申请/专利权人：莱芜职业技术学院

申请日：2024-04-17

公开（公告）日：2024-06-28

公开（公告）号：CN118075025B

主分类号：H04L9/40

分类号：H04L9/40

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.06.28#授权;2024.06.11#实质审查的生效;2024.05.24#公开

摘要：本发明涉及数据处理技术领域，具体涉及一种基于大数据的计算机数据安全评估方法及系统，包括：根据相邻两天的网络流量数据得到每天网络流量数据的近似度，得到每天中每个数据的异常增长程度；根据异常增长程度、每天的网络流量数据中每个数据的局部窗口内的极差值和所有相邻两个数据的差异的方差，得到每天的网络流量数据中每个数据的异常程度，得到每天的网络流量数据中每个数据的安全隐患程度；根据每天的网络流量数据中每个数据的安全隐患程度对每两个数据之间距离进行修正，得到修正之后每两个数据之间的距离，完成计算机数据安全评估。本发明对每天的网络流量数据进行处理，提高了对计算机数据安全异常检测的准确性。

主权项：1.一种基于大数据的计算机数据安全评估方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：采集一个月内每天的网络流量数据；根据相邻两天的网络流量数据得到每天网络流量数据的近似度，根据每天网络流量数据的近似度和每天的网络流量数据得到每天的网络流量数据中每个数据的异常增长程度；获取每天的网络流量数据中每个数据的局部窗口，根据每天的网络流量数据中每个数据的异常增长程度、每天的网络流量数据中每个数据的局部窗口内的极差值和局部窗口内所有相邻数据的差异，得到每天的网络流量数据中每个数据的异常程度，根据每天的网络流量数据中每个数据的局部窗口内所有数据的异常程度、相邻两天的同一时间节点的数据的局部窗口内相同时间节点的数据的异常程度的差异、相邻两天的同一时间节点的数据的局部窗口内所有数据的异常程度的均值，得到每天的网络流量数据中每个数据的安全隐患程度；根据每天的网络流量数据中每个数据的安全隐患程度对每两个数据之间距离进行修正，得到修正之后每两个数据之间的距离，根据修正之后每两个数据之间的距离完成计算机数据安全评估；所述根据每天网络流量数据的近似度和每天的网络流量数据得到每天的网络流量数据中每个数据的异常增长程度，包括的具体步骤如下：根据最小二乘法对每天的网络流量数据进行曲线拟合，得到每天的流量曲线；每天的网络流量数据中每个数据的异常增长程度的计算公式为： 式中，表示第i天的网络流量数据的近似度，表示第i天的网络流量数据中第j个数据的异常增长程度，表示绝对值符号，表示第i天的流量曲线上第j个时间节点对应的切线的斜率；其中，每天的流量曲线上每个时间节点为每天的网络流量数据的每个数据对应的时间；所述根据每天的网络流量数据中每个数据的异常增长程度、每天的网络流量数据中每个数据的局部窗口内的极差值和局部窗口内所有相邻数据的差异，得到每天的网络流量数据中每个数据的异常程度，包括的计算公式如下： 式中，表示第i天的网络流量数据中第j个数据的异常增长程度，表示第i天的网络流量数据中第j个数据的局部窗口内的极差值，表示第i天的网络流量数据中第j个数据的局部窗口内所有相邻数据的差异的方差，表示第i天的网络流量数据中第j个数据的异常程度；所述根据每天的网络流量数据中每个数据的局部窗口内所有数据的异常程度、相邻两天的同一时间节点的数据的局部窗口内相同时间节点的数据的异常程度的差异、相邻两天的同一时间节点的数据的局部窗口内所有数据的异常程度的均值，得到每天的网络流量数据中每个数据的安全隐患程度，包括的具体步骤如下： 式中，表示第i天的网络流量数据中第j个数据的局部窗口内所有数据的异常程度的方差，表示第i天的网络流量数据中第j个数据的局部窗口内第d个数据的异常程度，表示第i+1天的网络流量数据中第j个数据的局部窗口内第d个数据的异常程度，表示第i天的网络流量数据中第j个数据的局部窗口内所有数据的异常程度的均值，表示第i+1天的网络流量数据中第j个数据的局部窗口内所有数据的异常程度的均值，D表示局部窗口内的数据个数，表示绝对值符号，表示第i天的网络流量数据中第j个数据的安全隐患程度；所述根据修正之后每两个数据之间的距离完成计算机数据安全评估，包括的具体步骤如下：根据修正之后每两个数据之间的距离对每天的网络流量数据通过LOF算法进行异常数据的检测，得到每天的异常数据个数；当每天的异常数据个数大于或者等于预设阈值T时，则判定该天中计算机出现异常；当每天的异常数据个数小于预设阈值T时，则判定该天中计算机没有出现异常，即该天的计算机数据安全。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 莱芜职业技术学院 一种基于大数据的计算机数据安全评估方法及系统

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