一种网络信息的风险检测方法及系统与流程

1.本技术涉及风险数据检测技术领域，具体而言，涉及一种网络信息的风险检测方法及系统。


背景技术：

2.随着互联网技术的不断发展，网络信息的数量不断的增加，然后网络安全存在着巨大的安全隐患，可能会导致用户的信息丢失和设备损坏的可能性。因此，亟需一种技术对网络信息进行风险检测。


技术实现要素：

3.为改善相关技术中存在的技术问题，本技术提供了一种网络信息的风险检测方法及系统。
4.第一方面，提供一种网络信息的风险检测方法，所述方法至少包括：对待进行风险检测的网络互动数据进行聚类处理，得到所述待进行风险检测的网络互动数据的第一网络互动描述集；对所述第一网络互动描述集进行安全系数分布处理，得到所述第一网络互动描述集的显著性网络互动描述集，所述显著性网络互动描述集包括所述第一网络互动描述集中关键节点的百分比结果；结合所述显著性网络互动描述集，对所述第一网络互动描述集中的关键节点进行百分比系数优化，得到第二网络互动描述集；结合所述第二网络互动描述集，确定所述待进行风险检测的网络互动数据的处理结果。
5.在一种独立实施的实施例中，所述对所述第一网络互动描述集进行安全系数分布处理，得到所述第一网络互动描述集的显著性网络互动描述集，包括：对所述第一网络互动描述集的每一个传输路径进行更新处理，确定所述第一网络互动描述集的第一更新变量，所述第一更新变量的传输路径数量与第一网络互动描述集的传输路径数量一致，所述第一更新变量的更新维度及更新间隔周期与事先设定的更新模板相匹配；结合所述第一更新变量，对所述第一网络互动描述集进行特征提取处理，得到所述显著性网络互动描述集。
6.在一种独立实施的实施例中，所述结合所述第一更新变量，对所述第一网络互动描述集进行特征提取处理，得到所述显著性网络互动描述集，包括：结合所述第一网络互动描述集的第一更新变量以及事先设定的若干个数据补全指示，对所述第一网络互动描述集进行分类处理，得到所述第一网络互动描述集的若干个第四网络互动描述集；对所述若干个第四网络互动描述集分别进行激活，得到若干个第五网络互动描述集；结合所述若干个第五网络互动描述集，确定所述第一网络互动描述集的显著性网络互动描述集。
7.在一种独立实施的实施例中，所述对所述第一网络互动描述集的每一个传输路径进行更新处理，确定所述第一网络互动描述集的第一更新变量，包括：对所述第一网络互动描述集分别进行迭代处理，得到所述第一网络互动描述集的重要网络互动描述集和样本网络互动描述集，所述重要网络互动描述集的描述范围与所述第一网络互动描述集的描述范围一致，所述样本网络互动描述集的更新维度及更新间隔周期与所述第一网络互动描述集
的更新维度及更新间隔周期一致，所述样本网络互动描述集的传输路径数量与所述更新模板相匹配；对所述重要网络互动描述集和所述样本网络互动描述集分别进行分团处理，得到所述重要网络互动描述集的第一关键内容簇和所述样本网络互动描述集的第二关键内容簇；对所述第一关键内容簇和所述第二关键内容簇进行加权处理，得到所述第一网络互动描述集的第三关键内容簇；结合所述第三关键内容簇，确定所述第一网络互动描述集的第一更新变量。
8.在一种独立实施的实施例中，所述结合所述第三关键内容簇，确定所述第一网络互动描述集的第一更新变量，包括：对所述第三关键内容簇进行分团处理，得到所述第一网络互动描述集的第二更新变量；对所述第二更新变量进行无量纲简化处理，确定所述第一网络互动描述集的第一更新变量。
9.在一种独立实施的实施例中，所述结合所述显著性网络互动描述集，对所述第一网络互动描述集中的关键节点进行百分比系数优化，得到第二网络互动描述集，包括：对所述第一网络互动描述集与所述显著性网络互动描述集进行属性加权处理，得到所述第二网络互动描述集。
10.在一种独立实施的实施例中，所述方法还包括：对所述第一网络互动描述集进行特征识别处理，得到所述第一网络互动描述集的识别网络互动描述集，所述识别网络互动描述集的描述范围与所述第一网络互动描述集的描述范围一致；所述结合所述第二网络互动描述集，确定所述待进行风险检测的网络互动数据的处理结果，包括：将所述第二网络互动描述集与所述识别网络互动描述集进行整合，得到整合网络互动描述集；对所述整合网络互动描述集进行分类，得到所述待进行风险检测的网络互动数据的处理结果。
11.在一种独立实施的实施例中，对所述第一网络互动描述集进行特征识别处理，得到所述第一网络互动描述集的识别网络互动描述集，包括：对所述第一网络互动描述集进行显著性标签识别，得到所述第一网络互动描述集的第一变量；对所述第一变量进行特征提取，得到第二变量；对所述第二变量进行扩张处理，得到所述第一网络互动描述集的识别网络互动描述集。
12.在一种独立实施的实施例中，所述结合所述第二网络互动描述集，确定所述待进行风险检测的网络互动数据的处理结果，包括：对所述第二网络互动描述集进行分类，得到所述待进行风险检测的网络互动数据的处理结果。
13.第二方面，提供一种网络信息的风险检测系统，包括互相之间通信的处理器和存储器，所述处理器用于从所述存储器中读取计算机程序并执行，以实现上述的方法。
14.本技术实施例所提供的一种网络信息的风险检测方法及系统，能够对待进行风险检测的网络互动数据的网络互动描述集进行安全系数分布处理，得到包括网络互动描述集中关键节点的百分比结果的显著性网络互动描述集；根据显著性网络互动描述集对网络互动描述集中的关键节点进行优化；根据优化后的网络互动描述集确定网络互动数据的处理结果，提高了风险检测的准确性和可靠性，从而能够有效地保障待进行风险检测的网络互动数据的处理结果的准确性和可信度。
附图说明
15.为了更清楚地说明本技术实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附
图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本技术的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。
16.图1为本技术实施例所提供的一种网络信息的风险检测方法的流程图。
17.图2为本技术实施例所提供的一种网络信息的风险检测装置的框图。
18.图3为本技术实施例所提供的一种网络信息的风险检测系统的架构图。
具体实施方式
19.为了更好的理解上述技术方案，下面通过附图以及具体实施例对本技术技术方案做详细的说明，应当理解本技术实施例以及实施例中的具体特征是对本技术技术方案的详细的说明，而不是对本技术技术方案的限定，在不冲突的情况下，本技术实施例以及实施例中的技术特征可以相互组合。
20.请参阅图1，示出了一种网络信息的风险检测方法，该方法可以包括以下步骤100-步骤400所描述的技术方案。
21.步骤100，对待进行风险检测的网络互动数据进行聚类处理，得到所述待进行风险检测的网络互动数据的第一网络互动描述集。
22.步骤200，对所述第一网络互动描述集进行安全系数分布处理，得到所述第一网络互动描述集的显著性网络互动描述集，所述显著性网络互动描述集包括所述第一网络互动描述集中关键节点的百分比结果。
23.步骤300，结合所述显著性网络互动描述集，对所述第一网络互动描述集中的关键节点进行百分比系数优化，得到第二网络互动描述集。
24.步骤400，结合所述第二网络互动描述集，确定所述待进行风险检测的网络互动数据的处理结果。
25.可以理解，在执行上述步骤100-步骤400所描述的内容，能够对待进行风险检测的网络互动数据的网络互动描述集进行安全系数分布处理，得到包括网络互动描述集中关键节点的百分比结果的显著性网络互动描述集；根据显著性网络互动描述集对网络互动描述集中的关键节点进行优化；根据优化后的网络互动描述集确定网络互动数据的处理结果，提高了风险检测的准确性和可靠性，从而能够有效地保障待进行风险检测的网络互动数据的处理结果的准确性和可信度。
26.在一种可能实施的实施例中，所述对所述第一网络互动描述集进行安全系数分布处理，得到所述第一网络互动描述集的显著性网络互动描述集，包括：对所述第一网络互动描述集的每一个传输路径进行更新处理，确定所述第一网络互动描述集的第一更新变量，所述第一更新变量的传输路径数量与第一网络互动描述集的传输路径数量一致，所述第一更新变量的更新维度及更新间隔周期与事先设定的更新模板相匹配；结合所述第一更新变量，对所述第一网络互动描述集进行特征提取处理，得到所述显著性网络互动描述集。
27.在一种可能实施的实施例中，所述结合所述第一更新变量，对所述第一网络互动描述集进行特征提取处理，得到所述显著性网络互动描述集，包括：结合所述第一网络互动描述集的第一更新变量以及事先设定的若干个数据补全指示，对所述第一网络互动描述集进行分类处理，得到所述第一网络互动描述集的若干个第四网络互动描述集；对所述若干
个第四网络互动描述集分别进行激活，得到若干个第五网络互动描述集；结合所述若干个第五网络互动描述集，确定所述第一网络互动描述集的显著性网络互动描述集。
28.在一种可能实施的实施例中，所述对所述第一网络互动描述集的每一个传输路径进行更新处理，确定所述第一网络互动描述集的第一更新变量，包括：对所述第一网络互动描述集分别进行迭代处理，得到所述第一网络互动描述集的重要网络互动描述集和样本网络互动描述集，所述重要网络互动描述集的描述范围与所述第一网络互动描述集的描述范围一致，所述样本网络互动描述集的更新维度及更新间隔周期与所述第一网络互动描述集的更新维度及更新间隔周期一致，所述样本网络互动描述集的传输路径数量与所述更新模板相匹配；对所述重要网络互动描述集和所述样本网络互动描述集分别进行分团处理，得到所述重要网络互动描述集的第一关键内容簇和所述样本网络互动描述集的第二关键内容簇；对所述第一关键内容簇和所述第二关键内容簇进行加权处理，得到所述第一网络互动描述集的第三关键内容簇；结合所述第三关键内容簇，确定所述第一网络互动描述集的第一更新变量。
29.在一种可能实施的实施例中，所述结合所述第三关键内容簇，确定所述第一网络互动描述集的第一更新变量，包括：对所述第三关键内容簇进行分团处理，得到所述第一网络互动描述集的第二更新变量；对所述第二更新变量进行无量纲简化处理，确定所述第一网络互动描述集的第一更新变量。
30.在一种可能实施的实施例中，所述结合所述显著性网络互动描述集，对所述第一网络互动描述集中的关键节点进行百分比系数优化，得到第二网络互动描述集，包括：对所述第一网络互动描述集与所述显著性网络互动描述集进行属性加权处理，得到所述第二网络互动描述集。
31.在一种可能实施的实施例中，所述方法还包括：对所述第一网络互动描述集进行特征识别处理，得到所述第一网络互动描述集的识别网络互动描述集，所述识别网络互动描述集的描述范围与所述第一网络互动描述集的描述范围一致；所述结合所述第二网络互动描述集，确定所述待进行风险检测的网络互动数据的处理结果，包括：将所述第二网络互动描述集与所述识别网络互动描述集进行整合，得到整合网络互动描述集；对所述整合网络互动描述集进行分类，得到所述待进行风险检测的网络互动数据的处理结果。
32.在一种可能实施的实施例中，对所述第一网络互动描述集进行特征识别处理，得到所述第一网络互动描述集的识别网络互动描述集，包括：对所述第一网络互动描述集进行显著性标签识别，得到所述第一网络互动描述集的第一变量；对所述第一变量进行特征提取，得到第二变量；对所述第二变量进行扩张处理，得到所述第一网络互动描述集的识别网络互动描述集。
33.在一种可能实施的实施例中，所述结合所述第二网络互动描述集，确定所述待进行风险检测的网络互动数据的处理结果，包括：对所述第二网络互动描述集进行分类，得到所述待进行风险检测的网络互动数据的处理结果。
34.在上述基础上，请结合参阅图2，提供了一种网络信息的风险检测装置200，应用于网络信息的风险检测系统，所述装置包括：描述获得模块210，用于对待进行风险检测的网络互动数据进行聚类处理，得到所述待进行风险检测的网络互动数据的第一网络互动描述集；
结果确定模块220，用于对所述第一网络互动描述集进行安全系数分布处理，得到所述第一网络互动描述集的显著性网络互动描述集，所述显著性网络互动描述集包括所述第一网络互动描述集中关键节点的百分比结果；描述优化模块230，用于结合所述显著性网络互动描述集，对所述第一网络互动描述集中的关键节点进行百分比系数优化，得到第二网络互动描述集；结果处理模块240，用于结合所述第二网络互动描述集，确定所述待进行风险检测的网络互动数据的处理结果。
35.在上述基础上，请结合参阅图3，示出了一种网络信息的风险检测系统300，包括互相之间通信的处理器310和存储器320，所述处理器310用于从所述存储器320中读取计算机程序并执行，以实现上述的方法。
36.在上述基础上，还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储的计算机程序在运行时实现上述的方法。
37.综上，基于上述方案，能够对待进行风险检测的网络互动数据的网络互动描述集进行安全系数分布处理，得到包括网络互动描述集中关键节点的百分比结果的显著性网络互动描述集；根据显著性网络互动描述集对网络互动描述集中的关键节点进行优化；根据优化后的网络互动描述集确定网络互动数据的处理结果，提高了风险检测的准确性和可靠性，从而能够有效地保障待进行风险检测的网络互动数据的处理结果的准确性和可信度。
38.应当理解，上述所示的系统及其模块可以利用各种方式来实现。例如，在一些实施例中，系统及其模块可以通过硬件、软件或者软件和硬件的结合来实现。其中，硬件部分可以利用专用逻辑来实现；软件部分则可以存储在存储器中，由适当的指令执行系统，例如微处理器或者专用设计硬件来执行。本领域技术人员可以理解上述的方法和系统可以使用计算机可执行指令和/或包含在处理器控制代码中来实现，例如在诸如磁盘、cd或dvd-rom的载体介质、诸如只读存储器(固件)的可编程的存储器或者诸如光学或电子信号载体的数据载体上提供了这样的代码。本技术的系统及其模块不仅可以有诸如超大规模集成电路或门阵列、诸如逻辑芯片、晶体管等的半导体、或者诸如现场可编程门阵列、可编程逻辑设备等的可编程硬件设备的硬件电路实现，也可以用例如由各种类型的处理器所执行的软件实现，还可以由上述硬件电路和软件的结合(例如，固件)来实现。
39.需要说明的是，不同实施例可能产生的有益效果不同，在不同的实施例里，可能产生的有益效果可以是以上任意一种或几种的组合，也可以是其他任何可能获得的有益效果。
40.上文已对基本概念做了描述，显然，对于本领域技术人员来说，上述详细披露仅仅作为示例，而并不构成对本技术的限定。虽然此处并没有明确说明，本领域技术人员可能会对本技术进行各种修改、改进和修正。该类修改、改进和修正在本技术中被建议，所以该类修改、改进、修正仍属于本技术示范实施例的精神和范围。
41.同时，本技术使用了特定词语来描述本技术的实施例。如“一个实施例”、“一实施例”、和/或“一些实施例”意指与本技术至少一个实施例相关的某一特征、结构或特点。因此，应强调并注意的是，本说明书中在不同位置两次或多次提及的“一实施例”或“一个实施例”或“一个替代性实施例”并不一定是指同一实施例。此外，本技术的一个或多个实施例中的某些特征、结构或特点可以进行适当的组合。
42.此外，本领域技术人员可以理解，本技术的各方面可以通过若干具有可专利性的种类或情况进行说明和描述，包括任何新的和有用的工序、机器、产品或物质的组合，或对他们的任何新的和有用的改进。相应地，本技术的各个方面可以完全由硬件执行、可以完全由软件(包括固件、常驻软件、微码等)执行、也可以由硬件和软件组合执行。以上硬件或软件均可被称为“数据块”、“模块”、“引擎”、“单元”、“组件”或“系统”。此外，本技术的各方面可能表现为位于一个或多个计算机可读介质中的计算机产品，该产品包括计算机可读程序编码。
43.计算机存储介质可能包含一个内含有计算机程序编码的传播数据信号，例如在基带上或作为载波的一部分。该传播信号可能有多种表现形式，包括电磁形式、光形式等，或合适的组合形式。计算机存储介质可以是除计算机可读存储介质之外的任何计算机可读介质，该介质可以通过连接至一个指令执行系统、装置或设备以实现通讯、传播或传输供使用的程序。位于计算机存储介质上的程序编码可以通过任何合适的介质进行传播，包括无线电、电缆、光纤电缆、rf、或类似介质，或任何上述介质的组合。
44.本技术各部分操作所需的计算机程序编码可以用任意一种或多种程序语言编写，包括面向对象编程语言如java、scala、smalltalk、eiffel、jade、emerald、c++、c#、vb.net、python等，常规程序化编程语言如c语言、visual basic、fortran 2003、perl、cobol 2002、php、abap，动态编程语言如python、ruby和groovy，或其他编程语言等。该程序编码可以完全在用户计算机上运行、或作为独立的软件包在用户计算机上运行、或部分在用户计算机上运行部分在远程计算机运行、或完全在远程计算机或服务器上运行。在后种情况下，远程计算机可以通过任何网络形式与用户计算机连接，比如局域网（lan）或广域网（wan），或连接至外部计算机（例如通过因特网），或在云计算环境中，或作为服务使用如软件即服务（saas）。
45.此外，除非权利要求中明确说明，本技术所述处理元素和序列的顺序、数字字母的使用、或其他名称的使用，并非用于限定本技术流程和方法的顺序。尽管上述披露中通过各种示例讨论了一些目前认为有用的发明实施例，但应当理解的是，该类细节仅起到说明的目的，附加的权利要求并不仅限于披露的实施例，相反，权利要求旨在覆盖所有符合本技术实施例实质和范围的修正和等价组合。例如，虽然以上所描述的系统组件可以通过硬件设备实现，但是也可以只通过软件的解决方案得以实现，如在现有的服务器或移动设备上安装所描述的系统。
46.同理，应当注意的是，为了简化本技术披露的表述，从而帮助对一个或多个发明实施例的理解，前文对本技术实施例的描述中，有时会将多种特征归并至一个实施例、附图或对其的描述中。但是，这种披露方法并不意味着本技术对象所需要的特征比权利要求中提及的特征多。实际上，实施例的特征要少于上述披露的单个实施例的全部特征。
47.一些实施例中使用了描述成分、属性数量的数字，应当理解的是，此类用于实施例描述的数字，在一些示例中使用了修饰词“大约”、“近似”或“大体上”来修饰。除非另外说明，“大约”、“近似”或“大体上”表明所述数字允许有适应性的变化。相应地，在一些实施例中，说明书和权利要求中使用的数值参数均为近似值，该近似值根据个别实施例所需特点可以发生改变。在一些实施例中，数值参数应考虑规定的有效数位并采用一般位数保留的方法。尽管本技术一些实施例中用于确认其范围广度的数值域和参数为近似值，在具体实
施例中，此类数值的设定在可行范围内尽可能精确。
48.针对本技术引用的每个专利、专利申请、专利申请公开物和其他材料，如文章、书籍、说明书、出版物、文档等，特此将其全部内容并入本技术作为参考。与本技术内容不一致或产生冲突的申请历史文件除外，对本技术权利要求最广范围有限制的文件(当前或之后附加于本技术中的)也除外。需要说明的是，如果本技术附属材料中的描述、定义、和/或术语的使用与本技术所述内容有不一致或冲突的地方，以本技术的描述、定义和/或术语的使用为准。
49.最后，应当理解的是，本技术中所述实施例仅用以说明本技术实施例的原则。其他的变形也可能属于本技术的范围。因此，作为示例而非限制，本技术实施例的替代配置可视为与本技术的教导一致。相应地，本技术的实施例不仅限于本技术明确介绍和描述的实施例。
50.以上仅为本技术的实施例而已，并不用于限制本技术。对于本领域技术人员来说，本技术可以有各种更改和变化。凡在本技术的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本技术的权利要求范围之内。