基于大数据的网络信息安全维护系统的制作方法

本发明属于大数据领域，涉及网络信息安全维护技术，具体是基于大数据的网络信息安全维护系统。

背景技术：

1、随着物联网、云计算、大数据等新技术的出现，信息和网络技术广泛地深入到社会各个领域，金融、科技、教育，网络信息无处不在。网络信息分门别类，数据庞大的同时内容参差不齐，在搜索相关内容的同时，可能会出现不良信息，无法被及时发现和筛选，影响网络环境的安全和绿色，可能导致使用者不良的上网习惯。

2、为此，提出一种基于大数据的网络信息安全维护系统。

技术实现思路

1、本发明旨在至少解决现有技术中存在的技术问题之一。为此，本发明提出基于大数据的网络信息安全维护系统，该基于大数据的网络信息安全维护系统解决了网络信息内容参差不齐，在搜索相关内容的同时，可能会出现不良信息，或相关不法人员通过网络信息传播不良信息时，无法被及时发现和筛选，影响网络环境的安全和绿色的问题。

2、为实现上述目的，根据本发明的第一方面的实施例提出基于大数据的网络信息安全维护系统，包括信息采集模块、信息处理模块以及安全报警模块；

3、所述信息采集模块用于获取网络信息的信息来源；其中，个人用户上传的信息和组织用户上传的信息；

4、所述信息处理模块用于对所述信息来源进行等级划分，并根据信息来源的等级和账号信用度获取信息来源指数；

5、对网络信息的信息质量进行等级划分，并根据信息质量的等级获取信息质量指数；

6、根据信息来源指数和信息质量指数获取安全指数；

7、所述信息处理模块设定安全指数区间；其中，所述安全指数区间包括安全指数区间、存疑安全指数区间以及错误安全指数区间；

8、当所述安全指数属于安全指数区间时，将对应的网络信息标记为安全信息；

9、当所述安全指数属于存疑安全指数区间时，将对应的网络信息标记为存疑信息；

10、当所述安全指数属于错误安全指数区间时，将对应的网络信息标记为危险信息；

11、所述安全报警模块用于将标记为危险信息的网络信息进行删除，并降低对应上传用户的账号信用度；其中，所述上传用户包括个人用户和组织用户。

12、优选地，将所述安全指数标记为aq；

13、安全指数的计算公式为：

14、aq＝ly+zl

15、其中，zl为信息质量指数。

16、优选地，所述信息处理模块对所述信息来源进行等级划分，并根据信息来源的等级和账号信用度获取信息来源指数，包括以下步骤：

17、所述信息处理模块对信息来源进行识别，

18、当所述信息来源为个人用户上传时，将信息来源的等级判定为a级；

19、当所述信息来源为组织用户上传时，将信息来源的等级判定为b级；

20、所述信息处理模块获取对应上传用户的账号信用度，将所述账号信用度标记为xy；其中，上传用户包括个人用户和组织用户；

21、根据账号信用度和信息来源的等级获取信息来源指数，将所述信息来源指数标记为ly；

22、ly＝a×xy；

23、其中，当信息来源的等级判定为a级时，a取值为0.3；当信息来源的等级判定为b级时，a取值为0.4；

24、xy为大于等于0，且小于等于50的整数。

25、优选地，所述信息处理模块对网络信息的信息质量进行等级划分，并根据信息质量的等级获取信息质量指数，包括以下步骤：

26、所述信息处理模块获取信息检测模型；其中，所述信息检测模型基于人工智能模型建立；

27、将网络信息输入至所述信息检测模型中获取敏感词汇的出现频率；

28、所述信息处理模块设定频率区间，所述频率区间包括低频率区间、中频率区间以及高频率区间，并将低频率区间、中频率区间以及高频率区间分别标记为(0，x1]、(x1，x2]以及(x2，1]；

29、当敏感词汇的出现频率属于高频率区间时，将信息质量的等级判定为c1，并将对应的信息质量指数赋值为10；

30、当敏感词汇的出现频率属于中频率区间时，将信息质量的等级判定为c2，并将对应的信息质量指数赋值为30；

31、当敏感词汇的出现频率属于低频率区间时，将信息质量的等级判定为c3，并将对应的信息质量指数赋值为50。

32、优选地，所述信息检测模型基于人工智能模型建立，包括以下步骤：

33、从数据处理模块获取标准训练数据；

34、通过标准训练数据对人工智能模型进行训练，将训练完成的人工智能模型标记为信息检测模型。

35、优选地，所述信息采集模块与所述信息处理模块通信和/或电气连接；

36、所述信息处理模块与所述安全报警模块通信和/或电气连接。

37、与现有技术相比，本发明的有益效果是：

38、本发明通过信息采集模块获取网络信息的信息来源；信息处理模块对信息来源进行等级划分，并根据信息来源的等级和账号信用度获取信息来源指数；对网络信息的信息质量进行等级划分，并根据信息质量的等级获取信息质量指数；根据信息来源指数和信息质量指数获取安全指数；信息处理模块设定安全指数区间；当安全指数属于安全指数区间时，将对应的网络信息标记为安全信息；当安全指数属于存疑安全指数区间时，将对应的网络信息标记为存疑信息；当安全指数属于错误安全指数区间时，将对应的网络信息标记为危险信息；安全报警模块将标记为危险信息的网络信息进行删除，并降低对应上传用户的账号信用度；实现了对网络信息的筛选，提高了网络环境的安全和绿色。

技术特征：

1.基于大数据的网络信息安全维护系统，其特征在于，包括信息采集模块、信息处理模块以及安全报警模块；

2.根据权利要求1所述的基于大数据的网络信息安全维护系统，其特征在于，将所述安全指数标记为aq；

3.根据权利要求1所述的基于大数据的网络信息安全维护系统，其特征在于，所述信息处理模块对所述信息来源进行等级划分，并根据信息来源的等级和账号信用度获取信息来源指数，包括以下步骤：

4.根据权利要求1所述的基于大数据的网络信息安全维护系统，其特征在于，所述信息处理模块对网络信息的信息质量进行等级划分，并根据信息质量的等级获取信息质量指数，包括以下步骤：

5.根据权利要求4所述的基于大数据的网络信息安全维护系统，其特征在于，所述信息检测模型基于人工智能模型建立，包括以下步骤：

6.根据权利要求1所述的基于大数据的网络信息安全维护系统，其特征在于，所述信息采集模块与所述信息处理模块通信和/或电气连接；

技术总结
本发明公开了基于大数据的网络信息安全维护系统，涉及大数据技术领域；通过信息采集模块获取网络信息的信息来源；信息处理模块根据信息来源的等级和账号信用度获取信息来源指数；根据信息质量的等级获取信息质量指数；根据信息来源指数和信息质量指数获取安全指数；信息处理模块设定安全指数区间；当安全指数属于安全指数区间时，将对应的网络信息标记为安全信息；当安全指数属于存疑安全指数区间时，将对应的网络信息标记为存疑信息；当安全指数属于错误安全指数区间时，将对应的网络信息标记为危险信息；安全报警模块将标记为危险信息的网络信息进行删除，并降低对应上传用户的账号信用度；提高了网络环境的安全和绿色。

技术研发人员：肖乃刃,龚琳
受保护的技术使用者：安徽思珀特信息科技有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/2/1