[发明专利]通过大数据网络进行农业数据安全清洗的工作方法

说明书

本发明提出了一种通过大数据网络进行农业数据安全清洗的工作方法，包括：S1，从IoT物联网中的云端服务器选取农业数据安全行为数据作为目标数据进行安全行为感知，得到所述目标数据的安全行为状态数据，按照防护需求选取所述目标数据的安全行为状态数据；S2，设置云端服务器农业数据安全行为状态标记的格式；S3，对农业数据安全行为标记进行筛选过程中，建立安全行为期望函数，并通过设置权重函数对农业数据安全行为标记进行概率度量，从而评价农业数据安全行为标记的预期目标并形成决策模型，上传至云端服务器进行数据同步，并分发至上位机服务器集群。

技术领域

本发明涉及IoT物联网数据安全领域，尤其涉及一种通过大数据网络进行农业数据安全清洗的工作方法。

背景技术

当今社会信息化程度逐渐提高，需要大数据分析进行技术支持，每个网关节点都需要数据的上传和下载，这些数据在传输过程中其云端服务器分发数据并进行安全行为分析，安全行为交互是以数据为载体，对于大数据网络环境下的农业数据进行安全操作过程中，其大数据网络筛选分析的操作行为对于整个网络安全至关重要，这就亟需本领域技术人员解决相应的技术问题。

发明内容

本发明旨在至少解决现有技术中存在的技术问题，特别创新地提出了一种通过大数据网络进行农业数据安全清洗的工作方法。

为了实现本发明的上述目的，本发明提供了一种通过大数据网络进行农业数据安全清洗的工作方法，包括：

S1，从IoT物联网中的云端服务器选取农业数据安全行为数据作为目标数据进行安全行为感知，得到所述目标数据的安全行为状态数据，按照防护需求选取所述目标数据的安全行为状态数据；

S2，设置云端服务器农业数据安全行为状态标记的格式，生成云端服务器农业数据安全行为状态标记，将所述云端服务器农业数据安全行为状态标记分别存入本地服务器上位机服务器集群与本地服务器集群；

S3，对农业数据安全行为标记进行筛选过程中，建立安全行为期望函数，并通过设置权重函数对农业数据安全行为标记进行概率度量，从而评价农业数据安全行为标记的预期目标并形成决策模型，上传至云端服务器进行数据同步，并分发至上位机服务器集群。

优选的，所述S1包括：

S1-1，对所述安全行为状态数据进行分析评估，生成分析评估结果；依据所述分析评估结果匹配安全防护策略，并依据所述安全防护策略执行至少一个安全管控方法对所述安全行为状态数据进行安全管控，确定对应的安全管控结果；依据所述安全管控结果重新对所述安全行为状态数据进行逐层筛查，得到所述安全行为状态数据的安全状态，开始对所述安全行为状态数据进行安全行为数据采集，生成对应的安全行为数据特征集，所述特征集包括属性特征；对所述特征集的属性特征进行颗粒化筛选，生成对应的颗粒集包括所述安全行为状态数据对应的特定安全行为数据颗粒；安全行为数据颗粒包括：IoT物联网云端服务器遭遇恶意攻击，与云端服务器进行数据交互的上位机服务器集群发生宕机或者恶意攻击，本地服务器集群发生宕机或者恶意攻击。

优选的，所述S1还包括：

S1-2，结合云端服务器获取的农业数据安全行为状态数据的安全行为数据特征集{B₁,B₂,…,B_A}，和云端服务器的颗粒集{C₁,C₂,…,C_A}，构造云端服务器的行为状态矩阵{D₁,D₂,…,D_A}；

初始化农业数据的安全行为状态数据相关参数；对农业数据安全行为状态属性b对应的云端服务器的行为状态矩阵D_b，关于其对应的云端服务器的行为状态矩阵D_b和行为获取时间特征矩阵E_b，构造安全行为训练函数F_b；