[发明专利]大数据环境下实现非业务流程违规行为检测的方法及系统

权利要求书

1.一种大数据环境下实现非业务流程违规行为检测的方法，其特征在于，所述的方法包括以下步骤：

(1)系统导入标准化流程模型，并创建业务对象类型；

(2)所述的系统将所述的业务对象类型与所述的标准化流程模型进行关联；

(3)所述的系统采集非业务流程的标准数据；

(4)所述的系统对所述的标准数据的数据进行流程还原；

(5)所述的系统对还原后的标准数据进行违规情况分析。

2.根据权利要求1所述的大数据环境下实现非业务流程违规行为检测的方法，其特征在于，所述的系统对所述的标准数据的数据进行流程还原，具体为：

所述的系统根据流程编号查找到对应的标准化流程及对应的标准数据。

3.根据权利要求2所述的大数据环境下实现非业务流程违规行为检测的方法，其特征在于，所述的步骤(4)与步骤(5)之间，还包括以下步骤：

(4.1)所述的系统根据所对应的标准化流程查找到对应的被监控节点集合、步骤缺失检查节点集合和次序错乱检查节点集合；

(4.2)所述的系统判断各个标准数据是否为监控节点的数据；

(4.3)如果该标准数据是监控节点的数据，则继续步骤(5)，否则删除该标准数据并返回步骤(4.2)，直至所有标准数据判断完毕。

4.根据权利要求3所述的大数据环境下实现非业务流程违规行为检测的方法，其特征在于，所述的系统判断各个标准数据是否为监控节点的数据，包括以下步骤：

(4.2.1)所述的系统判断所述的被监控节点集合中是否存在各个标准数据的流程节点号；

(4.2.2)如果所所述的被监控节点集合中存在各个标准数据的流程节点号，则该标准数据是监控节点的数据，否则该标准数据不是监控节点的数据。

5.根据权利要求3所述的大数据环境下实现非业务流程违规行为检测的方法，其特征在于，所述的步骤(4.4)之后，还包括以下步骤：

(4.5)所述的系统判断各个标准数据的违规行为分析的类型。

6.根据权利要求5所述的大数据环境下实现非业务流程违规行为检测的方法，其特征在于，所述的系统判断各个标准数据的违规行为分析的类型，包括以下步骤：

(4.5.1)所述的系统判断所述的次序错乱检查节点集合中是否存在各个标准数据的流程节点号，如果是，则判定该标准数据为需要进行次序错乱检查的次序错乱标准数据，否则判定该标准数据无需进行次序错乱检查；

(4.5.2)所述的系统判断所述的步骤缺失检查节点集合中是否存在各个标准数据的流程节点号，如果是，则判定该标准数据为需要进行步骤缺失检查的步骤缺失标准数据，否则判定该标准数据无需进行步骤缺失检查。

7.根据权利要求6所述的大数据环境下实现非业务流程违规行为检测的方法，其特征在于，所述的对还原后的标准数据进行违规情况分析，具体为：

所述的系统根据判定结果对所述的标准数据进行次序错乱检查或步骤缺失检查，并显示检查结果。

8.根据权利要求7所述的大数据环境下实现非业务流程违规行为检测的方法，其特征在于，所述的系统根据判定结果对所述的标准数据进行次序错乱检查或步骤缺失检查，包括以下步骤：

(4.6a)所述的系统识别步骤缺失规则中涉及到的步骤缺失流程节点号；

(4.7a)所述的系统判断所述的次序错乱标准数据中是否存在与步骤缺失流程节点号相同的流程节点号，如果是，则继续步骤(4.7a)，否则继续步骤(4.8a)；

(4.8a)所述的系统判定检查结果为步骤缺失。

9.根据权利要求7所述的大数据环境下实现非业务流程违规行为检测的方法，其特征在于，所述的系统根据判定结果对所述的标准数据进行次序错乱检查或步骤缺失检查，包括以下步骤：

(4.6b)所述的系统识别次序错乱规则中涉及到的次序错乱流程节点号；

(4.7b)所述的系统判断所述的次序错乱标准数据对应的操作结束时间的顺序与所述的次序错乱流程节点号对应的操作结束时间的顺序是否一致，如果是，则继续步骤(4.7b)，否则继续步骤(4.8b)；

(4.8b)所述的系统判定检查结果为次序错乱。