技术特征：
1.一种基于大数据的信息安全处理方法，其特征在于，应用于风险行为识别系统，所述方法至少包括：通过待进行安全威胁标签定位的风险行为大数据所对应的数据信息安全威胁标签确定与待进行安全威胁标签定位的风险行为大数据对应的潜在风险描述；根据所述潜在风险描述生成对应的大数据防护策略。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：确定若干风险行为大数据的用户操作行为期望描述以及不低于一个风险行为大数据二元组的安全威胁标签配对指数；所述若干风险行为大数据涵盖用于辅助进行安全威胁标签定位的风险行为大数据和待进行安全威胁标签定位的风险行为大数据，所述若干风险行为大数据中的每两个风险行为大数据作为一个所述风险行为大数据二元组，所述安全威胁标签配对指数反映所述风险行为大数据二元组指向于同一数据信息安全威胁标签的量化评价；通过所述安全威胁标签配对指数，优化所述若干风险行为大数据的用户操作行为期望描述；通过完成优化的用户操作行为期望描述，得到所述待进行安全威胁标签定位的风险行为大数据的安全威胁标签定位情况；所述安全威胁标签定位情况旨在反映所述待进行安全威胁标签定位的风险行为大数据所对应的数据信息安全威胁标签。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述通过完成优化的用户操作行为期望描述，得到所述待进行安全威胁标签定位的风险行为大数据的安全威胁标签定位情况，包括：通过完成优化的用户操作行为期望描述进行基于ai的分类识别操作，得到分类识别结果，其中，所述分类识别结果具有所述待进行安全威胁标签定位的风险行为大数据指向于不少于一种先验型安全威胁标签的第一标签定位置信度，所述先验型安全威胁标签是所述用于辅助进行安全威胁标签定位的风险行为大数据所对应的数据信息安全威胁标签；结合所述第一标签定位置信度，得到所述安全威胁标签定位情况。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述分类识别结果还具有所述用于辅助进行安全威胁标签定位的风险行为大数据指向于所述不少于一种先验型安全威胁标签的第二标签定位置信度；在所述结合所述第一标签定位置信度，得到所述安全威胁标签定位情况之前，所述方法还包括：在实施所述基于ai的分类识别操作的累计值符合指定要求的基础上，通过所述分类识别结果，优化所述安全威胁标签配对指数，并再次实施所述通过所述安全威胁标签配对指数，优化所述若干风险行为大数据的用户操作行为期望描述的步骤，其中，所述指定要求包括：实施所述基于ai的分类识别操作的累计值小于设定判定值；其中，所述通过所述安全威胁标签配对指数，优化所述若干风险行为大数据的用户操作行为期望描述的实现方式是通过视觉化ai机器学习模型实施的；所述结合所述第一标签定位置信度，得到所述安全威胁标签定位情况，包括：在实施所述基于ai的分类识别操作的累计值不符合所述指定要求的基础上，结合所述第一标签定位置信度，得到所述安全威胁标签定位情况。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述安全威胁标签配对指数包括：各个所述风险行为大数据二元组指向于同一数据信息安全威胁标签的目标标签定位置信度；所述通过所述分类识别结果，优化所述安全威胁标签配对指数，包括：
依次以所述若干风险行为大数据中每个所述风险行为大数据作为当前风险行为大数据，并将携带所述当前风险行为大数据的所述风险行为大数据二元组作为当前风险行为大数据二元组；确定所述当前风险行为大数据的全部所述当前风险行为大数据二元组的所述目标标签定位置信度的全局计算结果，作为所述当前风险行为大数据的全局量化指标；通过所述第一标签定位置信度和所述第二标签定位置信度，依次确定各个所述当前风险行为大数据二元组指向于同一数据信息安全威胁标签的先验型标签定位置信度；分别通过所述全局量化指标、所述先验型标签定位置信度，变更各个所述当前风险行为大数据二元组的所述目标标签定位置信度。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述通过完成优化的用户操作行为期望描述进行基于ai的分类识别操作，得到分类识别结果，包括：通过完成优化的用户操作行为期望描述，识别所述风险行为大数据所对应的已识别安全威胁标签，其中，所述已识别安全威胁标签指向于不少于一个先验型安全威胁标签；对于各个所述风险行为大数据二元组，确定所述风险行为大数据二元组的安全威胁标签差异分析情况和期望描述共性指数，并获得所述风险行为大数据二元组对应于所述安全威胁标签差异分析情况和所述期望描述共性指数之间的第一绑定评分；其中，所述安全威胁标签差异分析情况反映所述风险行为大数据二元组所对应的已识别安全威胁标签是否一致，所述期望描述共性指数反映所述风险行为大数据二元组的用户操作行为期望描述之间的差异化程度；结合所述用于辅助进行安全威胁标签定位的风险行为大数据所对应的已识别安全威胁标签和所述先验型安全威胁标签，得到所述用于辅助进行安全威胁标签定位的风险行为大数据对应于所述已识别安全威胁标签与所述先验型安全威胁标签之间的第二绑定评分；通过所述第一绑定评分和所述第二绑定评分，得到所述分类识别结果；其中，所述通过所述第一绑定评分和所述第二绑定评分，得到所述分类识别结果，包括：基于有向传递算法，通过所述第一绑定评分和所述第二绑定评分，得到所述分类识别结果。7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，在所述安全威胁标签差异分析情况为所述已识别安全威胁标签一致的基础上，所述期望描述共性指数与所述第一绑定评分存在第一设定关系，在所述安全威胁标签差异分析情况为所述已识别安全威胁标签不一致的基础上，所述期望描述共性指数与所述第一绑定评分存在第二设定关系，且所述已识别安全威胁标签与所述先验型安全威胁标签一致条件下的第二绑定评分高于所述已识别安全威胁标签与所述先验型安全威胁标签不一致条件下的第二绑定评分。8.一种风险行为识别系统，其特征在于，包括：存储器和处理器；所述存储器和所述处理器耦合；所述存储器用于存储计算机程序代码，所述计算机程序代码包括计算机指令；其中，当所述处理器执行所述计算机指令时，使得所述风险行为识别系统执行如权利要求1-7中任意一项所述的方法。
技术总结
本发明提供一种基于大数据的信息安全处理方法及系统，通过待进行安全威胁标签定位的风险行为大数据所对应的数据信息安全威胁标签确定与待进行安全威胁标签定位的风险行为大数据对应的潜在风险描述；根据所述潜在风险描述生成对应的大数据防护策略。描述生成对应的大数据防护策略。描述生成对应的大数据防护策略。
技术研发人员：张春艳
受保护的技术使用者：张春艳
技术研发日：2022.01.11
技术公布日：2022/12/8