CN116776361A - 一种基于隐私计算的公共数据资源开发利用管理平台 - Google Patents

Abstract

本发明涉及公共资源管理技术领域，尤其涉及一种基于隐私计算的公共数据资源开发利用管理平台，包括用户端、管理平台以及管理端，管理平台的内部设置有数据采集单元、安全验证单元、匹配分析单元、划分分析单元以及反馈分析单元，管理端的内部设置有预警单元；本发明通过从用户安全认证、管理平台稳定管控以及数据存储合理三个角度进行分析，以提高数据共享的安全性、管理平台的稳定性以及各类型公共数据资源的存储合理性，即通过验证限制用户对数据的使用权限，控制数据的流转范围，且根据不同的管控等级进行合理、有针对性的管控，以提高管理平台的稳定性和安全性，以及从数据处理的角度对公共数据资源进行存储空间管理。

Description

一种基于隐私计算的公共数据资源开发利用管理平台

技术领域

本发明涉及公共资源管理技术领域，尤其涉及一种基于隐私计算的公共数据资源开发利用管理平台。

背景技术

公共数据资源作为现阶段数量最庞大、价值密度最高、涉足广度最宽的数据资源，被认为是当前最具数据价值的资产，要构建以数据为关键要素的数字经济，完善数据要素市场化配置，公共数据资源的开发利用已经成为促进各领域发展的关键的前提，且公共数据资源的共享的管理和共享访问权限的设置非常重要，此外公共数据开发利用安全监管系统是公共数据资源开发服务平台管控开发风险的核心能力支撑系统；

但是，现有的管理平台无法对用户进行多重认证，进而降低公共数据资源的安全性，进而扩大数据的流转范围导致数据安全性降低，且无法对管理平台进行合理、有针对性的管控，进而降低管理平台的稳定性和安全性，不利于管理平台的正常运行，且无法对各类型公共数据资源存储空间进行合理分配，进而降低公共数据资源存储管理效果；

针对上述的技术缺陷，现提出一种解决方案。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于隐私计算的公共数据资源开发利用管理平台，去解决上述提出的技术缺陷，本发明通过从用户安全认证、管理平台稳定管控以及数据存储合理三个角度进行分析，以提高数据共享的安全性、管理平台的稳定性以及各类型公共数据资源的存储合理性，即通过对用户信息进行多重验证，有助于提高数据的防护效果，且通过验证限制用户对数据的使用权限，控制数据的流转范围，而对浏览数据进行安全监管评估分析，以便根据不同的管控等级进行合理、有针对性的管控，以提高管理平台的稳定性和安全性，且深入式对管控等级进行精准细化，进而更加合理、精准的对管理平台进行管理，此外，对更新数据进行存储空间分配评估分析，从数据处理的角度对公共数据资源进行管理，以便运管人员合理分配各类型公共数据资源的存储空间，以提高各类型公共数据资源的存储合理性。

本发明的目的可以通过以下技术方案实现：一种基于隐私计算的公共数据资源开发利用管理平台，包括用户端、管理平台以及管理端，管理平台的内部设置有数据采集单元、安全验证单元、匹配分析单元、划分分析单元以及反馈分析单元，管理端的内部设置有预警单元；

当管理平台接收到登录请求时生成运管指令，并将运管指令发送至数据采集单元，数据采集单元在接收到运管指令后，立即采集用户的输入数据，输入数据包括账户ID和字符密码，并将输入数据发送至安全验证单元，安全认证单元在接收到输入数据后，立即对输入数据进行安全验证反馈分析，将得到的授权指令发送至匹配分析单元和划分分析单元；

匹配分析单元在接收到授权指令后，获取到用户的浏览数据，浏览数据包括在线人数、转载值以及平均上传值，并对浏览数据进行安全监管评估分析，得到管控评估系数G、一级管控信号、二级管控信号以及三级管控信号，将得到的一级管控信号和三级管控信号发送至管理端内部的预警单元，将得到的二级管控信号发送至反馈分析单元；

反馈分析单元在接收到二级管控信号后，获取到二级管控信号所对应的管控评估系数G，同时采集管理平台的优化值，并对优化值进行细化监管分析，将得到的次二级管控信号和次一级管控信号发送至管理端内部的预警单元；

划分分析单元在接收到授权指令后，获取到管理平台的更新数据，更新数据包括更新频率和兴趣时长，并对更新数据进行存储空间分配评估分析，将排序后的分配占比值ZBm发送至管理端内部的预警单元，预警单元在接收到排序后的分配占比值ZBm后，立即按排序后的分配占比值ZBm所对应类型公共数据资源名称进行文字排序。

优选地，所述安全验证单元的安全验证反馈分析过程如下：

获取到用户输入的账户ID和字符密码，并将账户ID和字符密码与其内部录入存储的预设账户ID和预设字符密码进行比对分析：

若满足账户ID和字符密码均与预设账户ID和预设字符密码相同，则生成授权指令；

若未满足账户ID和字符密码均与预设账户ID和预设字符密码相同，则生成二次认证指令。

优选的，所述安全验证单元生成二次认证指令时，自动跳转登录页面进行二次登录，且对首次输入数据进行记录评估分析，具体的记录评估分析过程如下：

获取到用户输入的账户ID和字符密码，并对用户输入的账户ID和字符密码内部进行字符提取处理，并将其分别标记为第一识别序列和第二识别序列，并将第一识别序列和第二识别序列与存储的预设第一识别序列和预设第二识别序列进行一一比对分析，获取到第一识别序列和预设第一识别序列之间的差异值和第二识别序列和预设第二识别序列之间的差异值，并将其分别标记为账户差异值和密码差异值，同时将账户差异值和密码差异值之间的和值标记为差异风险值，并将差异风险值与其内部录入存储的预设差异风险值阈值进行对比分析：

若差异风险值小于预设差异风险值阈值，则不生成任何信号；

若差异风险值大于等于预设差异风险值阈值，则生成面部登录指令，当生成面部登录指令后，对二次登录成功后的用户进行面部特征图像比对分析：

若面部特征图像与存储的预设面部特征图像相同，则生成授权指令；

若面部特征图像与存储的预设面部特征图像不相同，则自动跳转登录页面。

优选地，所述匹配分析单元的安全监管评估分析过程如下：

S1：设置一段时间的时长，并将其标记为时间阈值，将时间阈值划分为i个子时间段，i为大于零的自然数，获取到各个子时间段内管理平台的公共数据资源浏览的在线人数，并以时间为X轴、以在线人数为Y轴建立直角坐标系，通过描点的方式绘制在线人数曲线，从在线人数曲线中获取到上升段两个端点之间的差值和下降段两个端点之间的差值，并将其标记为上升值和下降值，获取到所有上升值的和值和下降值的和值，将所有上升值的和值减去下降值的和值得到的值标记为风险趋势值FQ；

S12：获取到各个子时间段内管理平台的公共数据资源的转载值和平均上传值BF，转载值表示为单位时间下载值与用户和用户之间的单位时间分享值经数据归一化处理后得到的积值，进而构建转载值的集合A，获取到集合A中的最大子集和最小子集，并将集合A中的最大子集和最小子集之间的差值标记为流动风险值LF；

S13：根据公式得到管控评估系数G，将管控评估系数G与其内部录入存储的预设管控评估系数区间进行比对分析：

若管控评估系数G大于预设管控评估系数区间中的最大值，则生成一级管控信号；若管控评估系数G属于预设管控评估系数区间，则生成二级管控信号；若管控评估系数G小于预设管控评估系数区间中的最小值，则生成三级管控信号。

优选地，所述反馈分析单元的细化监管分析过程如下：

获取到时间阈值内管理平台的优化值，优化值表示平均间隔维护时长和上次维护结束时刻到当前时刻之间的时长经数据归一化处理后的得到的积值，并将优化值与存储的预设优化值阈值进行比对分析，若优化值大于预设优化值阈值，则将优化值大于预设优化值阈值的部分与预设优化值阈值之间的比值标记为失衡风险值，同时获取到二级管控信号所对应的管控评估系数G，进而将管控评估系数G大于预设管控评估系数区间中最小值的部分与管控评估系数G之间的比值标记为管控倍率值，将失衡风险值和管控倍率值与其内部录入存储的预设失衡风险值阈值和预设管控倍率值阈值进行对比分析：

若失衡风险值小于预设失衡风险值阈值，且管控倍率值小于预设管控倍率值阈值，则生成次二级管控信号；

若失衡风险值大于等于预设失衡风险值阈值，或管控倍率值大于等于预设管控倍率值阈值，则生成次一级管控信号。

优选的，所述划分分析单元的存储空间分配评估分析过程如下：

SS1：获取到各个子时间段内管理平台的公共数据资源的更新频率，并将更新频率与存储的预设更新频率阈值进行比对分析，若更新频率大于预设更新频率阈值，则将更新频率大于预设更新频率阈值的部分与更新频率之间的比值标记为更新倍率值GXi；

SS12：获取到各个子时间段内管理平台的公共数据资源所对应的兴趣评估值XQi，其中，兴趣评估值指的是数据被浏览总时长、浏览频率以及下载数量三者经数据归一化处理后得到的积值；

SS13：根据公式得到各个子时间段内的分配评估值，其中，f1和f2分别为更新倍率值和兴趣评估值的预设权重因子系数，f1和f2均为大于零的正数，f3为预设偏差修正因子，取值为2.326，FPi为各个子时间段内的分配评估值，将分配评估值FPi与存储的预设分配评估值阈值进行比对分析，若分配评估值FPi大于预设分配评估值阈值，则将分配评估值FPi大于预设分配评估值阈值所对应的子时间段标记为分配段，进而将分配段的总个数与子时间段的总个数之比标记为分配占比值ZB，将各类型公共数据资源标记为m，m为大于零的自然数，获取到时间阈值内各类型公共数据资源的分配占比值ZBm，并将分配占比值ZBm按从大到小的顺序进行排序。

本发明的有益效果如下：

本发明通过从用户安全认证、管理平台稳定管控以及数据存储合理三个角度进行分析，以提高数据共享的安全性、管理平台的稳定性以及各类型公共数据资源的存储合理性，即通过对用户的输入数据进行安全验证反馈分析，以保证数据的隐私安全性，且对用户信息进行多重验证，安全等级高，有助于提高数据的防护效果，通过验证限制用户对数据的使用权限，控制数据的流转范围，确保数据的使用安全，而对浏览数据进行安全监管评估分析，以便合理的对管理平台进行管控，根据不同的管控等级进行合理、有针对性的管控，以提高管理平台的稳定性和安全性；

本发明通过深入式对管控等级进行精准细化，并通过失衡风险值和管控倍率值两个维度进行评估分析，以提高分析结果的准确性，进而提醒运管人员更加合理、精准地对管理平台进行管理，此外，对更新数据进行存储空间分配评估分析，以便合理的对公共数据资源存储空间进行分配，即从数据处理的角度对公共数据资源进行管理，以便运管人员合理分配各类型公共数据资源的存储空间，以提高各类型公共数据资源的存储合理性和管理效果。

附图说明

下面结合附图对本发明作进一步的说明；

图1是本发明系统流程框图；

图2是本发明局部分析图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中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他实施例，都属于本发明保护的范围。

实施例一：请参阅图1至图2所示，本发明为一种基于隐私计算的公共数据资源开发利用管理平台，包括用户端、管理平台以及管理端，管理平台的内部设置有数据采集单元、安全验证单元、匹配分析单元、划分分析单元以及反馈分析单元，管理端的内部设置有预警单元，用户端与管理平台呈双向通讯连接，管理平台与管理端呈双向通讯连接，数据采集单元与安全验证单元呈单向通讯连接，安全验证单元与匹配分析单元和划分分析单元均呈单向通讯连接，匹配分析单元与反馈分析单元呈单向通讯连接；

当管理平台接收到登录请求时生成运管指令，并将运管指令发送至数据采集单元，数据采集单元在接收到运管指令后，立即采集用户的输入数据，输入数据包括账户ID和字符密码，并将输入数据发送至安全验证单元，安全认证单元在接收到输入数据后，立即对输入数据进行安全验证反馈分析，以保证数据的安全性，具体的安全验证反馈分析过程如下：

获取到用户输入的账户ID和字符密码，并将账户ID和字符密码与其内部录入存储的预设账户ID和预设字符密码进行比对分析：

若满足账户ID和字符密码均与预设账户ID和预设字符密码相同，则生成授权指令，并将授权指令发送至匹配分析单元和划分分析单元；

若未满足账户ID和字符密码均与预设账户ID和预设字符密码相同，则生成二次认证指令，当生成二次认证指令时，自动跳转登录页面进行二次登录，且对首次输入数据进行记录评估分析，具体的记录评估分析过程如下：

获取到用户输入的账户ID和字符密码，并对用户输入的账户ID和字符密码内部进行字符提取处理，并将其分别标记为第一识别序列和第二识别序列，并将第一识别序列和第二识别序列与存储的预设第一识别序列和预设第二识别序列进行一一比对分析，获取到第一识别序列和预设第一识别序列之间的差异值和第二识别序列和预设第二识别序列之间的差异值，并将其分别标记为账户差异值和密码差异值，同时将账户差异值和密码差异值之间的和值标记为差异风险值，并将差异风险值与其内部录入存储的预设差异风险值阈值进行对比分析：

若差异风险值小于预设差异风险值阈值，则不生成任何信号；

若差异风险值大于等于预设差异风险值阈值，则生成面部登录指令，当生成面部登录指令后，对二次登录成功后的用户进行面部特征图像比对分析：

若面部特征图像与存储的预设面部特征图像相同，则生成授权指令，并将授权指令发送至匹配分析单元和划分分析单元；

若面部特征图像与存储的预设面部特征图像不相同，则自动跳转登录页面，以保证数据的安全性，有助于用户信息进行多重验证，安全等级高，且有助于提高数据的防护效果，通过验证限制用户对数据的使用权限，控制数据的流转范围，确保数据的使用安全；

匹配分析单元在接收到授权指令后，获取到用户的浏览数据，浏览数据包括在线人数、转载值以及平均上传值，并对浏览数据进行安全监管评估分析，以便合理地对管理平台进行管控，根据不同的管控等级进行合理、有针对性的管控，以提高管理平台的稳定性和安全性，具体的安全监管评估分析过程如下：

设置一段时间的时长，并将其标记为时间阈值，将时间阈值划分为i个子时间段，i为大于零的自然数，获取到各个子时间段内管理平台的公共数据资源浏览的在线人数，并以时间为X轴、以在线人数为Y轴建立直角坐标系，通过描点的方式绘制在线人数曲线，从在线人数曲线中获取到上升段两个端点之间的差值和下降段两个端点之间的差值，并将其标记为上升值和下降值，获取到所有上升值的和值和下降值的和值，将所有上升值的和值减去下降值的和值得到的值标记为风险趋势值FQ，需要说明的是，风险趋势值FQ的数值越大，则公共数据资源浏览的稳定异常风险越大；

获取到各个子时间段内管理平台的公共数据资源的转载值和平均上传值BF，转载值表示为单位时间下载值与用户和用户之间的单位时间分享值经数据归一化处理后得到的积值，进而构建转载值的集合A，获取到集合A中的最大子集和最小子集，并将集合A中的最大子集和最小子集之间的差值标记为流动风险值LF，需要说明的是，流动风险值LF的数值越大，则管理平台处理数据能力异常风险越大；

根据公式得到管控评估系数，其中，a1、a2以及a3分别为风险趋势值、流动风险值以及平均上传值的预设比例因子系数，比例因子系数用于修正各项参数在公式计算过程中出现的偏差，从而使得计算结果更加准确，a1、a2以及a3均为大于零的正数，a4为预设容错因子系数，取值为2.445，G为管控评估系数，将管控评估系数G与其内部录入存储的预设管控评估系数区间进行比对分析：

若管控评估系数G大于预设管控评估系数区间中的最大值，则生成一级管控信号；

若管控评估系数G属于预设管控评估系数区间，则生成二级管控信号；

若管控评估系数G小于预设管控评估系数区间中的最小值，则生成三级管控信号，其中，一级管控信号、二级管控信号以及三级管控信号所对应的管控程度依次降低，并将一级管控信号和三级管控信号发送至管理端内部的预警单元，将二级管控信号发送至反馈分析单元，预警单元在接收到一级管控信号和三级管控信号后，立即做出一级管控信号和三级管控信号所对应的预设预警操作，以便提醒运管人员合理地对公共数据资源的管理平台进行管理，以提高管理平台对公共数据资源管理的稳定性和安全性，进而有助于根据不同的管控等级对公共数据资源进行针对性管理。

实施例二：反馈分析单元在接收到二级管控信号后，获取到二级管控信号所对应的管控评估系数G，同时采集管理平台的优化值，并对优化值进行细化监管分析，以便精准地对管理平台进行管控，具体的细化监管分析过程如下：

获取到时间阈值内管理平台的优化值，优化值表示平均间隔维护时长和上次维护结束时刻到当前时刻之间的时长经数据归一化处理后的得到的积值，并将优化值与存储的预设优化值阈值进行比对分析，若优化值大于预设优化值阈值，则将优化值大于预设优化值阈值的部分与预设优化值阈值之间的比值标记为失衡风险值，同时获取到二级管控信号所对应的管控评估系数G，进而将管控评估系数G大于预设管控评估系数区间中最小值的部分与管控评估系数G之间的比值标记为管控倍率值，将失衡风险值和管控倍率值与其内部录入存储的预设失衡风险值阈值和预设管控倍率值阈值进行对比分析：

若失衡风险值小于预设失衡风险值阈值，且管控倍率值小于预设管控倍率值阈值，则生成次二级管控信号；

若失衡风险值大于等于预设失衡风险值阈值，或管控倍率值大于等于预设管控倍率值阈值，则生成次一级管控信号，并将次二级管控信号和次一级管控信号发送至管理端内部的预警单元，预警单元在接收到次二级管控信号和次一级管控信号后，立即做出次二级管控信号和次一级管控信号所对应的预设预警操作，以便提醒运管人员更加合理、精准地对管理平台进行管理，以提高管理平台对公共数据资源管理的稳定性和安全性；

划分分析单元在接收到授权指令后，获取到管理平台的更新数据，更新数据包括更新频率和兴趣时长，并对更新数据进行存储空间分配评估分析，以便合理的对公共数据资源存储空间进行分配，即从数据处理的角度对公共数据资源进行管理，具体的存储空间分配评估分析过程如下：

获取到各个子时间段内管理平台的公共数据资源的更新频率，并将更新频率与存储的预设更新频率阈值进行比对分析，若更新频率大于预设更新频率阈值，则将更新频率大于预设更新频率阈值的部分与更新频率之间的比值标记为更新倍率值，标号为GXi，需要说明的是，更新倍率值GXi的数值越大，则对应公共数据资源存储空间分配影响越大；

获取到各个子时间段内管理平台的公共数据资源所对应的兴趣评估值XQi，其中，兴趣评估值指的是数据被浏览总时长、浏览频率以及下载数量三者经数据归一化处理后得到的积值；

根据公式得到各个子时间段内的分配评估值，其中，f1和f2分别为更新倍率值和兴趣评估值的预设权重因子系数，f1和f2均为大于零的正数，f3为预设偏差修正因子，取值为2.326，FPi为各个子时间段内的分配评估值，将分配评估值FPi与存储的预设分配评估值阈值进行比对分析，若分配评估值FPi大于预设分配评估值阈值，则将分配评估值FPi大于预设分配评估值阈值所对应的子时间段标记为分配段，进而将分配段的总个数与子时间段的总个数之比标记为分配占比值ZB，将各类型公共数据资源标记为m，m为大于零的自然数，获取到时间阈值内各类型公共数据资源的分配占比值ZBm，并将分配占比值ZBm按从大到小的顺序进行排序，将排序后的分配占比值ZBm发送至管理端内部的预警单元，预警单元在接收到排序后的分配占比值ZBm后，立即按排序后的分配占比值ZBm所对应类型公共数据资源名称进行文字排序，以便运管人员合理分配各类型公共数据资源的存储空间，以提高各类型公共数据资源的存储合理性和管理效果；

综上所述，本发明通过从用户安全认证、管理平台稳定管控以及数据存储合理三个角度进行分析，以提高数据共享的安全性、管理平台的稳定性以及各类型公共数据资源的存储合理性，即通过对用户的输入数据进行安全验证反馈分析，以保证数据的隐私安全性，且对用户信息进行多重验证，安全等级高，有助于提高数据的防护效果，通过验证限制用户对数据的使用权限，控制数据的流转范围，确保数据的使用安全，而对浏览数据进行安全监管评估分析，以便合理的对管理平台进行管控，根据不同的管控等级进行合理、有针对性的管控，以提高管理平台的稳定性和安全性，且深入式对管控等级进行精准细化，并通过失衡风险值和管控倍率值两个维度进行评估分析，以提高分析结果的准确性，进而提醒运管人员更加合理、精准的对管理平台进行管理，此外，对更新数据进行存储空间分配评估分析，以便合理地对公共数据资源存储空间进行分配，即从数据处理的角度对公共数据资源进行管理，以便运管人员合理分配各类型公共数据资源的存储空间，以提高各类型公共数据资源的存储合理性和管理效果。

阈值的大小的设定是为了便于比较，关于阈值的大小，取决于样本数据的多少及本领域技术人员对每一组样本数据设定基数数量；只要不影响参数与量化后数值的比例关系即可。

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，以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，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，根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本发明的保护范围之内。

Claims (6)

1.一种基于隐私计算的公共数据资源开发利用管理平台，其特征在于，包括用户端、管理平台以及管理端，管理平台的内部设置有数据采集单元、安全验证单元、匹配分析单元、划分分析单元以及反馈分析单元，管理端的内部设置有预警单元；

当管理平台接收到登录请求时生成运管指令，并将运管指令发送至数据采集单元，数据采集单元在接收到运管指令后，立即采集用户的输入数据，输入数据包括账户ID和字符密码，并将输入数据发送至安全验证单元，安全认证单元在接收到输入数据后，立即对输入数据进行安全验证反馈分析，将得到的授权指令发送至匹配分析单元和划分分析单元；

匹配分析单元在接收到授权指令后，获取到用户的浏览数据，浏览数据包括在线人数、转载值以及平均上传值，并对浏览数据进行安全监管评估分析，得到管控评估系数G、一级管控信号、二级管控信号以及三级管控信号，将得到的一级管控信号和三级管控信号发送至管理端内部的预警单元，将得到的二级管控信号发送至反馈分析单元；

反馈分析单元在接收到二级管控信号后，获取到二级管控信号所对应的管控评估系数G，同时采集管理平台的优化值，并对优化值进行细化监管分析，将得到的次二级管控信号和次一级管控信号发送至管理端内部的预警单元；

划分分析单元在接收到授权指令后，获取到管理平台的更新数据，更新数据包括更新频率和兴趣时长，并对更新数据进行存储空间分配评估分析，将排序后的分配占比值ZBm发送至管理端内部的预警单元，预警单元在接收到排序后的分配占比值ZBm后，立即按排序后的分配占比值ZBm所对应类型公共数据资源名称进行文字排序。

2.根据权利要求1所述的一种基于隐私计算的公共数据资源开发利用管理平台，其特征在于，所述安全验证单元的安全验证反馈分析过程如下：

获取到用户输入的账户ID和字符密码，并将账户ID和字符密码与其内部录入存储的预设账户ID和预设字符密码进行比对分析：

若满足账户ID和字符密码均与预设账户ID和预设字符密码相同，则生成授权指令；

若未满足账户ID和字符密码均与预设账户ID和预设字符密码相同，则生成二次认证指令。

3.根据权利要求2所述的一种基于隐私计算的公共数据资源开发利用管理平台，其特征在于，所述安全验证单元生成二次认证指令时，自动跳转登录页面进行二次登录，且对首次输入数据进行记录评估分析，具体的记录评估分析过程如下：

获取到用户输入的账户ID和字符密码，并对用户输入的账户ID和字符密码内部进行字符提取处理，并将其分别标记为第一识别序列和第二识别序列，并将第一识别序列和第二识别序列与存储的预设第一识别序列和预设第二识别序列进行一一比对分析，获取到第一识别序列和预设第一识别序列之间的差异值和第二识别序列和预设第二识别序列之间的差异值，并将其分别标记为账户差异值和密码差异值，同时将账户差异值和密码差异值之间的和值标记为差异风险值，并将差异风险值与其内部录入存储的预设差异风险值阈值进行对比分析：

若差异风险值小于预设差异风险值阈值，则不生成任何信号；

若差异风险值大于等于预设差异风险值阈值，则生成面部登录指令，当生成面部登录指令后，对二次登录成功后的用户进行面部特征图像比对分析：

若面部特征图像与存储的预设面部特征图像相同，则生成授权指令；

若面部特征图像与存储的预设面部特征图像不相同，则自动跳转登录页面。

4.根据权利要求1所述的一种基于隐私计算的公共数据资源开发利用管理平台，其特征在于，所述匹配分析单元的安全监管评估分析过程如下：

S1：设置一段时间的时长，并将其标记为时间阈值，将时间阈值划分为i个子时间段，i为大于零的自然数，获取到各个子时间段内管理平台的公共数据资源浏览的在线人数，并以时间为X轴、以在线人数为Y轴建立直角坐标系，通过描点的方式绘制在线人数曲线，从在线人数曲线中获取到上升段两个端点之间的差值和下降段两个端点之间的差值，并将其标记为上升值和下降值，获取到所有上升值的和值和下降值的和值，将所有上升值的和值减去下降值的和值得到的值标记为风险趋势值FQ；

S12：获取到各个子时间段内管理平台的公共数据资源的转载值和平均上传值BF，转载值表示为单位时间下载值与用户和用户之间的单位时间分享值经数据归一化处理后得到的积值，进而构建转载值的集合A，获取到集合A中的最大子集和最小子集，并将集合A中的最大子集和最小子集之间的差值标记为流动风险值LF；

S13：根据公式得到管控评估系数G，将管控评估系数G与其内部录入存储的预设管控评估系数区间进行比对分析：

若管控评估系数G大于预设管控评估系数区间中的最大值，则生成一级管控信号；若管控评估系数G属于预设管控评估系数区间，则生成二级管控信号；若管控评估系数G小于预设管控评估系数区间中的最小值，则生成三级管控信号。

5.根据权利要求1所述的一种基于隐私计算的公共数据资源开发利用管理平台，其特征在于，所述反馈分析单元的细化监管分析过程如下：

获取到时间阈值内管理平台的优化值，优化值表示平均间隔维护时长和上次维护结束时刻到当前时刻之间的时长经数据归一化处理后的得到的积值，并将优化值与存储的预设优化值阈值进行比对分析，若优化值大于预设优化值阈值，则将优化值大于预设优化值阈值的部分与预设优化值阈值之间的比值标记为失衡风险值，同时获取到二级管控信号所对应的管控评估系数G，进而将管控评估系数G大于预设管控评估系数区间中最小值的部分与管控评估系数G之间的比值标记为管控倍率值，将失衡风险值和管控倍率值与其内部录入存储的预设失衡风险值阈值和预设管控倍率值阈值进行对比分析：

若失衡风险值小于预设失衡风险值阈值，且管控倍率值小于预设管控倍率值阈值，则生成次二级管控信号；

若失衡风险值大于等于预设失衡风险值阈值，或管控倍率值大于等于预设管控倍率值阈值，则生成次一级管控信号。

6.根据权利要求1所述的一种基于隐私计算的公共数据资源开发利用管理平台，其特征在于，所述划分分析单元的存储空间分配评估分析过程如下：

SS1：获取到各个子时间段内管理平台的公共数据资源的更新频率，并将更新频率与存储的预设更新频率阈值进行比对分析，若更新频率大于预设更新频率阈值，则将更新频率大于预设更新频率阈值的部分与更新频率之间的比值标记为更新倍率值GXi；

SS12：获取到各个子时间段内管理平台的公共数据资源所对应的兴趣评估值XQi，其中，兴趣评估值指的是数据被浏览总时长、浏览频率以及下载数量三者经数据归一化处理后得到的积值；

SS13：根据公式得到各个子时间段内的分配评估值，其中，f1和f2分别为更新倍率值和兴趣评估值的预设权重因子系数，f1和f2均为大于零的正数，f3为预设偏差修正因子，取值为2.326，FPi为各个子时间段内的分配评估值，将分配评估值FPi与存储的预设分配评估值阈值进行比对分析，若分配评估值FPi大于预设分配评估值阈值，则将分配评估值FPi大于预设分配评估值阈值所对应的子时间段标记为分配段，进而将分配段的总个数与子时间段的总个数之比标记为分配占比值ZB，将各类型公共数据资源标记为m，m为大于零的自然数，获取到时间阈值内各类型公共数据资源的分配占比值ZBm，并将分配占比值ZBm按从大到小的顺序进行排序。