【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据安全维护，尤其涉及一种基于数据分析的数据安全维护优化方法及系统。
技术介绍
1、近年来，随着企业和组织对大量数据的收集和存储，数据安全问题日益突显。传统的数据安全维护方法难以满足大规模、高复杂性的数据环境下的实际需求。现有技术中，常见的数据安全维护方法主要集中在传统的防火墙、入侵检测系统等基础设施上，这些方法虽然在一定程度上能够提供安全性。然而，传统的数据安全维护方法往往依赖于静态规则，缺乏对动态数据环境的灵活应对能力，无法动态的对异常行为数据和流量的精准识别、隔离和阻断。
技术实现思路
1、基于此，本专利技术提供一种基于数据分析的数据安全维护优化方法及系统，以解决至少一个上述技术问题。
2、为实现上述目的，一种基于数据分析的数据安全维护优化方法，包括以下步骤：
3、步骤s1：获取数据分析权限；根据数据分析权限进行待分析数据提取，生成待分析数据；
4、步骤s2：根据待分析数据进行数据拆分处理，生成拆分数据，根据拆分数据进行数据异常行为分析，生成异常行为数据；
5、步骤s3：根据异常行为数据对待分析数据进行异常流量分析，得到异常流量数据；
6、步骤s4：对异常流量数据进行异常流量隔离划分处理，生成异常流量隔离数据；
7、步骤s5：基于异常流量隔离数据设计异常数据阻断策略；将异常数据阻断策略传输至终端执行数据安全维护优化。
8、本专利技术通过获取第三方平台的数据分析权限，确保对数据的合
9、优选地，步骤s1包括以下步骤：
10、步骤s11：获取数据分析权限；
11、步骤s12：根据数据分析权限进行权限解析，生成权限解析数据；
12、步骤s13：根据权限解析数据进行待分析数据的提取范围分析，得到提取范围数据；
13、步骤s14：根据提取范围数据进行待分析数据采集，得到待分析数据。
14、本专利技术通过对数据分析权限进行权限解析，对数据访问权限的清晰解析，能够精准识别和授予相应的数据访问权限，从而有效防范未经授权的数据访问，同时为数据分析提供了可追溯和可管理的权限控制。根据权限解析数据进行待分析数据提取范围分析，得到准确的提取范围数据，确保对数据的有针对性提取和后续分析。根据提取范围数据进行待分析数据的高效采集，通过对提取范围的分析和高效的数据采集，实现对待分析数据的精准提取，避免了未授权的访问和操作，明确定义的数据范围限制有效防止了对未授权数据的访问，保障了数据的隐私和安全，确保准确性采集分析所需数据，为后续的数据分析工作奠定了可靠的基础，通过合理的权限管理和数据提取流程，确保了在数据分析过程中的合法性和高效性。
15、优选地，步骤s2包括以下步骤：
16、步骤s21：对待分析数据进行数据应用模块分析，得到应用模块数据；
17、步骤s22：根据应用模块数据进行数据流动频率分析，生成流动频率数据；
18、步骤s23：根据应用模块数据以及流动频率数据进行数据拆分参数分析，生成拆分参数；
19、步骤s24：根据拆分参数对待分析数据进行数据拆分处理，生成拆分数据；
20、步骤s25：根据拆分数据进行数据异常行为分析，生成异常行为数据。
21、本专利技术通过对待分析数据进行数据应用模块分析，将待分析数据按照应用模块进行分类，降低数据的聚合程度，有助于系统更敏感地察觉数据异常行为，异常数据通常表现为与正常行为模式明显不同的特征，通过对数据进行应用模块级别的分析和分类，能够更精准地识别出不同业务数据的异常模式，提高对异常数据的敏感性和准确性。对应用模块数据进行数据流动频率分析，通过了解数据在不同应用模块之间的传递频率以及潜在的规律等，能够更全面地了解数据的流动情况，有助于后续确定合适的数据拆分参数，以便更精细地进行数据拆分处理，精细化的数据流动频率分析有助于系统更准确地识别异常行为。结合应用模块数据以及流动频率数据，系统生成适用于不同数据的拆分参数，使得系统能够更灵活地应对不同应用场景，实现数据拆分过程的精细化控制。根据拆分参数对待分析数据进行数据拆分处理，实现对数据的灵活拆分，使得后续的异常行为分析更具针对性，精细化的数据拆分处理有助于提高对数据异常行为的敏感性，使得系统更能有效地捕捉和识别潜在的异常情况。对拆分数据进行数据异常行为分析，对每个拆分后的数据进行针对性的深入分析，更敏感地感知异常行为，能够准确捕捉和标识潜在的异常情况，提高对数据潜在风险的检测准确性，从而提高数据维护的安全性。
22、优选地，步骤s25包括以下步骤：
23、步骤s251：获取拆分数据的数据节点日志；
24、步骤s252：对数据节点日志进行变化数据提取，得到变化数据；
25、步骤s253：利用变化数据对拆分数据进行变化特征数据分析，生成变化特征数据；
26、步骤s254：基于变化特征数据进行数据行为基线绘制，生成行为基线数据；
27、步骤s255：根据行为基线数据进行数据行为异常偏差检测，生成数据行为风险系数；
28、步骤s256：根据数据行为风险系数对拆分数据进行异常行为数据提取，得到异常行为数据。
29、本专利技术通过对拆分数据的数据节点日志进行变化数据提取，变化数据成为后续异常行为分析的基础，实现对拆分数据动态变化的准确把握，为系统识别异常行为提供实时的数据支持。对变化数据进行变化特征数据分析，利用变化特征数据绘制数据行为的基线，对变化数据进行综合分析，结合变化数据的变化特征数据，进行统计和处理，绘制一个动态的、反映正常行为的行为基线，行为基线的考虑数据在不同时间段内的正常行为模式，确保基线能够有效反映系统正常运行状态下的数据行为，变化特征数据的行为基线不仅能够适应数据行为的周期性变化本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于数据分析的数据安全维护优化方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于数据分析的数据安全维护优化方法，其特征在于，步骤S1包括以下步骤：
3.根据权利要求1所述的基于数据分析的数据安全维护优化方法，其特征在于，步骤S2包括以下步骤：
4.根据权利要求3所述的基于数据分析的数据安全维护优化方法，其特征在于，步骤S25包括以下步骤：
5.根据权利要求1所述的基于数据分析的数据安全维护优化方法，其特征在于，步骤S3包括以下步骤：
6.根据权利要求5所述的基于数据分析的数据安全维护优化方法，其特征在于，步骤S34包括以下步骤：
7.根据权利要求1所述的基于数据分析的数据安全维护优化方法，其特征在于，步骤S4包括以下步骤：
8.根据权利要求1所述的基于数据分析的数据安全维护优化方法，其特征在于，步骤S5包括以下步骤：
9.根据权利要求8所述的基于数据分析的数据安全维护优化方法，其特征在于，步骤S54包括以下步骤：
10.一种基于数据分析的数据安全维护优化
...【技术特征摘要】
1.一种基于数据分析的数据安全维护优化方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于数据分析的数据安全维护优化方法，其特征在于，步骤s1包括以下步骤：
3.根据权利要求1所述的基于数据分析的数据安全维护优化方法，其特征在于，步骤s2包括以下步骤：
4.根据权利要求3所述的基于数据分析的数据安全维护优化方法，其特征在于，步骤s25包括以下步骤：
5.根据权利要求1所述的基于数据分析的数据安全维护优化方法，其特征在于，步骤s3包括以下步骤：
6.根据权利要求5所述的基于数据分析的数据...
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