[发明专利]一种基于大数据的数据安全防漏管理方法、系统和介质

说明书

本申请实施例提供了一种基于大数据的数据安全防漏管理方法、系统和介质。属于数据防漏管理技术领域。该方法包括：对用户的数据资源进行分类分级和数据分布描述，建立数据资源地图画像，并提取关键层级和敏感数据，根据访问端行为相关的关键敏感数据对访问端进行身份相关性辨识和异常性判断，根据异常行为信息进行溯源找到数据源，对数据源模块建立虚拟场景模型并对信息进行风险系数评估，以及风险的防漏响应和机制调整；从而对数据资源进行数据描述识别，根据访问端行为数据与身份进行异常性辨识，再通过异常行为的数据源建立模型并评估风险和防漏机制调级，实现通过大数据手段对数据资源的异常行为进行辨识再对数据源进行风险评估和调级技术。

技术领域

本申请涉及大数据及数据安全防漏管理技术领域，具体而言，涉及一种基于大数据的数据安全防漏管理方法、系统和介质。

背景技术

数据资源是企业和社会最重要的构成，数据资源的安全和防漏是广泛关注的焦点，由于数据资源的不同类别和层级的数据复杂交错，且对于数据的应用和联通以及访问链块具有复杂的多样性，导致对数据的应用渠道和访问者存在数据泄露隐患，且存在由于身份或链条渠道的潜在漏洞导致数据管理存在风险漏洞，无法通过对访问用户的身份安全性和行为超规情况判断数据应用的管理有效性，缺乏针对数据资源进行有效辨识管理，根据访问用户行为进行风险度判断，以及通过数据分级分层和用户行为对数据链块进行防漏识别和防漏的智慧化技术，导致对数据资源的应用行为合规性和数据源防漏能力缺乏足够精准的认知和防范。

针对上述问题，目前亟待有效的技术解决方案。

发明内容

本申请实施例的目的在于提供一种基于大数据的数据安全防漏管理方法、系统和介质，可以实现对数据资源进行数据描述识别，根据访问端行为数据与身份进行异常性辨识，再通过异常行为的数据源建立模型并评估风险和防漏机制调级，实现通过大数据手段对数据资源的异常行为进行辨识再对数据源进行风险评估和调级技术。

本申请实施例还提供了一种基于大数据的数据安全防漏管理方法，包括以下步骤：

采集用户的数据资源，利用预设的数据识别分类分级模型对数据资源进行分类分级，并对数据进行类型标记和级别标记；

根据数据标记的类型和级别对数据资源进行数据分布描述，并建立用户数据资源地图画像，根据所述数据资源地图画像提取数据层级，并获得用户的关键层级数据和敏感数据；

监测并采集与所述用户数据资源相关的访问端行为信息，识别与所述访问端行为信息相关的关键层级数据和敏感数据，对所述关键层级数据和敏感数据结合所述访问端行为信息对数据访问端进行身份相关性辨识；

根据相关性辨识的结果数据与访问端行为度预设值对访问端行为进行异常性判断，若访问端行为存在异常，则将所述访问端行为信息标记为异常行为信息；

根据预设行为感知溯源平台对所述异常行为信息进行溯源，找到异常行为信息的数据源，对数据源模块的数据传输联通进行场景数据描述，获得数据源模块虚拟场景模型并进行信息提取，对提取的信息进行数据源模块的风险系数评估；

根据评估获得的风险系数对所述数据源模块进行防漏响应，若所述风险系数的超出阈值，则提升数据源模块的防漏机制。

可选地，在本申请实施例所述的基于大数据的数据安全防漏管理方法中，采集用户数据资源，利用预设的数据识别分类分级模型对数据资源进行分类分级，并对数据进行类型标记和级别标记，包括：

采集用户的数据资源，所述数据资源包括用户的全业务数据；

获取预设的数据识别分类分级模型，所述数据识别分类分级模型根据用户资源数据库的数据样本进行训练获得；

所述数据样本包括多个历史用户数据资源的分类分级信息；

根据所述数据识别分类分级模型对所述数据资源进行处理，获得数据资源的分类分级信息；

对分类分级信息对应的所述数据资源的数据进行类型标记和级别标记。