[发明专利]一种基于大数据的集群对讲准入方法及系统

权利要求书

1.一种基于大数据的集群对讲准入方法，其特征在于，包括：

步骤1：获取请求加入对讲会议的至少一个第一集群；

步骤2：从预设的大数据平台上获取对应于所述第一集群的集群信息；

步骤3：基于所述集群信息，对所述第一集群进行准入验证；

步骤4：若准入验证通过，允许所述第一集群加入所述对讲会议；

所述步骤3：基于所述集群信息，对所述第一集群进行准入验证，包括：

从所述集群信息中确定对应于所述第一集群内的多个第一集群成员的成员信息；

基于预设的恶意评析模板，根据所述成员信息，对所述第一集群成员进行恶意评析，获得恶意值；

获取所述第一集群成员请求加入所述对讲会议的加入类型，所述加入类型包括：主动加入和被动加入；

当所述第一集群成员请求加入所述对讲会议的加入类型为主动加入时，若对应所述第一集群成员的所述恶意值大于等于预设的第一恶意阈值时，所述第一集群准入验证不通过；

否则，准入验证通过；

当所述第一集群成员请求加入所述对讲会议的加入类型为被动加入时，获取所述第一集群成员中请求对应所述第一集群成员被动加入所述对讲会议的第二集群成员的所述恶意值对应的预设的第二恶意阈值；

若对应所述第一集群成员的所述恶意值大于等于所述第二恶意阈值，所述第一集群准入验证不通过；

否则，准入验证通过；

所述基于预设的恶意评析模板，根据所述成员信息，对所述第一集群成员进行恶意评析，获得恶意值，包括：

对所述成员信息进行信息拆分，获得多个拆分信息；

基于所述拆分信息，构建第一信息向量；

从所述恶意评析模板中提取多个第一信息评价向量；

将所述第一信息向量与所述第一信息评价向量进行向量匹配；

若匹配符合，获取匹配符合的所述第一信息评价向量对应的评价方式，所述评价方式包括：单独评价和组合评价；

当匹配符合的所述第一信息评价向量对应的评价方式为单独评价时，获取匹配符合的所述第一信息评价向量对应的预设的第一恶意得分；

当匹配符合的所述第一信息评价向量对应的评价方式为组合评价时，获取匹配符合的所述第一信息评价向量对应的预设的组合评价信息，所述组合评价信息包括：第二恶意得分和所述第一信息评价向量中用于与匹配符合的所述第一信息评价向量进行组合评价的第二信息评价向量；

将第二信息评价向量与所述第一信息向量中除匹配符合的所述第一信息向量之外的第二信息向量进行匹配；

若匹配符合，将对应所述第二恶意得分作为第三恶意得分；

将累加计算所述第一恶意得分和所述第三恶意得分的恶意得分和作为恶意值。

2.如权利要求1所述的一种基于大数据的集群对讲准入方法，其特征在于，还包括：

步骤5：将准入验证未通过的所述第一集群作为第二集群，若在预设的第一时间内已经加入所述对讲会议的第三集群请求对所述第二集群进行担保临时准入时，允许所述第二集群临时加入所述对讲会议，同时，对所述第二集群进行行为监控。