[发明专利]一种基于云服务的信息安全管理系统在审
申请号: | 202110393970.2 | 申请日: | 2021-04-13 |
公开(公告)号: | CN113301011A | 公开(公告)日: | 2021-08-24 |
发明(设计)人: | 麦荣章 | 申请(专利权)人: | 麦荣章 |
主分类号: | H04L29/06 | 分类号: | H04L29/06;G06K9/62 |
代理公司: | 广州海藻专利代理事务所(普通合伙) 44386 | 代理人: | 郑凤姣 |
地址: | 529200 广东省江门市台山*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 服务 信息 安全管理 系统 | ||
1.一种基于云服务的信息安全管理系统,其特征在于,所述基于云服务的信息安全管理系统包括:
网络检测模块,与中央控制模块连接,用于通过网络检测程序进行无线网络的检测,得到网络可信度检测结果;所述网络可信度检测结果包括网络为可信或是网络为不可信;
网络连接模块,与中央控制模块连接,用于通过无线网络在“网络为可信”状态下进行终端与云服务器的网络连接;
所述通过无线网络在“网络为可信”状态下进行终端与云服务器的网络连接,包括:
对不同类型的网络连接数据,进行数据预处理和特征提取;
根据所提取的特征,通过广义回归神经网络结合模糊聚类算法进行迭代和训练得出的聚类结果;
所述通过广义回归神经网络结合模糊聚类算法进行迭代和训练得出的聚类结果,包括:
根据模糊聚类算法将数据进行分类,并计算每类的聚类中心;
FCM把n个向量xk分为c个模糊类,并求每类的聚类中心ci,从而使模糊目标函数最小;
模糊聚类的目标函数为:;
其中,dij=||ci-xj||为样本向量距离中心点的欧式距离,ci是第i类的中心,,m为样本个数,j为属性列;每一聚类中心的计算公式为:
;
通过隶属度函数计算隶属度值,构成模糊矩阵;
隶属度函数为:
;
从模糊矩阵中选择训练样本,作为广义神经网络的训练输入;
在模糊矩阵中选择距离中心值最小的m个样本作为训练样本,通过n*m组数据作为广义神经网络的训练输入;
根据广义神经网络的训练输入,预测输出入侵数据类别;
将数据重新分为n类,找出最靠近每类中心值的样本作为训练样本;得出聚类结果;
根据所述聚类结果,通过设置可信度权重向量和网络连接可信度算法计算相应分类的可信度估值;
获取网络可信度检测结果,在“网络为可信”状态下进行终端与云服务器的网络连接;
信息加密模块,与中央控制模块连接,用于通过信息加密程序进行待管理信息的加密,得到加密信息;
信息传输模块,与中央控制模块连接,用于通过信息传输程序进行加密信息的传输;
中央控制模块,与网络检测模块、网络连接模块、信息加密模块、信息传输模块连接,用于通过主控机对各个连接模块的运行进行控制,保证各个模块正常运行。
2.如权利要求1所述基于云服务的信息安全管理系统,其特征在于,所述基于云服务的信息安全管理系统还包括:
信息接收模块,与中央控制模块连接,用于通过信息接收器进行传输的加密信息的接收,得到加密信息;
信息解密程序,与中央控制模块连接,用于通过信息解密程序进行接收的加密信息的解密,得到解密后信息;
特征提取模块,与中央控制模块连接,用于通过特征提取程序进行解密后信息的特征提取,得到解密后信息的特征;
数据库构建模块,与中央控制模块连接,用于通过数据库构建程序依据解密后信息的特征进行数据库的构建,得到用含有信息的数据库;
信息存储模块,与中央控制模块连接,用于通过云端存储器对含有信息的数据库进行存储。
3.如权利要求1所述基于云服务的信息安全管理系统,其特征在于,所述通过网络检测程序进行无线网络的检测,得到网络可信度检测结果,包括:
对规则库进行分段;对每个分段选取随机样本进行挖掘,读取频繁项集;
根据所述频繁项集生成候选项集;
扫描所述数据库,确定每一候选集的支持度,删除支持度小于阈值的候选项集;
合并分段样本的频繁项集,并扫描验证;
根据对应类别属性的可信度权重向量,再次调整规则的可信度。
4.如权利要求3所述基于云服务的信息安全管理系统,其特征在于,所述支持度是候选集中包含随机样本的事物数与所有事物数之比。
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