申请/专利权人：江苏开博科技有限公司

申请日：2024-04-07

公开（公告）日：2024-06-21

公开（公告）号：CN117992809B

主分类号：G06F18/23

分类号：G06F18/23;G06F18/22

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.06.21#授权;2024.05.24#实质审查的生效;2024.05.07#公开

摘要：本发明涉及数据处理技术领域，具体涉及一种用于银行多数据库运维信息的分级防护方法，包括：采集每个用户业务类型在每个用户中的若干用户业务数据；获取若干用户数据点集，根据不同用户业务类型之间用户业务数据的变化相似情况得到若干级别聚类簇；根据级别聚类簇内整体用户数据点集的信息分布趋向情况，以及不同用户数据点集之间的信息变化差异情况，得到每个用户数据点集的待防护程度；根据每个用户数据点集的待防护程度，对所有用户数据点集进行筛选泛化，得到若干泛化后的用户业务数据。本发明提高了防护结果的准确性，提高了运维信息的分级防护效率。

主权项：1.一种用于银行多数据库运维信息的分级防护方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：采集每个用户业务类型在每个用户中的若干用户业务数据，所述每个用户业务类型对应多个记录时刻，每个记录时刻对应多个用户业务数据；对于任意一个用户以及任意一个记录时刻，将用户在记录时刻下所有用户业务类型的用户业务数据整体构成的数据集记为用户在记录时刻下的用户数据点集，根据不同用户业务类型之间用户业务数据的变化相似情况，对所有用户业务数据进行聚类，得到若干级别聚类簇；根据级别聚类簇内整体用户数据点集的信息分布趋向情况，以及不同用户数据点集之间的信息变化差异情况，得到每个用户数据点集的待防护程度；根据每个用户数据点集的待防护程度，对所有用户数据点集进行筛选泛化，得到若干泛化后的用户业务数据；所述根据级别聚类簇内整体用户数据点集的信息分布趋向情况，以及不同用户数据点集之间的信息变化差异情况，得到每个用户数据点集的待防护程度，包括的具体方法为：根据每个级别聚类簇内所有用户数据点集的分布情况，得到每个级别聚类簇的类型趋势相似性；根据每个级别聚类簇的类型趋势相似性，得到每个用户数据点集的待防护因子；对所有待防护因子进行线性归一化，将归一化后的待防护因子记为待防护程度；所述根据每个级别聚类簇内所有用户数据点集的分布情况，得到每个级别聚类簇的类型趋势相似性，包括的具体方法为：对于任意一个级别聚类簇，获取级别聚类簇中所有任意两个用户数据点集的业务数据相似性；根据级别聚类簇内任意两个用户数据点集的业务数据相似性，以及任意两个用户数据点集之间数据敏感度的差异，得到级别聚类簇的类型趋势相似性，具体方法为： 式中，表示级别聚类簇的类型趋势相似性；表示级别聚类簇中所有用户数据点集的数量；表示级别聚类簇中除第个用户数据点集以外所有用户数据点集的数量；表示除第个用户数据点集以外第个用户数据点集，与第个用户数据点集的业务数据相似性；表示第个用户数据点集的数据敏感度；表示除第个用户数据点集以外第个用户数据点集的数据敏感度；表示预设的超参数；表示取绝对值；所述获取级别聚类簇中所有任意两个用户数据点集的业务数据相似性，包括的具体方法为：对于级别聚类簇中任意一个用户数据点集，将用户数据点集内所有用户业务类型下的用户业务数据构成的序列记为用户数据点集的用户业务序列；获取级别聚类簇中所有用户数据点集的用户业务序列；对于任意两个用户数据点集，将这两个用户数据点集之间用户业务序列的皮尔逊相关系数记为这两个用户数据点集的业务数据相似性；所述根据每个级别聚类簇的类型趋势相似性，得到每个用户数据点集的待防护因子，包括的具体方法为：获取每个用户数据点集的敏感对比度；将任意一个级别聚类簇中任意一个用户数据点集记为目标用户数据点集，根据级别聚类簇的类型趋势相似性以及目标用户数据点集的敏感对比度，得到目标用户数据点集的待防护因子，具体方法为： 式中，表示目标用户数据点集的待防护因子；表示目标用户数据点集的敏感对比度；表示级别聚类簇内所有用户数据点集的敏感对比度的最大值；表示级别聚类簇的类型趋势相似性；表示级别聚类簇中的聚类中心与目标用户数据点集的欧氏距离；所述获取每个用户数据点集的敏感对比度，包括的具体方法为：将任意一个级别聚类簇中任意一个用户数据点集记为第一目标用户数据点集，将级别聚类簇内所有用户数据点集的数据敏感度的均值记为类簇敏感度，将第一目标用户数据点集的数据敏感度与类簇敏感度的差值的绝对值，记为第一目标用户数据点集的敏感对比度。

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百度查询： 江苏开博科技有限公司 一种用于银行多数据库运维信息的分级防护方法

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