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摘要：公开了一种基于安全管理的身份鉴权及访问控制系统，其考虑到被检测用户的访问要素数据隐含着被检测用户的访问行为特征，因此，通过包含嵌入层的语义编码器来挖掘各个访问要素数据之间的全局隐含关联以得到多个上下文访问要素语义向量，进一步地，对所得到的多个上下文访问要素语义向量进行多尺度理解。这样，基于深度深度经网络模型对待检测用户的访问要素数据的访问行为语义理解，并基于所提取的语义特征来判断是否生成二次强认证，以提高二次强认证生成的合理性和必要性。

主权项：1.一种基于安全管理的身份鉴权及访问控制系统，其特征在于，包括：访问要素数据监控单元，用于获取待检测用户的访问要素数据，所述访问要素数据包括：用户访问时间、位置、业务系统的敏感度及访问行为；访问要素语义理解单元，用于将所述待检测用户的访问要素数据通过包含嵌入层的语义编码器以得到多个上下文访问要素语义向量；级联单元，用于将所述多个上下文访问要素语义向量进行级联以得到全局访问语义特征向量；多尺度语义关联特征提取单元，用于将所述多个上下文访问要素语义向量进行一维排列为特征向量后通过多尺度邻域特征提取模块以得到多尺度邻域访问语义特征向量；多尺度融合单元，用于融合所述全局访问语义特征向量和所述多尺度邻域访问语义特征向量以得到分类特征向量；以及访问控制生成单元，用于将所述分类特征向量通过分类器以得到分类结果，所述分类结果用于表示是否生成二次强认证；其中，所述访问要素语义理解单元，包括：嵌入化单元，用于使用所述上下文编码器的嵌入层分别将所述待检测用户的访问要素数据中的各个数据项映射为嵌入向量以得到嵌入向量的序列；以及上下文编码单元，用于使用所述上下文编码器对所述嵌入向量的序列进行基于转换器的上下文语义编码以得到所述多个上下文访问要素语义向量；其中，所述上下文编码单元，进一步用于：将所述嵌入向量的序列排列为输入向量；将所述输入向量分别通过可学习嵌入矩阵转化为查询向量和关键向量；计算所述查询向量和所述关键向量的转置向量之间的乘积以得到自注意关联矩阵；对所述自注意关联矩阵进行标准化处理以得到标准化自注意关联矩阵；将所述标准化自注意关联矩阵输入Softmax激活函数进行激活以得到自注意力特征矩阵；以及将所述自注意力特征矩阵与以所述嵌入向量的序列中各个嵌入向量作为值向量分别进行相乘以得到所述多个上下文访问要素语义向量；其中，所述级联单元，进一步用于：以如下公式将所述多个上下文访问要素语义向量进行级联以得到全局访问语义特征向量；其中，所述公式为：X＝Concat[V1,V2,...,Vk]其中，V1,V2,...,Vk表示各个上下文访问要素语义向量，Concat[·,·,·]表示级联函数。

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