[发明专利]一种基于应用环境识别的数据产权保护系统和方法

摘要

本发明公开了一种基于应用环境识别的数据产权保护系统和方法，属于软件分析技术领域，主要分为环境样本集提取模块、神经网络优化模块、数据访问模块、待测样本提取模块、分类和识别模块和数据访问处理模块六个部分，环境样本集提取模块指出目标特征同时建立环境样本集的特征库，神经网络优化模块根据特征库对神经网络进行优化训练，数据访问模块指出数据的访问方式，待测样本提取模块提取待检测设备环境样本，分类和识别模块处理样本数据得出识别结果，数据访问处理模块对识别结果进行判定和数据匹配。本发明能够自动识别所处的单机及网络环境，具有一定的弹性，根据环境识别的结果作为认证，解决了一系列痛点问题。

主权项

1.一种基于应用环境识别的数据产权保护系统，其特征在于，包括：环境样本集提取模块：获取样本单机环境及网络环境的环境样本集，提取各环境样本中目标特征的特征值，建立环境样本集的特征库；神经网络优化模块：建立部分连接的神经网络进化模型，根据环境样本集的特征库，利用遗传算法对所述部分连接的神经网络进化模型的各个连接进行优化计算,获得最优的部分连接的神经网络进化模型；包括以下几个步骤：步骤2.1：建立部分连接的神经网络进化模型，其中，所述部分连接的神经网络进化模型的输入层设有H个神经元，所述输入层的每个神经元连接到中间层的2个神经元；所述部分连接的神经网络进化模型的中间层设有10个神经元，且所述中间层每个神经元连接到非输入层的2个神经元；所述部分连接的神经网络进化模型的输出层设有1个神经元，所述输出层的神经元与2个中间层的神经元连接；步骤2.2：分别将环境样本集中各环境样本的所有特征值输入所述部分连接的神经网络进化模型；步骤2.3：计算第一代部分连接的神经网络进化模型的适应度值：其中，F为适应度，Mi(t)为符合要求的环境样本的实际输出,Nj(t)为不符合要求的环境样本的实际输出,i和j为整数变量，M为符合要求的环境样本个数，N为不符合要求的环境样本个数,p为正例的期望输出,q为反例的期望输出,T为“t ick”的总数,且T＝10，α、β为平衡正例和反例的因子,其中αM＝βN；步骤2.4：设置停止优化部分连接的神经网络进化模型的适应度阈值；步骤2.5：通过改变连接的权值、切断连接和建立连接来进化部分连接的神经网络进化模型；步骤2.6：计算经过步骤2.5处理后的部分连接的神经网络进化模型的适应度值；步骤2.7：若小于步骤2.4中的适应度阈值，则重复步骤2.5‑2.6，否则进入步骤2.8；步骤2.8：选取适应度最大的部分连接的神经网络进化模型作为最优解，获得最优部分连接的神经网络进化模型；数据访问模块：当待检测设备请求访问数据接口时，判断待检测设备是否成功安装驱动，若成功安装驱动则允许调用接口访问数据，否则不允许使用该接口；待测样本提取模块：获取待检测设备的环境样本，并提取各环境样本中目标特征的待检测设备特征值；分类和识别模块：将待检测设备特征值输入最优部分连接的神经网络进化模型,经过最优的部分连接的神经网络进化模型处理得到识别结果；数据访问处理模块：判断识别模块中得到的识别结果，若识别出符合要求的单机及网络环境，即产生正确的密钥，允许访问数据，若未能识别出符合要求的单机及网络环境，则拒绝访问数据。