[发明专利]一种基于云计算的异常用户行为分析方法及系统

说明书

本发明提供一种基于云计算的异常用户行为分析方法及系统，通过设定人工智能模型，对存在更新需求的行为偏好知识库和待处理的异常用户行为日志进行关键内容挖掘以获得知识库更新指示信息，该知识库更新指示信息可以用于反映存在更新需求的行为偏好知识库中涵盖的待修正知识内容以及待补全知识内容中的至少一种，进而可以通过设定人工智能模型和知识库更新指示信息，对存在更新需求的行为偏好知识库进行更新操作，例如，可以过滤存在更新需求的行为偏好知识库中的待修正知识内容，和/或完善存在更新需求的行为偏好知识库中不完整的行为偏好知识特征，得到具有高质量评价的已更新行为偏好知识库。

技术领域

本发明涉及户行为分析技术领域，尤其涉及一种基于云计算的异常用户行为分析方法及系统。

背景技术

在云计算背景下，通过对用户行为监测获得的数据进行分析研究的行为通常总结为用户行为分析。一方面，通过对正常用户行为进行分析能够让产品更加详细、清楚地了解用户的行为习惯，从而找出不同类型的产品存在的问题，有助于产品升级从而有效提高业务转化率。另一方面，通过对异常用户行为进行分析可以进行适应性的安全信息防护。然而，相关针对异常用户行为的分析技术难以保障信息防护的质量，针对该问题，发明人经长期的深入研究分析发现，用于反映异常用户行为的行为偏好的知识库对信息防护质量的影响至关重要，但是上述技术难以获得高质量的应对信息防护的知识库。

发明内容

本发明提供一种基于云计算的异常用户行为分析方法及系统，为实现上述技术目的，本申请采用如下技术方案。

第一方面是一种基于云计算的异常用户行为分析方法，应用于云计算服务系统，所述方法至少包括：接收待处理的异常用户行为日志和所述待处理的异常用户行为日志对应的存在更新需求的行为偏好知识库；通过完成配置的具有行为偏好知识库更新功能的设定人工智能模型，对所述存在更新需求的行为偏好知识库和所述待处理的异常用户行为日志进行关键内容挖掘以获得知识库更新指示信息；其中，所述知识库更新指示信息用于反映所述存在更新需求的行为偏好知识库对应的待修正知识内容以及待补全知识内容中的至少一种；通过所述设定人工智能模型和所述知识库更新指示信息，对所述存在更新需求的行为偏好知识库进行更新操作，得到已更新行为偏好知识库。

如此设计，通过设定人工智能模型，对存在更新需求的行为偏好知识库和待处理的异常用户行为日志进行关键内容挖掘以获得知识库更新指示信息，该知识库更新指示信息可以用于反映存在更新需求的行为偏好知识库中涵盖的待修正知识内容以及待补全知识内容中的至少一种，进而可以通过设定人工智能模型和知识库更新指示信息，对存在更新需求的行为偏好知识库进行更新操作，例如，可以过滤存在更新需求的行为偏好知识库中的待修正知识内容，或者完善存在更新需求的行为偏好知识库中不完整的行为偏好知识特征，得到具有高质量评价的已更新行为偏好知识库。这样一来，可以保障已更新行为偏好知识库从全局层面反映存在攻击威胁和危险意图的行为偏好知识特征，进而为后续的信息安防分析提供准确可信的数据信息基础。

在一种可示性实施例中，所述通过所述设定人工智能模型和所述知识库更新指示信息，对所述存在更新需求的行为偏好知识库进行更新操作，得到已更新行为偏好知识库，包括：通过所述设定人工智能模型对所述知识库更新指示信息和所述存在更新需求的行为偏好知识库进行关键内容挖掘以获得目标关键内容集；其中，所述目标关键内容集旨在指示过滤所述存在更新需求的行为偏好知识库中的待修正知识内容，和/或，旨在指示完善所述存在更新需求的行为偏好知识库中的行为偏好知识特征；通过所述目标关键内容集对所述存在更新需求的行为偏好知识库进行更新操作以获得所述已更新行为偏好知识库。

如此设计，通过获得目标关键内容集，该目标关键内容集能够过滤掉存在更新需求的行为偏好知识库中的待修正知识内容和/或能够完善存在更新需求的行为偏好知识库中的行为偏好知识特征，在通过目标关键内容集对存在更新需求的行为偏好知识库进行更新操作以获得具有高质量评价的已更新行为偏好知识库。