申请/专利权人：北京谷器数据科技有限公司

申请日：2024-01-25

公开（公告）日：2024-04-26

公开（公告）号：CN117633766B

主分类号：G06F21/44

分类号：G06F21/44;G06F21/45;G06N5/01

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.26#授权;2024.03.19#实质审查的生效;2024.03.01#公开

摘要：本发明公开了一种基于树型结构的业务数据权限授予方法，涉及数据权限管理技术领域，包括系统建立树型权限结构图，绑定业务人员权限；获取业务数据并分析业务数据权限等级进行存储；系统对访问业务数据的业务人员权限进行识别，根据识别结果实施处理措施；生成业务数据访问记录存储在数据库中并定期对数据库进行检测。本发明有益效果为：本发明通过建立树型权限结构图绑定业务人员权限，并对业务数据进行自动分级，实现了对业务数据访问权限的实时管理，在特殊时刻能够及时提供权限支持，提高了系统管理的灵活性，并且能够对业务数据进行快速自动分级，大幅提升工作效率，减少工作人员工作量。

主权项：1.一种基于树型结构的业务数据权限授予方法，其特征在于：包括，系统建立树型权限结构图，绑定业务人员权限；获取业务数据并分析业务数据权限等级进行存储；系统对访问业务数据的业务人员权限进行识别，根据识别结果实施处理措施；生成业务数据访问记录存储在数据库中并定期对数据库进行检测；所述获取业务数据并分析业务数据权限等级进行存储包括：系统获取业务数据预处理分为训练数据和验证数据并计算训练数据平均值建立分析决策树模型： ； ；其中为决策树数量，为第i个决策树的输出，为第i个决策树的偏差，为第i棵决策树中第m个特征权重，为输入样本的第m个特征；设定原始损失函数进行正则化： ； ；其中为样本数量，为第i个训练数据值，为分析决策树模型的计算值，为正则化后的损失函数，均为正则化参数，j为权重数量，为模型权重；计算模型残差并使用残差训练新决策树： ；将新决策树添加到分析决策树模型中进行迭代并融合： ； ； ；其中为迭代t次的学习率，为初始学习率，为配置常数，为决策树融合输出结果，为第k个决策树的输出，为融合权重；每次迭代结束后使用验证数据对决策树模型进行验证，若验证损失没有明显下降，则停止训练获取分析决策树模型；系统将业务数据输入分析决策树模型中进行分析判断业务数据权限等级并对业务数据进行权限等级标记，所述业务数据权限等级分为一级、二级以及三级，权限等级依次下降，并与树型权限结构图中业务人员权限等级对应；所述系统对访问业务数据的业务人员权限进行识别，根据识别结果实施处理措施包括，所述业务人员选择访问业务数据向系统发出访问申请，系统查询访问业务数据权限等级，并根据树型权限结构图查询业务人员权限等级进行对比：若业务人员权限等级高于或等于业务数据权限等级，则系统识别通过向业务人员发送许可，允许业务人员访问数据库中选择的业务数据，若业务人员需要访问其他业务数据，则仍需向系统发出访问申请，待系统识别对比权限等级发送许可后进行访问，若未经系统许可直接对其余未申请业务数据进行访问，则系统直接关闭数据库并向所有业务人员发送预警通知；若业务人员权限等级低于业务数据权限等级，则系统识别不通过向业务人员发送拒绝通知，低权限等级业务人员可向对应高权限等级业务人员发送权限获取申请，高权限等级业务人员同意申请后向低权限等级业务人员赋予单次高权限许可，低权限等级业务人员获取单次高权限许可后再次选择业务数据向系统发出访问申请，系统识别为高权限等级业务人员并发送许可，低权限业务人员在数据库中访问业务数据后单次高权限许可自动失效，若需要访问其他高权限等级业务数据，则需要再次获取单次高权限许可向系统重新申请。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 北京谷器数据科技有限公司 一种基于树型结构的业务数据权限授予方法

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