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申请/专利权人：刘宝萍
摘要：本发明实施例涉及数字化、人工智能和大数据分析技术领域，提供一种应对智慧数字服务的可视化操作风险预测方法。其中，AI可视化风险预测服务器能够依据与目标图形用户界面操作记录匹配的活跃界面行为要素和风险行为偏好标签进行多意图行为事件的安全风险预测，便于提升针对多意图行为事件的安全风险预测和判别精度，尽可能减少多意图行为事件中“白名单”意图对风险行为意图的干扰，同时还可以提高多意图行为事件的安全风险预测时效性。
主权项：1.一种应对智慧数字服务的可视化操作风险预测方法，其特征在于，应用于AI可视化风险预测服务器，所述方法包括：获得目标图形用户界面操作记录中待进行风险预测的目标可视化操作事件，所述目标可视化操作事件为包括至少一种操作意图类别的多意图行为事件；从设定活跃界面行为要素池中获得与所述目标图形用户界面操作记录匹配的目标活跃界面行为要素，所述设定活跃界面行为要素池包括活跃界面行为要素和所述活跃界面行为要素对应的热力指数，所述热力指数反映图形用户界面操作参考记录集中所述活跃界面行为要素的活跃度，所述活跃界面行为要素池中的活跃界面行为要素是图形用户界面操作参考记录集中，热力指数不小于设定的热力指数阈值的行为要素链，行为要素链是操作轨迹特征链、操作行为评价特征链或操作行为意向特征链中的一种；依据所述目标活跃界面行为要素的热力指数，确定所述目标图形用户界面操作记录中辅助可视化操作事件对应的热力指数，所述辅助可视化操作事件为所述目标图形用户界面操作记录中除所述目标可视化操作事件之外的剩余可视化操作事件；利用所述辅助可视化操作事件的异常操作偏好数据和热力指数对所述目标可视化操作事件进行风险隐患向量挖掘，得到所述目标可视化操作事件的目标异常操作偏好数据，其中，辅助可视化操作事件的异常操作偏好数据为辅助可视化操作事件的异常操作偏好特征向量；基于所述目标异常操作偏好数据和所述目标图形用户界面操作记录的风险行为偏好标签，对所述目标可视化操作事件进行安全风险判别，得到所述目标可视化操作事件在所述目标图形用户界面操作记录中的安全风险判别结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 刘宝萍 应对智慧数字服务的可视化操作风险预测方法
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