基于大数据的计算机用户识别管理系统及方法技术方案

本发明专利技术公开了一种基于大数据的计算机用户识别管理系统及方法，包括：数据采集模块、数据库、数据处理模块、数据监控模块和数据偏差预警模块，通过数据采集模块采集计算机用户的相关使用数据存储在数据库中，通过数据处理模块从用户的行为数据中提取出对应的特征数据，数据监控模块在用户对计算机进行操作时进行监控，将当前用户的行为数据与用户的行为特征模板进行比较，当检测到当前用户的特征数据与数据库中的特征模板不匹配时，将数据异常信号传达到数据偏差预警模块中，数据偏差预警模块接收到异常信号，拒绝当前用户对计算机的使用操作，本发明专利技术通过大数据技术给传统的密码识别身份增加了保障，提高了计算机中存储信息的安全性。全性。全性。

【技术实现步骤摘要】
基于大数据的计算机用户识别管理系统及方法


[0001]本专利技术涉及大数据
，具体为一种基于大数据的计算机用户识别管理系统及方法。

技术介绍

[0002]随着计算机技术的飞速发展，计算机已经成为现代人工作中必不可缺的重要组成部分，与此同时，计算机用户的隐私信息由于防护措施不充分存在着安全隐患，信息泄露可能会导致个人名誉受损，甚至会造成巨大的经济损失。目前现有的计算机用户识别系统主要包括实体证件、静态口令、生物特征等，但是这些技术在为信息安全提供保护时都有着各自的缺陷，证件需要时刻携带且易丢失，静态口令易泄露、易破解，导致可靠性逐渐变低，计算机中存储信息的安全性不足，生物特征识别需要提供额外的硬件设备，增加了经济负担。
[0003]所以，人们需要一种基于大数据的计算机用户识别管理系统及方法来解决上述问题。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的在于提供一种基于大数据的计算机用户识别管理系统及方法，以解决上述
技术介绍
中提出的问题。
[0005]为了解决上述问题，本专利技术提供如下技术方案：一种基于大数据的计算机用户识别管理系统，其特征在于：所述系统包括：数据采集模块、数据库、数据处理模块、数据监控模块和数据偏差预警模块；
[0006]所述数据采集模块采集计算机用户的相关数据存储在数据库中，所述数据处理模块用于对数据采集模块所采集的相关数据进行处理，并根据数据库中的数据建立计算机用户的识别检测模型，所述数据监控模块用于对计算机用户使用过程中的相关数据进行监控并将当前用户的相关数据通过检测模型进行匹配，判断数据是否正常，若是，继续监控，计算机正常运行，否则，通过所述数据偏差预警模块拒绝当前用户对计算机的使用操作，并将异常数据的相关信息进行存储。
[0007]进一步的，所述数据采集模块包括密码输入时长采集单元和鼠标行为数据采集单元，通过所述密码输入时长采集单元采集用户在输入密码过程中的数据，即手指从敲击按键到离开的时间数据和相邻两位密码在前一位输入完成到下一位开始输入的间隔时间数据，同时，通过所述鼠标行为数据采集单元采集用户在使用计算机时的鼠标行为数据，即鼠标在屏幕上的静止坐标信息、鼠标开始移动的角度和鼠标开始移动的瞬时加速度，以便于对检测模型进行训练。
[0008]进一步的，所述数据处理模块包括特征提取单元、特征模板生成单元，通过所述特征提取单元将采集到的初始数据进行归一化处理，当采集到的数据偏差较大，不满足采集条件成为检测模型的训练样本时，归一化处理可以消除奇异样本数据导致的不良影响，提高了检测模型的精确度，并且使得梯度下降能够加快得到最优解的速度；选择高斯核函数
作为核函数建立OCSVM检测模型，核函数是样本数据的转换函数，通过所述特征模板生成单元使用处理后的数据对建立的OCSVM检测模型进行训练，得到训练好的用户特征检测模型，使得可以通过用户特征检测模型来确定用户是否有权对计算机进行操作。
[0009]进一步的，所述数据监控模块包括用户数据监测单元、用户行为匹配单元，通过所述用户数据监测单元实时监测当前用户对计算机使用过程中产生的相关数据，即用户在输入密码过程中的数据和用户在使用计算机时产生的鼠标行为数据，通过所述用户行为匹配单元将监测到的相关数据与训练好的用户特征检测模型进行匹配，判断是否符合用户特征；所述数据偏差预警模块包括数据异常预警单元、异常数据记录单元，通过所述数据异常预警单元在用户特征匹配不相符时发出预警，拒绝当前用户的使用操作，使得实现对计算机安全的保护，所述异常数据记录单元将异常数据的相关信息进行存储，以便于正常用户可以查看异常记录，对异常操作数据进行分析，使得用户对该异常数据的产生对象进行判别，以便于提高了计算机存储信息的可靠性。
[0010]一种基于大数据的计算机用户识别管理方法，其特征在于：包括以下步骤：
[0011]S1：采集用户的相关数据，包括密码输入时手指从按键到离开存在的时间间隔、相邻两位密码输入时的间隔时长、鼠标静止坐标、鼠标移动角度、鼠标移动瞬时加速度；
[0012]S2：对采集的数据进行处理，通过训练检测模型得到该用户的特征模板；
[0013]S3：实时监控用户的密码输入行为和鼠标输入行为，判断是否符合特征模板：若符合，继续监控；若不符合，执行步骤S4；
[0014]S4：分析确认当前用户不是计算机机主，拒绝当前用户的使用操作同时记录异常数据的相关信息。
[0015]根据上述技术方案，在步骤S1中：利用密码输入时长采集单元采集到用户在输入密码时的数据，得到手指从敲击按键到离开存在一个时间间隔t1、t2、...、t
n
和相邻两位密码的输入时间存在的时间间隔Δt1、Δt2、...、Δt
n
‑1，其中，n表示密码的位数；利用鼠标行为数据采集单元采集到鼠标静止时在计算机屏幕中的坐标为(x,y)，采集鼠标移动的角度θ和瞬时加速度v
′
，其中θ＝arctan(Δy/Δx)，v
′
＝dv/dt，v＝Δs/Δt，将采集到的数据传输到数据处理模块中。
[0016]根据上述技术方案，在步骤S2中：利用特征提取单元对采集到的密码输入数据和鼠标输入数据，提取密码输入按键时长、相邻密码输入间隔时长、鼠标静止坐标、鼠标移动角度、鼠标移动瞬时加速度这五个特征子集构成用户行为特征样本集，对提取到的特征样本可得到多个多维矩阵，根据以下公式对所有特征矩阵中的数据进行归一化处理：
[0017][0018]其中，x为归一化前的数据，a为指定的数据下届，b为指定的数据上界，λ
min
为特征矩阵中每列数据的最小值，λ
max
为特征矩阵中每列数据的最大值，归一化处理可以消除奇异样本数据导致的不良影响，避免了当采集到的数据偏差较大时导致的对模型准确度的影响，并且能够加快得到最优解的速度，以便于提高模型的精准度；选择高斯核函数作为核函数建立OCSVM检测模型，核函数是样本数据的转换函数，利用特征模板生成单元使用归一化处理过后的密码输入样本数据和鼠标输入样本数据对建立的单类支持向量机OCSVM检测模型进行训练，得到训练好的用户特征单类支持向量机检测模型。
[0019]根据上述技术方案，在步骤S3
‑
S4中：利用用户数据监测单元实时监测当前用户的相关数据，将监控到的相关数据与训练好的用户特征检测模板进行匹配，由OCSVM检测模型的决策函数f(x)＝sgn(g(x))做出结果判断，对于监测到的数据t
i
，若f(t
i
)≥0，则认为该数据属于正常用户数据，继续保持监控，并将新数据存入数据库中以便于继续训练模型，使得检测模型的精确度不断提高，若f(t
i
)＜0，则认为该数据属于异常用户数据，通过数据异常预警单元发出预警，利用数据异常预警单元，在用户行为匹配不相符时拒绝当前用户的使用操作，利用异常数据记录单元将异常数据的相关信息进行存储，用户可以在数据库中查看本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于大数据的计算机用户识别管理系统，其特征在于：所述系统包括：数据采集模块、数据库、数据处理模块、数据监控模块和数据偏差预警模块；所述数据采集模块采集计算机用户的相关数据存储在数据库中，所述数据处理模块用于对数据采集模块所采集的相关数据进行处理，并根据数据库中的数据建立计算机用户的识别检测模型，所述数据监控模块用于对计算机用户使用过程中的相关数据进行监控并将当前用户的相关数据通过检测模型进行匹配，判断数据是否正常，若是，继续监控，计算机正常运行，否则，通过所述数据偏差预警模块拒绝当前用户对计算机的使用操作，并将异常数据的相关信息进行存储。2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的计算机用户识别管理系统，其特征在于：所述数据采集模块包括密码输入时长采集单元和鼠标行为数据采集单元，通过所述密码输入时长采集单元采集用户在输入密码过程中手指从敲击按键到离开的时间数据和相邻两位密码在前一位输入完成到下一位开始输入的间隔时间数据，通过所述鼠标行为数据采集单元采集用户在使用计算机时的鼠标静止位置信息、鼠标开始移动的方向和鼠标开始移动的加速度。3.根据权利要求1所述的一种基于大数据的计算机用户识别管理系统，其特征在于：所述数据处理模块包括特征提取单元、特征模板生成单元，通过所述特征提取单元将采集到的初始数据进行归一化处理，消除奇异样本数据导致的不良影响并加快了梯度下降求最优解的速度，选择高斯核函数作为核函数建立OCSVM检测模型，通过所述特征模板生成单元使用处理后的数据对建立的OCSVM检测模型进行训练，得到训练好的用户特征检测模型。4.根据权利要求1所述的一种基于大数据的计算机用户识别管理系统，其特征在于：所述数据监控模块包括用户数据监测单元、用户行为匹配单元，通过所述用户数据监测单元实时监测当前用户对计算机使用过程中产生的相关数据，通过所述用户行为匹配单元将监测到的数据与特征检测模板进行匹配，判断是否符合特征模板；所述数据偏差预警模块包括数据异常预警单元、异常数据记录单元，通过所述数据异常预警单元在用户行为匹配不相符时发出预警，拒绝当前用户的使用操作，所述异常数据记录单元将异常数据的相关信息进行存储。5.一种基于大数据的计算机用户识别管理方法，其特征在于：包括以下步骤：S1：采集用户的相关数据，包括密码输入时手指从按键到离开存在的时间间隔、相邻两位密码输入时的间隔时长、鼠标静止坐标、鼠标移动角度、鼠标移动瞬时加速度；S2：对采集的数据进行处理，通过训练检测模型得到该用户的特征模板；S3：实时监控用户的密码输入行为和鼠标输入行为，判断...

【专利技术属性】
技术研发人员：袁超，
申请(专利权)人：袁超，
类型：发明
国别省市：