[发明专利]一种AI风险识别系统

权利要求书

1.一种AI风险识别系统，包括规则修改完善模块(1)、特征识别录入存储模块(2)和结果分析匹配模块(3)，其特征在于：所述规则修改完善模块(1)用于根据计算分析完善机器学习训练规则和提高分析计算能力，所述特征识别录入存储模块(2)用于识别目标的行为特征以及将目标行为特征录入存储到学习经验数据库中，所述结果分析匹配模块(3)用于对识别的目标行为特征数据进行分析后为目标匹配对应的风险程度。

2.根据权利要求1所述的AI风险识别系统，其特征在于：所述规则修改完善模块(1)包括完整度评估单元(101)和修改完善单元(102)，所述完整度评估单元(101)用于评估计算机器学习能力的完善性，所述修改完善单元(102)用于完善机器学习训练规则。

3.根据权利要求2所述的AI风险识别系统，其特征在于：所述完整度评估单元(101)用于评估计算机器学习能力的计算公式为：

其中，ρ为完整度评估参数，y_i为第i项评估单元的标准评估值，y_i′为第i项评估单元的实际评估值。

4.根据权利要求2所述的AI风险识别系统，其特征在于：所述修改完善单元(102)的工作流程为：

步骤S1：设定完整度评估参数ρ的阈值，当完整度评估参数ρ低于阈值时，修改完善单元(102)根据评估计算机器学习能力的计算公式查找影响因素；

步骤S2：比较公式中(y_i′-y_i)的大小，取出公式(y_i′-y_i)计算结果最大的三个影响因素；

步骤S3：对选择出来的三个影响因素进行调整，调整后再次通过计算修改完成后的完整度评估参数ρ的数值，当完整度评估参数ρ的数值高于阈值，为有效修改，保留修改，当完整度评估参数ρ仍然低于阈值时，继续选取三个影响因素进行修改，直到完整度评估参数ρ高于阈值。

5.根据权利要求1所述的AI风险识别系统，其特征在于：所述特征识别录入存储模块(2)包括特征识别单元(201)和特征存储录入单元(202)，所述特征识别单元(201)用于侦测目标的行为操作特征，所述特征存储录入单元(202)用于录入目标的已知行为特征和录入特征识别单元(201)侦测到的新增行为特征。

6.根据权利要求5所述的AI风险识别系统，其特征在于：所述特征识别单元(201)用于识别侦测目标行为特征的计算公式为：

其中，P₀为N事件占总事件M的比重，设定阈值Q，当P₀大于等于阈值Q时将N事件收录为目标的行为特征。

7.根据权利要求5所述的AI风险识别系统，其特征在于：所述特征存储录入单元(202)设有目标行为特征数据库，所述特征识别单元(201)侦测到的目标行为操作特征在录入数据库前先比对数据库中数据，比对确认为不重复的更新数据后录入数据库，存储到与目标对应的数据文件库中。

8.根据权利要求1所述的AI风险识别系统，其特征在于：所述结果分析匹配模块(3)包括结果分析单元(301)和匹配输出单元(302)，所述结果分析单元(301)通过调用数据库中目标的行为特征数据进行分析计算目标的风险指数，所述匹配输出单元(302)将目标的风险指数与高风险行为特征进行计算输出。