[发明专利]一种可实时进行网络违法行为追踪取证的监测管理系统有效

专利信息
申请号: 202011408471.8 申请日: 2020-12-05
公开(公告)号: CN112583804B 公开(公告)日: 2022-02-25
发明(设计)人: 黄琴 申请(专利权)人: 苏州小棉袄信息技术股份有限公司
主分类号: H04L9/40 分类号: H04L9/40;G06Q10/06;G06Q50/26;G06F11/34;G06V10/40
代理公司: 绍兴市越兴专利事务所(普通合伙) 33220 代理人: 蒋卫东
地址: 215000 江苏省苏州市东吴北路2*** 国省代码: 江苏;32
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摘要:
搜索关键词: 一种 实时 进行 网络 违法行为 追踪 取证 监测 管理 系统
【权利要求书】:

1.一种可实时进行网络违法行为追踪取证的监测管理系统,其特征在于,包括数据采集模块、数据存储模块、数据提取模块、服务器、行为判定模块、用户登录模块和追踪预警模块;

所述数据采集模块用于实时采集用户登录信息以及用户网络操作流程,并将采集信息存储在存储模块内,具体采集步骤如下:

步骤一:获取用户上传信息,并将用户上传信息标记为Ai;

步骤二:获取用户下载信息,并将用户下载信息标记为Bi;

步骤三:获取用户网络交易信息,并将用户交易信息标记为Ci;

步骤四:获取用户对所访问网址的用户访问信息,并将用户访问信息标记为Di;

步骤五:将所获得的用户上传信息Ai、用户下载信息Bi、用户交易信息Ci以及用户访问信息Di传输至数据提取模块;

所述数据提取模块对获取到的客户使用信息进行读取,并对用户行为分别进行信息提取,具体分析步骤如下:

步骤S1:将用户上传信息Ai中的文字信息、图片信息、视频信息以及音频信息分别标记为AiW、AiT、AiS以及AiY;

步骤S2:将用户下载信息Bi中的文字信息、图片信息、视频信息以及音频信息分别标记为BiW、BiT、BiS以及BiY;

步骤S3:将用户交易信息Ci中的交易类型、交易金额、交易次数以及交易时间分别标记为CiL、CiJ、CiS以及CiT;

步骤S4:将用户访问信息Ci中的访问类型、访问入口、访问次数以及访问时间分别标记为DiL、DiR、DiS以及DiT;

将数据提取模块中步骤S1至S4分析获得的数据传输到行为判定模块,通过行为判定模块进行违法判定,通过行为判定模块得到违法犯罪特征值Fi;所述用户登录模块用于用户通过终端设备提交用户信息进行注册,并将注册成功的用户信息发送至信息库进行储存,所述用户信息包括姓名、身份证号码以及实名认证的手机号码,终端设备包括手机、计算机以及平板电脑;所述行为判定模块包括文字特征对比单元、图片特征对比单元、视频特征对比单元、音频特征对比单元,所述行为判定模块还设置有交易判定单元以及访问判定单元;所述行为判定模块用于判定用户网络行为是否属于违法行为,具体步骤如下:

步骤P1:将用户上传信息Ai中的AiW、AiT、AiS以及AiY分别与行为判定模块中的文字特征对比单元、图片特征对比单元、视频特征对比单元、音频特征对比单元进行特征比对,并分别获取对应匹配值QiWA、QiTA、QiSA以及QiYA,通过公式AiQ=δ*(α*QiWA+β*QiTA+γ*QiSA+ε*QiYA)获得上传行为特征值AiQ,其中δ、α、β、γ、ε均为预设比例系数;

步骤P2:将用户下载信息Bi中的BiW、BiT、BiS以及BiY分别与行为判定模块中的文字特征对比单元、图片特征对比单元、视频特征对比单元、音频特征对比单元进行特征比对,并分别获取对应匹配值QiWB、QiTB、QiSB以及QiYB,通过公式BiQ=δ*(α*QiWB+β*QiTB+γ*QiSB+ε*QiYB)获得下载行为特征值BiQ;具体匹配过程如下:

文字特征对比单元的对比过程为:文字信息与文字特征对比单元中的敏感词库相匹配,通过匹配文字信息与敏感词库中的敏感词汇的相同数量,数量越多,匹配值越高;

图片特征对比单元的对比过程为:图片信息通过一种基于深度学习的图像识别技术,对图片及视频中的敏感信息进行识别,图片与视频中的敏感信息越多,则相应的匹配值越高;

音频特征对比单元的对比过程为:将音频信息中的语言转化为相应的文字信息,再将文字信息与敏感词库中的敏感词库箱匹配,通过匹配文字信息与敏感词库中的敏感词汇的相同数量,数量越多,匹配值越高;

步骤P3:将用户交易信息Ci中的CiL、CiJ、CiS以及CiT分别与行为判定模块中的交易判定单元进行比对,并分别获得相应的风险值QiLC、QiJC、QiSC以及QiTC,通过公式CiQ=δ*(α*QiLC+β*QiJC+γ*QiSC+ε*QiTC)获得交易行为特征值CiQ;

步骤P4:将用户访问信息Di中的DiL、DiR、DiS以及DiT分别与行为判定模块中的访问判定单元进行比对,并分别获得相应的风险值QiLD、QiRD、QiSD以及QiTD,通过公式DiQ=δ*(α*QiLD+β*QiRD+γ*QiSD+ε*QiTD)获得用户访问行为特征值DiQ;

步骤P5:将P1至P4中获得的AiQ、BiQ、CiQ以及DiQ带入公式Fi=λ(AiQ+BiQ+CiQ+DiQ)获得违法犯罪特征值Fi,其中λ为修正因子,取值为0.0452673,将获得的Fi特征值与系统设定至Mi进行比对;所述追踪预警模块将获取到的违法犯罪特征值Fi与系统设定值Mi进行对比,具体对比步骤如下:

第一步:当Fi<Mi时,追踪预警模块则自动判定无违法犯罪行为;

第二步:当Fi≥Mi时,且Mi≤Fi<ATi时,则追踪预警模块向管理中心发出预警信息,并将该用户的AiQ、BiQ、CiQ以及DiQ中的各项匹配值推送至管理中心,并将该用户标记为A类用户,ATi为系统预设阀值且ATi>Mi;

第三步:当ATi<Fi≤BTi时,则追踪预警模块向管理中心发出预警信息,并将该用户的AiQ、BiQ、CiQ以及DiQ中的各项匹配值推送至管理中心,同时将该用户标记为B类用户,并向该用户发送警告;

第四步:当Fi>BTi时,则追踪预警模块向管理中心发出预警信息,并将该用户AiQ、BiQ、CiQ以及DiQ中的各项匹配值推送至管理中心,同时将该用户标记为C类用户,并将该用户所有个人信息推送至管理中心,同时对该用户的IP地址进行锁定。

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