[发明专利]装修企业的风险监控方法和系统

说明书

本发明公开了一种装修企业的风险监控方法和系统；所述方法包括：实时监控装修企业内各操作节点的数据使用情况，并在触发数据泄露风险指令时，获取所述泄露风险指令指向的风险数据以及所述风险数据对应的关联信息；根据所述风险数据的关联信息，获取所述风险数据的属性信息，并按照所述属性信息，获取与所述风险数据相匹配的数据监控规则；根据相匹配的所述数据监控规则，对所述风险数据执行数据管控操作事件；具有监控装修企业的数据泄露风险、提高数据安全性的有益效果，降低了数据的泄露风险；进一步地，所述装修企业的风险监控系统还具备风险预警提示功能，进一步降低了数据泄露的概率。

技术领域

本发明涉及数据处理技术领域，特别涉及一种装修企业的风险监控方法和系统。

背景技术

随着信息化时代的不断发展进步，各种各样的数据呈爆炸式增长。在大数据时代，数据安全成为人们重点关注的对象之一；因为，每个企业、每个单位都有着自己的关键数据和敏感数据，这些数据关系着企业的发展命脉；虽然不同于金融行业、高科技行业以及军工、生化行业等对数据监控和数据保护的高度敏感，但是装修企业的数据风险监控也同样不容忽视。因此，对装修企业的风险监控也是至关重要的。

发明内容

本发明提供一种装修企业的风险监控方法和系统，旨在监控装修企业的数据泄露风险，提高数据安全性。

本发明提供了一种装修企业的风险监控方法，所述风险监控方法包括：

实时监控装修企业内各操作节点的数据使用情况，并在触发数据泄露风险指令时，获取所述泄露风险指令指向的风险数据以及所述风险数据对应的关联信息；

根据所述风险数据的关联信息，获取所述风险数据的属性信息，并按照所述属性信息，获取与所述风险数据相匹配的数据监控规则；

根据相匹配的所述数据监控规则，对所述风险数据执行数据管控操作事件。

进一步地，所述风险数据的属性信息包括：

所述风险数据所在的存储位置、所述风险数据对应的操作事件、所述操作事件对应的员工识别码。

进一步地，所述实时监控装修企业内各操作节点的数据使用情况，包括：

将实时监控到的各操作节点的数据添加至处理缓存中；

从处理缓存中调取数据，利用数据分类处理模型，并根据操作类型，进行分类处理；

针对分类处理后的操作数据，根据所述操作数据所处的类，进行统计分析；

其中，所述数据分类处理模型的训练过程包括：

训练输入数据集合A＝{(x₁,y₁),...,(x_i,y_i),..,(x_n,y_n)}，其中，i为输入数据的个数变量，以1为单位递增，最大为n，n为输入操作数据的总个数；y_i＝1时为正样本，y_i＝-1时为负样本；

初始化用户各种操作的权重为

训练弱分类器，最大迭代次数为T；

计算分类器错误率，计算公式为：γ_t＝in/n，in为错误分类的操作数据数目，γ_t为第t次迭代分类器的错误率；计算所述分类器的权重，α_t＝lg(1-γ_t/γ_t)/2；更新样本权重，

迭代过程中，当分类器错误率满足：γ_t＝0或γ_t≥0.5条件时，令T＝t-1，结束迭代过程；最终得到的强分类器为：其中：g(A,α_t)为输入操作数据与新权重下的映射关系。