记录用于记录已通过身份信息认证的用户名及对应的混编密码；如果第一原始密码与第二原始密码一致，则确定目标用户名通过身份信息认证，其中，第二原始密码为与目标用户名对应的密码。
针对第(3)项，由于网络交互的另一方无法确定网络交互的对端是否为网络设备归属的本人，导致其他人冒用网络设备以代替本人进行网络信息交互时，很容易将其确定为本人，进而泄露各项安全信息，例如银行卡卡号乃至各种密码信息。
发明内容
为了解决相关领域的技术问题，本发明提供了一种应用字符间隔时长鉴定的网络安全防护系统，通过引入针对性的基础数据选择机制以及针对性的智能判断模型，对当前使用网络文字信息交互APP进行网络文字信息交互的网络用户执行是否属于网络文字信息交互APP标识本次交互归属本人的判断，并在判断不归属于本人时在网络文字信息交互APP的网络文字信息显示界面内对本次交互标记为他人交互，从而为网络用户提供必要的安全信息提醒，减少网络交互信息泄露的可能性。
根据本发明的一方面，提供了一种应用字符间隔时长鉴定的网络安全防护系统，所述系统包括：
数据捕获部件，设置在管理运行网络文字信息交互APP的交互客户端的信息管理服务器内，用于获取使用网络文字信息交互APP执行网络文字信息交互的目标交互客户的本次交互的多项输入字符客户数据；
配置采集部件，设置在所述信息管理服务器内，用于获取使用网络文字信息交互APP执行网络文字信息交互的目标交互客户的本次交互的多项网络配置信息；
判断执行设备，分别与所述数据捕获部件以及所述预测执行设备连接，用于基于目标交互客户的本次交互的多项输入字符客户数据以及目标交互客户的本次交互的多项网络配置信息智能判断所述目标交互客户属于网络文字信息交互APP标识本次交互归属本人的概率；
状态分析设备，与所述判断执行设备连接，用于在所述目标交互客户属于网络文字信息交互APP标识本次交互归属本人的概率未超过或者等于预设概率限量时，发出他人交互信号；
通知操作设备，与所述状态分析设备连接，用于接收并执行与他人交互信号或者本人交互信号对应的通知操作；
其中，所述状态分析设备还在所述目标交互客户属于网络文字信息交互APP标识本次交互归属本人的概率超过所述预设概率限量时，发出本人交互信号；
其中，基于目标交互客户的本次交互的多项输入字符客户数据以及目标交互客户的本次交互的多项网络配置信息智能判断所述目标交互客户属于网络文字信息交互APP标识本次交互归属本人的概率包括：采用AI判断模型以基于目标交互客户的本次交互的多项输入字符客户数据以及目标交互客户的本次交互的多项网络配置信息智能判断所述目标交互客户属于网络文字信息交互APP标识本次交互归属本人的概率，所述AI判断模型为完成固定数目的各次训练后的BP神经网络；
其中，所述AI判断模型为完成固定数目的各次训练后的BP神经网络包括：所述固定数目的取值与网络文字信息交互APP管理的用户数量正向关联。
附图说明
以下将结合附图对本发明的实施例进行描述。
图1为根据本发明首要实施例示出的应用字符间隔时长鉴定的网络安全防护系统的内部结构示意图。
图2为根据本发明次要实施例示出的应用字符间隔时长鉴定的网络安全防护系统的内部结构示意图。
图3为根据本发明再次要实施例示出的应用字符间隔时长鉴定的网络安全防护系统的内部结构示意图。
具体实施方式
下面将参照附图对本发明的应用字符间隔时长鉴定的网络安全防护系统的实施例进行详细说明。
首要实施例
图1为根据本发明首要实施例示出的应用字符间隔时长鉴定的网络安全防护系统的内部结构示意图，所述系统包括：
数据捕获部件，设置在管理运行网络文字信息交互APP的交互客户端的信息管理服务器内，用于获取使用网络文字信息交互APP执行网络文字信息交互的目标交互客户的本次交互的多项输入字符客户数据；
示例地，所述数据捕获部件可以通过访问运行网络文字信息交互APP的各项API函数，以获取使用网络文字信息交互APP执行网络文字信息交互的目标交互客户的本次交互的多项输入字符客户数据；
配置采集部件，设置在所述信息管理服务器内，用于获取使用网络文字信息交互APP执行网络文字信息交互的目标交互客户的本次交互的多项网络配置信息；
判断执行设备，分别与所述数据捕获部件以及所述预测执行设备连接，用于基于目标交互客户的本次交互的多项输入字符客户数据以及目标交互客户的本次交互的多项网络配置信息智能判断所述目标交互客户属于网络文字信息交互APP标识本次交互归属本人的概率；
由此可见，通过上述概率判断，能够对在网络上发送的信息源是真实的，不是假冒的这一网络安全防护要求实现有效验证；
状态分析设备，与所述判断执行设备连接，用于在所述目标交互客户属于网络文字信息交互APP标识本次交互归属本人的概率未超过或者等于预设概率限量时，发出他人交互信号；
通知操作设备，与所述状态分析设备连接，用于接收并执行与他人交互信号或者本人交互信号对应的通知操作；
其中，所述状态分析设备还在所述目标交互客户属于网络文字信息交互APP标识本次交互归属本人的概率超过所述预设概率限量时，发出本人交互信号；
其中，基于目标交互客户的本次交互的多项输入字符客户数据以及目标交互客户的本次交互的多项网络配置信息智能判断所述目标交互客户属于网络文字信息交互APP标识本次交互归属本人的概率包括：采用AI判断模型以基于目标交互客户的本次交互的多项输入字符客户数据以及目标交互客户的本次交互的多项网络配置信息智能判断所述目标交互客户属于网络文字信息交互APP标识本次交互归属本人的概率，所述AI判断模型为完成固定数目的各次训练后的BP神经网络；
其中，所述AI判断模型为完成固定数目的各次训练后的BP神经网络包括：所述固定数目的取值与网络文字信息交互APP管理的用户数量正向关联。
因此，本发明的创新性构思体现在：
第一：在管理运行网络文字信息交互APP的交互客户端的信息管理服务器端获取目标交互客户的本次交互的多项输入字符客户数据以及多项网络配置信息，从而为执行目标交互客户是否属于网络文字信息交互APP标识本次交互归属本人的智能化判断提供全面、有效的基础数据；
第二：具体地，多项输入字符客户数据包括目标交互客户在本次交互过程中单位时间输入的字符数量、平均字符输入间隔时长、输入频率最高字符、最长输入间隔时长以及最短输入间隔时长，以及多项网络配置信息包括目标交互客户在本次交互过程中网络使用带宽、最长网络时延以及使用网络设备的设备性能信息；
第三：采用AI判断模型基于目标交互客户的本次交互的多项输入字符客户数据以及目标交互客户的本次交互的多项网络配置信息智能判断所述目标交互客户属于网络文字信息交互APP标识本次交互归属本人的概率，并在概率较低时在网络文字信息交互APP的网络文字信息显示界面内对本次交互标记为他人交互，从而为网络用户提供必要的安全信息提醒。
次要实施例
图2为根据本发明次要实施例示出的应用字符间隔时长鉴定的网络安全防护系统的内部结构示意图。
相比较于本发明首要实施例，本发明次要实施例示出的应用字符间隔时长鉴定的网络安全防护系统还可以包括：
标记执行设备，与所述状态分析设备连接，用于在接收到他人交互信号时，在网络文字信息交互APP的网络文字信息显示界面内对本次交互标记为他人交互；
例如可以在网络文字信息交互APP的网络文字信息显示界面内，在网络文字信息的下方用更小字体执行本次交互为他人交互的标记提醒；
其中，所述标记执行设备还用于在接收到本人交互信号时，在网络文字信息交互APP的网络文字信息显示界面内对本次交互标记为本人交互。
再次要实施例
图3为根据本发明再次要实施例示出的应用字符间隔时长鉴定的网络安全防护系统的内部结构示意图。
相比较于本发明首要实施例，本发明再次要实施例示出的应用字符间隔时长鉴定的网络安全防护系统还可以包括：
训练处理设备，与所述判断执行设备连接，用于对BP神经网络执行固定数目的各次训练，并将完成固定数目的各次训练后的BP神经网络作为AI判断模型发送给所述判断执行设备；
其中，对BP神经网络执行固定数目的各次训练，并将完成固定数目的各次训练后的BP神经网络作为AI判断模型发送给所述判断执行设备包括：在每一次训练中，将本人过往每一次交互对应的多项输入字符客户数据以及本人过往每一次交互对应的多项网络配置信息作为BP神经网络的输入信息，以执行该次训练操作。
接着，继续对本发明的应用字符间隔时长鉴定的网络安全防护系统的具体结构进行进一步的说明。
在根据本发明的任一实施例的应用字符间隔时长鉴定的网络安全防护系统中：
基于目标交互客户的本次交互的多项输入字符客户数据以及目标交互客户的本次交互的多项网络配置信息智能判断所述目标交互客户属于网络文字信息交互APP标识本次交互归属本人的概率包括：采用百分比数值表示所述目标交互客户属于网络文字信息交互APP标识本次交互归属本人的概率。
在根据本发明的任一实施例的应用字符间隔时长鉴定的网络安全防护系统中：
采用AI判断模型以基于目标交互客户的本次交互的多项输入字符客户数据以及目标交互客户的本次交互的多项网络配置信息智能判断所述目标交互客户属于网络文字信息交互APP标识本次交互归属本人的概率包括：将目标交互客户的本次交互的多项输入字符客户数据以及目标交互客户的本次交互的多项网络配置信息同时输入到AI判断模型；
其中，采用AI判断模型以基于目标交互客户的本次交互的多项输入字符客户数据以及目标交互客户的本次交互的多项网络配置信息智能判断所述目标交互客户属于网络文字信息交互APP标识本次交互归属本人的概率还包括：运行AI判断模型以获得其输出的所述目标交互客户属于网络文字信息交互APP标识本次交互归属本人的概率。
以及在根据本发明的任一实施例的应用字符间隔时长鉴定的网络安全防护系统中：
获取使用网络文字信息交互APP执行网络文字信息交互的目标交互客户的本次交互的多项输入字符客户数据包括：使用网络文字信息交互APP执行网络文字信息交互的目标交互客户的本次交互的多项输入字符客户数据包括所述目标交互客户在本次交互过程中单位时间输入的字符数量、平均字符输入间隔时长、输入频率最高字符、最长输入间隔时长以及最短输入间隔时长；
其中，获取使用网络文字信息交互APP执行网络文字信息交互的目标交互客户的本次交互的多项网络配置信息包括：使用网络文字信息交互APP执行网络文字信息交互的目标交互客户的本次交互的多项网络配置信息包括所述目标交互客户在本次交互过程中网络使用带宽、最长网络时延以及使用网络设备的设备性能信息。
另外，在所述应用字符间隔时长鉴定的网络安全防护系统中，使用网络文字信息交互APP执行网络文字信息交互的目标交互客户的本次交互的多项网络配置信息包括所述目标交互客户在本次交互过程中网络使用带宽、最长网络时延以及使用网络设备的设备性能信息包括：使用网络设备的设备性能信息包括使用的网络设备的最大运算速度、内核数量以及最大传输带宽。
采用本发明的应用字符间隔时长鉴定的网络安全防护系统，针对现有技术中网络诈骗事件因为缺乏对本人认证的网络安全防护机制导致诈骗成功的技术问题，通过引入针对性的基础数据选择机制以及针对性的智能判断模型，对当前使用网络文字信息交互APP进行网络文字信息交互的网络用户执行是否属于网络文字信息交互APP标识本次交互归属本人的判断，从而降低网络诈骗事件成功的概率。
进而，本发明并不限于上述实施方式本身，在实施阶段在不脱离其主旨的范围中可以变形构成要素而具体化。此外，通过在上述实施方式中公开的多个构成要素的适宜组合，可以形成各种发明。例如，可以从本实施方式展示的全部构成要素中删除几个构成要素。进而，也可以适宜组合不同的实施方式的构成要素。

Claims (8)

1.一种应用字符间隔时长鉴定的网络安全防护系统，其特征在于，所述系统包括：
数据捕获部件，设置在管理运行网络文字信息交互APP的交互客户端的信息管理服务器内，用于获取使用网络文字信息交互APP执行网络文字信息交互的目标交互客户的本次交互的多项输入字符客户数据；
配置采集部件，设置在所述信息管理服务器内，用于获取使用网络文字信息交互APP执行网络文字信息交互的目标交互客户的本次交互的多项网络配置信息；
其中，获取使用网络文字信息交互APP执行网络文字信息交互的目标交互客户的本次交互的多项输入字符客户数据包括：使用网络文字信息交互APP执行网络文字信息交互的目标交互客户的本次交互的多项输入字符客户数据包括所述目标交互客户在本次交互过程中单位时间输入的字符数量、平均字符输入间隔时长、输入频率最高字符、最长输入间隔时长以及最短输入间隔时长；
其中，获取使用网络文字信息交互APP执行网络文字信息交互的目标交互客户的本次交互的多项网络配置信息包括：使用网络文字信息交互APP执行网络文字信息交互的目标交互客户的本次交互的多项网络配置信息包括所述目标交互客户在本次交互过程中网络使用带宽、最长网络时延以及使用网络设备的设备性能信息；
判断执行设备，分别与所述数据捕获部件以及所述配置采集部件连接，用于基于目标交互客户的本次交互的多项输入字符客户数据以及目标交互客户的本次交互的多项网络配置信息智能判断所述目标交互客户属于网络文字信息交互APP标识本次交互归属本人的概率；
状态分析设备，与所述判断执行设备连接，用于在所述目标交互客户属于网络文字信息交互APP标识本次交互归属本人的概率未超过或者等于预设概率限量时，发出他人交互信号；
通知操作设备，与所述状态分析设备连接，用于接收并执行与他人交互信号或者本人交互信号对应的通知操作；
其中，所述状态分析设备还在所述目标交互客户属于网络文字信息交互APP标识本次交互归属本人的概率超过所述预设概率限量时，发出本人交互信号；
其中，基于目标交互客户的本次交互的多项输入字符客户数据以及目标交互客户的本次交互的多项网络配置信息智能判断所述目标交互客户属于网络文字信息交互APP标识本次交互归属本人的概率包括：采用AI判断模型以基于目标交互客户的本次交互的多项输入字符客户数据以及目标交互客户的本次交互的多项网络配置信息智能判断所述目标交互客户属于网络文字信息交互APP标识本次交互归属本人的概率，所述AI判断模型为完成固定数目的各次训练后的BP神经网络；
其中，所述AI判断模型为完成固定数目的各次训练后的BP神经网络包括：所述固定数目的取值与网络文字信息交互APP管理的用户数量正向关联。
2.如权利要求1所述的应用字符间隔时长鉴定的网络安全防护系统，其特征在于，所述系统还包括：
标记执行设备，与所述状态分析设备连接，用于在接收到他人交互信号时，在网络文字信息交互APP的网络文字信息显示界面内对本次交互标记为他人交互。
3.如权利要求2所述的应用字符间隔时长鉴定的网络安全防护系统，其特征在于：
所述标记执行设备还用于在接收到本人交互信号时，在网络文字信息交互APP的网络文字信息显示界面内对本次交互标记为本人交互。
4.如权利要求1所述的应用字符间隔时长鉴定的网络安全防护系统，其特征在于，所述系统还包括：
训练处理设备，与所述判断执行设备连接，用于对BP神经网络执行固定数目的各次训练，并将完成固定数目的各次训练后的BP神经网络作为AI判断模型发送给所述判断执行设备。
5.如权利要求4所述的应用字符间隔时长鉴定的网络安全防护系统，其特征在于：
对BP神经网络执行固定数目的各次训练，并将完成固定数目的各次训练后的BP神经网络作为AI判断模型发送给所述判断执行设备包括：在每一次训练中，将本人过往每一次交互对应的多项输入字符客户数据以及本人过往每一次交互对应的多项网络配置信息作为BP神经网络的输入信息，以执行该次训练操作。
6.如权利要求1-5任一所述的应用字符间隔时长鉴定的网络安全防护系统，其特征在于：
基于目标交互客户的本次交互的多项输入字符客户数据以及目标交互客户的本次交互的多项网络配置信息智能判断所述目标交互客户属于网络文字信息交互APP标识本次交互归属本人的概率包括：采用百分比数值表示所述目标交互客户属于网络文字信息交互APP标识本次交互归属本人的概率。
7.如权利要求1-5任一所述的应用字符间隔时长鉴定的网络安全防护系统，其特征在于：
采用AI判断模型以基于目标交互客户的本次交互的多项输入字符客户数据以及目标交互客户的本次交互的多项网络配置信息智能判断所述目标交互客户属于网络文字信息交互APP标识本次交互归属本人的概率包括：将目标交互客户的本次交互的多项输入字符客户数据以及目标交互客户的本次交互的多项网络配置信息同时输入到AI判断模型。
8.如权利要求7所述的应用字符间隔时长鉴定的网络安全防护系统，其特征在于：
采用AI判断模型以基于目标交互客户的本次交互的多项输入字符客户数据以及目标交互客户的本次交互的多项网络配置信息智能判断所述目标交互客户属于网络文字信息交互APP标识本次交互归属本人的概率还包括：运行AI判断模型以获得其输出的所述目标交互客户属于网络文字信息交互APP标识本次交互归属本人的概率。
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