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申请/专利权人：金网络(北京)数字科技有限公司

摘要：本发明属于数据安全管理技术领域，其目的在于提供一种基于深度学习的数据安全管理方法、系统、设备及产品。本发明通过基于深度学习方法对所述实时用户行为数据进行用户行为分析，得到所述用户终端的用户行为分析结果，并根据所述用户行为分析结果，得到所述用户终端的更新后用户访问等级，以便动态调整所述用户终端的数据安全访问策略，可有效保护企业数据的安全性，同时提升数据安全管理的智能化程度；此外，本发明还通过访问数据预测及对预测访问数据的预处理，降低数据传输时延，避免在数据安全访问策略下需对数据进行加密等处理导致的数据传输不及时的问题。

主权项：1.一种基于深度学习的数据安全管理方法，其特征在于：包括：接收用户终端发送的访问请求，基于所述访问请求对所述用户终端进行身份验证，并在身份验证通过时进入下一步，在身份验证失败时拒绝所述用户终端的访问请求；其中，所述访问请求中绑定有用户身份信息；从预设的访问等级数据库中获取与所述用户身份信息匹配的用户访问等级，并向所述用户终端执行与所述用户访问等级匹配的数据安全访问策略；获取所述用户终端的实时用户行为数据，并基于深度学习方法对所述实时用户行为数据进行用户行为分析，得到所述用户终端的用户行为分析结果；根据所述用户行为分析结果，得到所述用户终端的更新后用户访问等级，并将所述更新后用户访问等级存储至所述访问等级数据库中，以便在下一次接收到所述用户终端发送的访问请求并身份验证通过时，向所述用户终端执行与所述更新后用户访问等级匹配的数据安全访问策略；获取所述用户终端的指定历史时间段内的历史用户行为数据，并根据所述历史用户行为数据进行访问数据预测，得到所述用户终端的访问数据预测结果；其中，所述访问数据预测结果中包括多个预测访问数据；获取所述访问数据预测结果中多个预测访问数据的传输优先级，并按所述传输优先级由大至小的顺序，根据所述数据安全访问策略对所述访问数据预测结果中多个预测访问数据进行预处理，得到与所述访问数据预测结果中多个预测访问数据一一对应的预处理后预测访问数据；根据所述用户终端的实时用户行为数据得到所述用户终端的待访问数据的标识信息，并根据所述待访问数据的标识信息，判断所述待访问数据是否为所述访问数据预测结果中的任一预测访问数据，如是，则输出与该预测访问数据匹配的预处理后预测访问数据至所述用户终端，如否，则根据所述待访问数据的标识信息提取所述待访问数据，并根据所述数据安全访问策略对所述待访问数据进行预处理，得到与所述待访问数据对应的预处理后访问数据，然后输出所述预处理后访问数据至所述用户终端；所述用户行为分析结果包括用户信任度和用户行为异常度；对应地，基于深度学习方法对所述实时用户行为数据进行用户行为分析，得到所述用户终端的用户行为分析结果，包括：构建基于深度学习方法的用户信任度检测模型和用户异常行为检测模型；从所述实时用户行为数据中提取得到实时行为数据特征；将所述实时行为数据特征输入所述用户信任度检测模型，得到所述用户终端的用户信任度；其中，所述用户信任度表示为：T=f1X；式中，f1表示所述用户信任度检测模型；X表示所述实时行为数据特征，X=（x1,x2,……，xn），x1,x2,……，xn为所述实时行为数据特征中的n个行为特征向量，n为大于0的自然数；所述用户信任度T的取值为[0,1]，0表示完全不信任，1表示完全信任；将所述实时行为数据特征输入所述用户异常行为检测模型，得到所述用户终端的用户行为异常度；其中，所述用户行为异常度表示为：A=f2X；式中，f2表示所述用户异常行为检测模型；所述用户行为异常度A的取值为[0,1]，0表示完全正常，1表示极度异常。

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百度查询： 金网络(北京)数字科技有限公司 基于深度学习的数据安全管理方法、系统、设备及产品