一种数据分析方法、装置、电子设备及存储介质制造方法及图纸

本公开关于一种数据分析方法、装置、电子设备及存储介质，包括：实时获取目标账户的操作行为数据；将目标账户的角色信息、权限信息以及操作行为数据输入至预先训练得到的预警模型，对角色信息、权限信息以及操作行为数据进行行为分析，得到预测结果，预测结果用于指示操作行为数据中的异常操作数据；在操作行为数据为异常操作数据的情况下，触发针对操作行为数据的预警操作。这样，通过预先训练得到的预警模型，可以对实时获取的操作行为数据进行分析，从中识别出异常操作行为，进而发出预警，对于维护人员而言，可以及时发现目标账户对数据的异常操作，并采取相应的措施制止，有利于提高数据安全性。提高数据安全性。提高数据安全性。

【技术实现步骤摘要】
一种数据分析方法、装置、电子设备及存储介质


[0001]本公开涉及计算机
，尤其涉及一种数据分析方法、装置、电子设备及存储介质。

技术介绍

[0002]随着互联网的普及，数据中心中维护的数据越来越多，对数据的操作也越来越复杂，数据安全是数据中心中不可缺失的重要一环。数据安全涉及的范围很广，其中涉及到人员操作的问题是最重要的不可控因素，是维护数据安全的重中之重。
[0003]在现有技术中，通常无法对人员的操作进行有效的监控，因此，难以及时制止人员对数据的异常操作，很可能导致数据的破坏、被篡改和泄露，进而降低数据的安全性。

技术实现思路

[0004]本公开提供一种待处理数据分析方法、装置、电子设备及存储介质，以至少解决相关技术中无法对人员的操作进行有效的监控，因此，难以及时制止人员对数据的异常操作，很可能导致数据的破坏、被篡改和泄露，进而降低数据的安全性的问题。本公开的技术方案如下：
[0005]根据本公开实施例的第一方面，提供一种数据分析方法，包括：
[0006]实时获取目标账户的操作行为数据；
[0007]将所述目标账户的角色信息、权限信息以及所述操作行为数据输入至预先训练得到的预警模型，对所述角色信息、权限信息以及所述操作行为数据进行行为分析，得到预测结果，所述预测结果用于指示所述操作行为数据中的异常操作数据；
[0008]在所述操作行为数据为异常操作数据的情况下，触发针对所述操作行为数据的预警操作。
[0009]可选的，所述实时获取目标账户的操作行为数据，包括：
[0010]实时获取目标账户的操作日志；
[0011]对所述操作日志进行数据清洗，提取出所述目标账户的操作行为数据。
[0012]可选的，所述异常操作数据包括多种异常类型，所述触发针对所述操作行为数据的预警操作，包括：
[0013]获取所述操作行为数据对应的目标异常类型的信息模板；
[0014]根据所述信息模板，生成所述操作行为数据对应的预警信息；
[0015]将所述预警信息发送至所述目标异常类型对应的客户端。
[0016]可选的，所述方法还包括：
[0017]获取样本行为数据、所述样本行为数据对应账户的样本角色信息及样本权限信息，所述样本行为数据中包括预先标记的真实异常数据；
[0018]利用预设随机森林模型，对所述样本行为数据、所述样本角色信息及样本权限信息进行处理，输出所述样本行为数据中的预测异常数据；
[0019]根据所述真实异常数据及所述预测异常数据，计算所述预设随机森林模型的损失值，在所述损失值不满足预设阈值的情况下，对所述随机森林模型的模型参数进行调整，直至所述损失值满足所述预设阈值，将得到的随机森林模型作为预警模型。
[0020]可选的，所述将得到的随机森林模型作为预警模型，包括：
[0021]将得到的随机森林模型作为参考模型，对所述样本行为数据、所述样本角色信息及样本权限信息进行特征重要性分析；
[0022]从所述样本行为数据、所述样本角色信息及样本权限信息中筛选出特征重要性不为0的信息，作为目标特征信息；
[0023]利用所述参考模型，对所述目标特征信息进行处理，输出所述样本行为数据中的更新异常数据；
[0024]根据所述真实异常数据及所述更新异常数据，计算所述参考模型的损失值，在所述损失值不满足预设阈值的情况下，对所述参考模型的模型参数进行调整，直至所述损失值满足所述预设阈值，将得到的参考模型作为预警模型。
[0025]可选的，所述方法还包括：
[0026]在所述操作行为数据为异常操作数据的情况下，获取针对所述操作行为数据的反馈信息；
[0027]根据所述反馈信息，对所述预警模型进行迭代调整。
[0028]根据本公开实施例的第二方面，提供一种数据分析装置，包括：
[0029]获取单元，被配置为执行实时获取目标账户的操作行为数据；
[0030]分析单元，被配置为执行将所述目标账户的角色信息、权限信息以及所述操作行为数据输入至预先训练得到的预警模型，对所述角色信息、权限信息以及所述操作行为数据进行行为分析，得到预测结果，所述预测结果用于指示所述操作行为数据中的异常操作数据；
[0031]预警单元，被配置为执行在所述操作行为数据为异常操作数据的情况下，触发针对所述操作行为数据的预警操作。
[0032]可选的，所述获取单元，被配置为执行：
[0033]实时获取目标账户的操作日志；
[0034]对所述操作日志进行数据清洗，提取出所述目标账户的操作行为数据。
[0035]可选的，所述异常操作数据包括多种异常类型，所述预警单元，还被配置为执行：
[0036]获取所述操作行为数据对应的目标异常类型的信息模板；
[0037]根据所述信息模板，生成所述操作行为数据对应的预警信息；
[0038]将所述预警信息发送至所述目标异常类型对应的客户端。
[0039]可选的，所述装置还包括训练单元，被配置为执行：
[0040]获取样本行为数据、所述样本行为数据对应账户的样本角色信息及样本权限信息，所述样本行为数据中包括预先标记的真实异常数据；
[0041]利用预设随机森林模型，对所述样本行为数据、所述样本角色信息及样本权限信息进行处理，输出所述样本行为数据中的预测异常数据；
[0042]根据所述真实异常数据及所述预测异常数据，计算所述预设随机森林模型的损失值，在所述损失值不满足预设阈值的情况下，对所述随机森林模型的模型参数进行调整，直
至所述损失值满足所述预设阈值，将得到的随机森林模型作为预警模型。
[0043]可选的，所述训练单元，还被配置为执行：
[0044]将得到的随机森林模型作为参考模型，对所述样本行为数据、所述样本角色信息及样本权限信息进行特征重要性分析；
[0045]从所述样本行为数据、所述样本角色信息及样本权限信息中筛选出特征重要性不为0的信息，作为目标特征信息；
[0046]利用所述参考模型，对所述目标特征信息进行处理，输出所述样本行为数据中的更新异常数据；
[0047]根据所述真实异常数据及所述更新异常数据，计算所述参考模型的损失值，在所述损失值不满足预设阈值的情况下，对所述参考模型的模型参数进行调整，直至所述损失值满足所述预设阈值，将得到的参考模型作为预警模型。
[0048]可选的，所述装置还包括优化单元，被配置为执行：
[0049]在所述操作行为数据为异常操作数据的情况下，获取针对所述操作行为数据的反馈信息；
[0050]根据所述反馈信息，对所述预警模型进行迭代调整。
[0051]根据本公开实施例的第三方面，提供一种数据分析电子设备，包括：
[0052]处理器；
[0053]用于存储所述处理器可执行指令的存储器；
[0054]其中，所述处理器被本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种数据分析方法，其特征在于，包括：实时获取目标账户的操作行为数据；将所述目标账户的角色信息、权限信息以及所述操作行为数据输入至预先训练得到的预警模型，对所述角色信息、权限信息以及所述操作行为数据进行行为分析，得到预测结果，所述预测结果用于指示所述操作行为数据中的异常操作数据；在所述操作行为数据为异常操作数据的情况下，触发针对所述操作行为数据的预警操作。2.根据权利要求1所述的数据分析方法，其特征在于，所述实时获取目标账户的操作行为数据，包括：实时获取目标账户的操作日志；对所述操作日志进行数据清洗，提取出所述目标账户的操作行为数据。3.根据权利要求1所述的数据分析方法，其特征在于，所述异常操作数据包括多种异常类型，所述触发针对所述操作行为数据的预警操作，包括：获取所述操作行为数据对应的目标异常类型的信息模板；根据所述信息模板，生成所述操作行为数据对应的预警信息；将所述预警信息发送至所述目标异常类型对应的客户端。4.根据权利要求1所述的数据分析方法，其特征在于，所述方法还包括：获取样本行为数据、所述样本行为数据对应账户的样本角色信息及样本权限信息，所述样本行为数据中包括预先标记的真实异常数据；利用预设随机森林模型，对所述样本行为数据、所述样本角色信息及样本权限信息进行处理，输出所述样本行为数据中的预测异常数据；根据所述真实异常数据及所述预测异常数据，计算所述预设随机森林模型的损失值，在所述损失值不满足预设阈值的情况下，对所述随机森林模型的模型参数进行调整，直至所述损失值满足所述预设阈值，将得到的随机森林模型作为预警模型。5.根据权利要求4所述的数据分析方法，其特征在于，所述将得到的随机森林模型作为预警模型，包括：将得到的随机森林模型作为参考模型，对所述样本行为数据、所述样本角色信息及样本权限信息进行特征重要性分析；从所述样本行为数据、所述样本角色信息及样本权限信息中筛选出特征重要性不为0的信息，作为目标特征信息；利用所述参考模型，对所述目标特征信息进行处理，输出所述样本行为数据中的更新异常数据；根据所述真实异常数据及所述更新异常数据，计算所述参考模型的损失值，在所述损失值不满足预设阈值的情况下，对所述参考模型的模型参数进行调整，直至所述损失值满足所述预设阈值，将得到的参考模型作为预警模型。6.根据权利要求1所述的数据分析方法，其特征在于，所述方法还包括：在所述操作行为数据为异常操作数据的情况下，获取针对所述操作行为数据的反馈信息；根据所述反馈信息，对所述预警模型进行迭代调整。
7.一种数据分析装置，其特征在于，包括：获取单元，被配置为执行实时获取目标账户的操作行为数据；分析单元，被配置为执行将所述目标账户的角色信息、权限信息以及所述操作行为数据输入至预先训练得到的预警模型，对所述角色信息、权限...

【专利技术属性】
技术研发人员：张健，徐蕾，徐锐，臧艳芳，杨传信，
申请(专利权)人：中国电信股份有限公司，
类型：发明
国别省市：