一种数据合法性验证方法及系统与流程

本发明实施例属于大数据分析技术领域，尤其涉及一种数据合法性验证方法及系统。

背景技术：

随着信息化技术的不断发展，各种电子设备层出不穷。数据监控中心成为保障电子设备稳定运行的主要平台，通过对电子设备反馈的数据进行分析处理可以对电子设备的运行状态进行监控。

然而，在对电子设备反馈的数据进行分析处理过程中，经常会接收到不合法的错误数据，导致数据分析处理结果产生差错，从而无法准确监控电子设备的运行状态，如何对数据的合法性进行验证成为亟待解决的问题。

技术实现要素：

本发明实施例提供一种数据合法性验证方法，通过获取与数据发送设备对应的数据验证方式，对数据发送设备发送的数据进行合法性验证，可以有效识别不合法的数据，避免数据分析结果产生错误，从而实现对电子设备运行状态的准确监控。

本发明实施例一方面提供一种数据合法性验证方法，其包括：

若接收到数据发送设备发送的数据，则获取与所述数据发送设备对应的预设验证方式；

根据所述预设验证方式，对所述数据进行合法性验证，所述预设验证方式包括数值范围验证、数据类型验证、变量值特性验证或数据相关性验证。

本发明实施例另一方面还提供一种数据合法性验证系统，其包括：

验证方式获取单元，用于若接收到数据发送设备发送的数据，则获取与所述数据发送设备对应的预设验证方式；

验证单元，用于根据所述预设验证方式，对所述数据进行合法性验证，所述预设验证方式包括数值范围验证、数据类型验证、变量值特性验证或数据相关性验证。

本发明实施例通过获取与数据发送设备对应的数据验证方式，对数据发送设备发送的数据进行合法性验证，可以有效识别不合法的数据，避免数据分析结果产生错误，从而实现对电子设备运行状态的准确监控。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，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的附图。

图1是本发明的一个实施例提供的数据合法性验证方法的基本流程框图；

图2是本发明的一个实施例提供的数据合法性验证方法的基本流程框图；

图3是本发明的一个实施例提供的数据合法性验证系统的结构框图；

图4是本发明的一个实施例提供的数据合法性验证系统的结构框图。

具体实施方式

为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本发明保护的范围。

本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“包括”以及它们任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。例如包含一系列步骤或单元的过程、方法或系统、产品或设备没有限定于已列出的步骤或单元，而是可选地还包括没有列出的步骤或单元，或可选地还包括对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。此外，术语“第一”、“第二”和“第三”等是用于区别不同对象，而非用于描述特定顺序。

如图1所示，本发明的一个实施例提供一种数据合法性验证方法，其包括：

步骤S101：若接收到数据发送设备发送的数据，则获取与所述数据发送设备对应的预设验证方式。

在具体应用中，通常一个监控中心通常需要对不同的数据发送设备进行监控，例如，小区、商场或商业大厦的安保监控室需要同时对其所管辖的整个片区的安防监控设备、电力系统、停车场系统等进行综合监控，因此，为不同的数据发送设备选择不同的数据验证方式，可以很好的对不同设备发送的数据进行验证。

在本发明的一个实施例中，步骤S101具体包括：

检测所述数据发送设备的设备类型；

选取与所述设备类型对应的预设验证方式。

在具体应用中，对于同一类型的设备，例如安防监控设备，其发送的数据类型通常都是视频数据或图片数据类的图像数据格式，因此，根据数据发送设备的设备类型来选择对应的数据验证方式更加合理和高效。

在具体应用中，预先存储有与多种设备类型对应的验证方式，并建立了不同设备类型与其对应的验证方式之间的关联关系，以便于查找和调用，若检测到数据发送设备为新的设备类型，则需要获取与新的设备类型对应的验证方式，建立新的设备类型与其对应的验证方式之间的关联关系并存储。

步骤S102：根据所述预设验证方式，对所述数据进行合法性验证，所述预设验证方式包括数值范围验证、数据类型验证、变量值特性验证或数据相关性验证。

在具体应用中，数值范围具体是指包括上限值和下限值的用于限定数据的数值大小的范围，例如0～10；数据类型具体可以包括原始类型、多元组、记录单元、代数数据类型、抽象数据类型、参考类型以及函数类型等多种，根据数据发送设备的不同数据类型也不同，例如安防监控设备发送的数据的数据类型则应当为代数数据类型中的二进制编码；变量值特性具体包括离散数据和连续数据两种；数据相关性则具体是指数据之间符合一定的逻辑关系或存在关联逻辑，例如，空调发送的数据表示空调处于关闭状态，则空调的风机发送的数据也应当表示风机处于关闭状态，若风机发送的数据表示风机处于运行状态，则可以判定风机发送的数据不合法。

本实施例通过获取与数据发送设备对应的数据验证方式，对数据发送设备发送的数据进行合法性验证，可以有效识别不合法的数据，避免数据分析结果产生错误，从而实现对电子设备运行状态的准确监控。

如图2所示，在本发明的一个实施例中，步骤S102具体包括：

步骤S201：若所述预设验证方式为数值范围验证，则检测所述数据的数值范围是否在预设数值范围内；

步骤S301：若所述数据的数值范围在所述预设数值范围内，则判定所述数据合法，否则，判定所述数据不合法。

例如：交通信号灯发送三位二进制数据用于表示红黄绿三种信号灯的工作状态，其中，0表示正常、1表示故障，例如010，表示红灯正常、黄灯故障、绿灯正常。则该交通信号灯发送的数据的数值范围在000～111范围内，若不在该范围内，则表示数据不合法，则监控中心不能仅仅以不合法的数据作为判断交通信号灯工作状态的依据。

步骤S202：若所述预设验证方式为数据类型验证，则检测所述数据的数据类型是否属于预设数据类型；

步骤S302：若所述数据的数据类型属于预设数据类型，则判定所述数据合法，否则，判定所述数据不合法。

例如：电能统计设备发送的数据应该是代数数据类型并且符合函数数据类型的规律，假设本月使用的电量为30度，上月电能统计设备发送的数据为900，则本月末电能统计设备发送的数据应当是900+30＝930，该电能统计设备所发送的数据在数值上属于代数数据类型中的自然数并且数据的数值变化规律属于函数数据类型中的增函数，若监控中心接收到的数据的数值变化规律不是增函数则表示数据不合法，则监控中心不能以实际接收到的数值作为实际的电能使用量。

步骤S203：若所述预设验证方式为变量值特性验证，则检测所述数据的变量值特性是否符合预设变量值特性；

步骤S303：若所述数据的变量值特性符合预设变量值特性，则判定所述数据合法，否则，判定所述数据不合法。

例如：计数器类设备发送的数据应当是连续数据，若监控中心接收到的数据不连续，则表示数据不合法，则监控中心不能直接以实际接收到的数据作为判断依据。

步骤S204：若所述预设验证方式为数据相关性验证，则检测所述数据之间是否存在预设数据相关性；

步骤S304：若所述数据之间的存在预设数据相关性，则判定所述数据合法，否则，判定所述数据不合法。

例如：功率检测设备发送的数据包括工作时长和与工作时长正相关的用电量，若监控中心接收到的数据表示工作时长大于0而用电量却为0，则表示该数据明显不符合正相关这一数据相关性，则监控中心不能以实际接收到的数据计算功率。

在具体应用中，同一数据发送设备发送的数据可能同时符合上述数值范围验证、数据类型验证、变量值特性验证或数据相关性验证所对应的数据特性，因此，可以针对同一数据发送设备发送的数据选择对应的多种验证方式进行合法性验证。

在本发明的一个实施例中，图1所对应的实施例还包括：

步骤S401：若增加新的数值范围，则根据所述新的数值范围更新预设数值范围库，若所述预设数值范围需要修改，则修改所述预设数值范围并更新预设数值范围库。

步骤S402：若增加新的数据类型，则根据所述新的数据类型更新预设数据类型库，若所述预设数据类型需要修改，则修改所述预设数据类型并更新预设数据类型库。

在具体应用中，数据类型具有对应的分析脚本，若要修改或更新数据类型，则需要对应修改分析脚本。

步骤S403：若增加新的变量值特性，则根据所述新的变量值特性更新预设变量值特性库，若所述预设变量值特性需要修改，则修改所述预设变量值特性并更新预设变量值特性库。

在具体应用中，变量值特性中的离散数据具有对应的离散数值字典，若要修改或更新离散数据则需要对应修改或更新离散数值字典。

在本发明的一个实施例中，步骤S403具体包括：

步骤S4031：若所述新的变量值特性为离散数据，则为所述新的变量值特性建立对应的离散数据字典，并在所述离散数据字典中录入合法的离散数据；

步骤S4032：若增加新的离散数值，则根据所述新的离散数值更新所述离散数据字典；

步骤S4033：遍历所述离散数据字典，移除所述离散数据字典中不合法的离散数值。

步骤S404：若增加新的数据相关性，则根据所述新的数据相关性更新预设数据相关性库，若所述预设数据相关性需要修改，则修改所述预设数据相关性并更新预设数据相关性库。

在本发明的一个实施例中，步骤S401之前包括：预先建立数值范围库，用于预先设置并存储与所述数据发送设备对应的数值范围，并在所述数值范围库中建立所述数据发送设备与其对应的数值范围之间的关联关系；

步骤S402之前包括：预先建立数据类型库，用于预先设置并存储与不同的数据发送设备对应的数据类型，并在所述数据类型库中建立所述数据发送设备与其对应的数据类型之间的关联关系；

步骤S403之前包括：预先建立变量值特性库，用于预先设置并存储与不同的数据发送设备对应的变量值特性，并在所述变量值特性库中建立所述数据发送设备与其对应的变量值特性之间的关联关系；

步骤S404之前包括：预先建立数据相关性库，用于预先设置并存储与不同的数据发送设备对应的数据相关性，并在所述数据相关性库中建立所述数据发送设备与其对应的数据相关性之间的关联关系。

如图3所示，本发明的一个实施例提供一种数据合法性验证系统100，用于执行图所对应的实施例中的方法步骤，其包括：

验证方式获取单元101，用于若接收到数据发送设备发送的数据，则获取与所述数据发送设备对应的预设验证方式；

验证单元102，用于根据所述预设验证方式，对所述数据进行合法性验证，所述预设验证方式包括数值范围验证、数据类型验证、变量值特性验证或数据相关性验证。

在本发明的一个实施例中，验证方式获取单元101包括：

设备类型检测单元，用于检测所述数据发送设备的设备类型；

验证方式选取单元，用于选取与所述设备类型对应的预设验证方式。

本实施例通过获取与数据发送设备对应的数据验证方式，对数据发送设备发送的数据进行合法性验证，可以有效识别不合法的数据，避免数据分析结果产生错误，从而实现对电子设备运行状态的准确监控。

如图4所示，在本发明的一个实施例中，与图2所示的实施例相对应的，验证单元102包括：

数值范围验证单元201，用于若所述预设验证方式为数值范围验证，则检测所述数据的数值范围是否在预设数值范围内；

第一合法性判定单元301，用于若所述数据的数值范围在所述预设数值范围内，则判定所述数据合法，否则，判定所述数据不合法；

数据类型验证单元202，用于若所述预设验证方式为数据类型验证，则检测所述数据的数据类型是否属于预设数据类型；

第二合法性判定单元302，用于若所述数据的数据类型属于预设数据类型，则判定所述数据合法，否则，判定所述数据不合法；

变量值特性验证单元203，用于若所述预设验证方式为变量值特性验证，则检测所述数据的变量值特性是否符合预设变量值特性；

第三合法性判定单元303，用于若所述数据的变量值特性符合预设变量值特性，则判定所述数据合法，否则，判定所述数据不合法；

数据相关性验证单元204，用于若所述预设验证方式为数据相关性验证，则检测所述数据之间是否存在预设数据相关性；

第四合法性判定单元304，用于若所述数据之间的存在预设数据相关性，则判定所述数据合法，否则，判定所述数据不合法。

在本发明的一个实施例中，数据合法性验证系统100还包括：

数值范围更新单元，用于若增加新的数值范围，则根据所述新的数值范围更新预设数值范围库，若所述预设数值范围需要修改，则修改所述预设数值范围并更新预设数值范围库；

数据类型更新单元，用于若增加新的数据类型，则根据所述新的数据类型更新预设数据类型库，若所述预设数据类型需要修改，则修改所述预设数据类型并更新预设数据类型库；

变量值特性更新单元，用于若增加新的变量值特性，则根据所述新的变量值特性更新预设变量值特性库，若所述预设变量值特性需要修改，则修改所述预设变量值特性并更新预设变量值特性库；

数据相关性更新单元，用于若增加新的数据相关性，则根据所述新的数据相关性更新预设数据相关性库，若所述预设数据相关性需要修改，则修改所述预设数据相关性并更新预设数据相关性库。

在本发明的一个实施例中，数据合法性验证系统100还包括：

数字范围库建立单元，用于预先建立数值范围库，用于预先设置并存储与所述数据发送设备对应的数值范围，并在所述数值范围库中建立所述数据发送设备与其对应的数值范围之间的关联关系；

数据类型库建立单元，用于预先建立数据类型库，用于预先设置并存储与不同的数据发送设备对应的数据类型，并在所述数据类型库中建立所述数据发送设备与其对应的数据类型之间的关联关系；

变量值特性库建立单元，用于预先建立变量值特性库，用于预先设置并存储与不同的数据发送设备对应的变量值特性，并在所述变量值特性库中建立所述数据发送设备与其对应的变量值特性之间的关联关系；

数据相关性库建立单元，用于预先建立数据相关性库，用于预先设置并存储与不同的数据发送设备对应的数据相关性，并在所述数据相关性库中建立所述数据发送设备与其对应的数据相关性之间的关联关系。

在本发明的一个实施例中，变量值特性更新单元包括：

离散数据字典建立单元，用于若所述新的变量值特性为离散数据，则为所述新的变量值特性建立对应的离散数据字典，并在所述离散数据字典中录入合法的离散数据；

离散数据字典更新单元，用于若增加新的离散数值，则根据所述新的离散数值更新所述离散数据字典；

离散数值移除单元，用于遍历所述离散数据字典，移除所述离散数据字典中不合法的离散数值。

本发明所有实施例中的单元，可以通过通用集成电路，例如CPU(Central Processing Unit，中央处理器)，或通过ASIC(Application Specific Integrated Circuit，专用集成电路)来实现。

本发明实施例方法中的步骤可以根据实际需要进行顺序调整、合并和删减。

本发明实施例装置中的单元可以根据实际需要进行合并、划分和删减。

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，所述的存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(Read-Only Memory，ROM)或随机存储记忆体(Random Access Memory，RAM)等。

以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。