一種基于開源數據的網絡用戶行為監測分析方法技術

本發明專利技術涉及網絡用戶行為監測分析領域，尤其涉及一種基于開源數據的網絡用戶行為監測分析方法，包括：基于開源數據得到網絡用戶歷史正常行為數據與網絡用戶歷史異常行為數據；利用所述網絡用戶歷史正常行為數據與網絡用戶歷史異常行為數據進行網絡用戶行為匹配處理得到網絡用戶行為待監測初始結果；利用所述網絡用戶行為待監測初始結果得到網絡用戶行為監測分析結果，基于大量開源數據保證了監測分析方法的適用性強，提升了監測的準確性，避免了單一數據或誤操作造成的誤差，在多時刻驗證的基礎上又提出了網絡瀏覽行為與網絡言論行為的結合處理，提升了監測分析結果的高度可信性，增強了對于異常網絡行為的掌控力度。增強了對于異常網絡行為的掌控力度。增強了對于異常網絡行為的掌控力度。

【技術實現步驟摘要】
一種基于開源數據的網絡用戶行為監測分析方法


[0001]本專利技術涉及網絡用戶行為監測分析領域，具體涉及一種基于開源數據的網絡用戶行為監測分析方法。

技術介紹

[0002]在大數量的網絡行為中存在著較難辨別且易產生風險的網絡用戶操作，而這些操作與危害網站或不文明網絡流言等有著密不可分的聯系，由于網絡用戶多，操作量大，如何準確的分辨哪些是正常操作，哪些是存在問題風險的操作成為亟需解決的難題，同時，要結合實際情況，利用開源數據對網絡用戶的風險行為進行預測分析，也逐漸成為擺在面前的難題之一。

技術實現思路

[0003]針對現有技術的不足，本專利技術提供了一種基于開源數據的網絡用戶行為監測分析方法，通過開源數據的采集積累，形成了一套針對性強，適用范圍廣的網絡用戶行為監測方法，大幅提升了監測的準確性與識別效率。
[0004]為實現上述目的，本專利技術提供了一種基于開源數據的網絡用戶行為監測分析方法，包括：基于開源數據得到網絡用戶歷史正常行為數據與網絡用戶歷史異常行為數據；利用所述網絡用戶歷史正常行為數據與網絡用戶歷史異常行為數據進行網絡用戶行為匹配處理得到網絡用戶行為待監測初始結果；利用所述網絡用戶行為待監測初始結果得到網絡用戶行為監測分析結果。
[0005]優選的，基于開源數據得到網絡用戶歷史正常行為數據與網絡用戶歷史異常行為數據包括：獲取開源數據中網絡用戶歷史正常行為數據；獲取開源數據中網絡用戶歷史疑似異常行為數據與網絡用戶歷史確定異常行為數據作為網絡用戶歷史異常行為數據；其中，行為數據包括網絡用戶瀏覽數據與網絡用戶言論數據。
[0006]優選的，利用所述網絡用戶歷史正常行為數據與網絡用戶歷史異常行為數據進行網絡用戶行為匹配處理得到網絡用戶行為待監測初始結果包括：利用網絡用戶行為待監測數據根據所述網絡用戶歷史正常行為數據與網絡用戶歷史異常行為數據得到網絡用戶行為待監測相關性數據；利用所述網絡用戶行為待監測相關性數據得到網絡用戶行為待監測初始結果。
[0007]進一步的，所述利用網絡用戶行為待監測數據根據所述網絡用戶歷史正常行為數據與網絡用戶歷史異常行為數據得到網絡用戶行為待監測相關性數據包括：利用所述網絡用戶歷史正常行為數據與網絡用戶歷史異常行為數據的網絡用戶歷史疑似異常行為數據獲取網絡用戶行為待監測相關性閾值；
利用網絡用戶行為待監測數據的網絡用戶言論數據進行語義分析處理后，根據所述網絡用戶行為待監測相關性閾值得到網絡用戶行為待監測相關性初始數據；判斷所述網絡用戶行為待監測相關性初始數據是否存在風險，若是，則利用所述網絡用戶行為待監測數據的網絡用戶瀏覽數據得到網絡用戶行為待監測相關性數據，否則，利用所述網絡用戶行為待監測相關性初始數據作為網絡用戶行為待監測相關性數據。
[0008]進一步的，利用所述網絡用戶歷史正常行為數據與網絡用戶歷史異常行為數據的網絡用戶歷史疑似異常行為數據獲取網絡用戶行為待監測相關性閾值包括：利用所述網絡用戶歷史異常行為數據的網絡用戶歷史疑似異常行為數據獲取網絡用戶歷史疑似異常特征數據；利用所述網絡用戶歷史疑似異常特征數據與網絡用戶歷史正常行為數據獲取網絡用戶行為待監測相關性閾值。
[0009]進一步的，利用所述網絡用戶歷史異常行為數據的網絡用戶歷史疑似異常行為數據獲取網絡用戶歷史疑似異常特征數據包括：利用所述網絡用戶歷史疑似異常行為數據的網絡用戶言論數據基于語義分析算法得到網絡用戶言論詞匯特征數據；利用所述網絡用戶歷史疑似異常行為數據的網絡用戶瀏覽數據基于惡意網站名單得到網絡用戶瀏覽網址特征數據；利用所述網絡用戶言論詞匯特征數據與網絡用戶瀏覽網址特征數據作為網絡用戶歷史疑似異常特征數據。
[0010]進一步的，利用所述網絡用戶歷史疑似異常特征數據與網絡用戶歷史正常行為數據獲取網絡用戶行為待監測相關性閾值包括：利用網絡用戶歷史疑似異常特征數據的網絡用戶言論詞匯特征數據與網絡用戶歷史正常行為數據的網絡用戶言論數據計算網絡用戶言論數據相似度值的計算式如下：其中，d1為網絡用戶言論數據相似度值，x
p
為網絡用戶歷史疑似異常特征數據的網絡用戶言論詞匯特征數據，y
p
為網絡用戶歷史正常行為數據的網絡用戶言論數據；利用網絡用戶歷史疑似異常特征數據的網絡用戶瀏覽網址特征數據與網絡用戶歷史正常行為數據的網絡用戶瀏覽數據計算網絡用戶瀏覽數據相似度值的計算式如下：其中，d2為網絡用戶瀏覽數據相似度值，m
p
為網絡用戶歷史疑似異常特征數據的網絡用戶瀏覽網址特征數據，n
p
為網絡用戶歷史正常行為數據的網絡用戶瀏覽數據；當存在網絡用戶歷史疑似異常特征數據的網絡用戶言論詞匯特征數據時，利用所述網絡用戶瀏覽數據相似度值作為網絡用戶行為待監測相關性閾值；當存在網絡用戶歷史疑似異常特征數據的網絡用戶瀏覽網址特征數據時，利用所述網絡用戶言論數據相似度值作為網絡用戶行為待監測相關性閾值。
[0011]進一步的，根據所述網絡用戶行為待監測相關性閾值得到網絡用戶行為待監測相關性初始數據包括：當網絡用戶行為待監測相關性初始數據均大于網絡用戶行為待監測相關性閾值時，所述網絡用戶行為待監測相關性初始數據為高風險；當網絡用戶行為待監測相關性初始數據任一大于網絡用戶行為待監測相關性閾值時，所述網絡用戶行為待監測相關性初始數據為低風險；當網絡用戶行為待監測相關性初始數據均小于網絡用戶行為待監測相關性閾值時，所述網絡用戶行為待監測相關性初始數據為無風險；其中，網絡用戶行為待監測相關性初始數據類型為網絡用戶瀏覽數據與網絡用戶言論數據。
[0012]進一步的，利用所述網絡用戶行為待監測相關性數據得到網絡用戶行為待監測初始結果包括：當網絡用戶行為待監測相關性數據為網絡用戶行為待監測數據的網絡用戶瀏覽數據時，判斷所述網絡用戶行為待監測數據的網絡用戶瀏覽數據中惡意網站的瀏覽數量是否超過50%，若是，則網絡用戶行為待監測初始結果為存在風險，否則，所述網絡用戶行為待監測初始結果為預計風險；當網絡用戶行為待監測相關性數據為網絡用戶行為待監測相關性初始數據時，判斷所述網絡用戶行為待監測相關性初始數據的風險變化趨勢是否為上升，若是，則網絡用戶行為待監測初始結果為存在風險，否則，網絡用戶行為待監測初始結果為暫無風險。
[0013]優選的，利用所述網絡用戶行為待監測初始結果得到網絡用戶行為監測分析結果包括：當所述網絡用戶行為待監測初始結果存在風險時，判斷所述網絡用戶行為待監測初始結果是否低于相鄰上一時刻網絡用戶行為待監測初始結果，若是，則所述網絡用戶行為監測分析結果為預計風險，否則，所述網絡用戶行為監測分析結果為存在風險；當所述網絡用戶行為待監測初始結果不存在風險時，所述網絡用戶行為監測分析結果為無風險。
[0014]與最接近的現有技術相比，本專利技術具有的有益效果：基于大量開源數據保證了監測分析方法的適用性強，不會脫離實際應用情況，同時對于風險行為操作進行多時刻驗證，提升了監測的準確性，避免了單一數據或誤操作造成的誤差，在多時刻驗證的基礎上又本文檔來自技高網...

【技術保護點】

【技術特征摘要】
1.一種基于開源數據的網絡用戶行為監測分析方法，其特征在于，包括：基于開源數據得到網絡用戶歷史正常行為數據與網絡用戶歷史異常行為數據；利用所述網絡用戶歷史正常行為數據與網絡用戶歷史異常行為數據進行網絡用戶行為匹配處理得到網絡用戶行為待監測初始結果；利用所述網絡用戶行為待監測初始結果得到網絡用戶行為監測分析結果。2.如權利要求1所述的一種基于開源數據的網絡用戶行為監測分析方法，其特征在于，基于開源數據得到網絡用戶歷史正常行為數據與網絡用戶歷史異常行為數據包括：獲取開源數據中網絡用戶歷史正常行為數據；獲取開源數據中網絡用戶歷史疑似異常行為數據與網絡用戶歷史確定異常行為數據作為網絡用戶歷史異常行為數據；其中，行為數據包括網絡用戶瀏覽數據與網絡用戶言論數據。3.如權利要求1所述的一種基于開源數據的網絡用戶行為監測分析方法，其特征在于，利用所述網絡用戶歷史正常行為數據與網絡用戶歷史異常行為數據進行網絡用戶行為匹配處理得到網絡用戶行為待監測初始結果包括：利用網絡用戶行為待監測數據根據所述網絡用戶歷史正常行為數據與網絡用戶歷史異常行為數據得到網絡用戶行為待監測相關性數據；利用所述網絡用戶行為待監測相關性數據得到網絡用戶行為待監測初始結果。4.如權利要求3所述的一種基于開源數據的網絡用戶行為監測分析方法，其特征在于，所述利用網絡用戶行為待監測數據根據所述網絡用戶歷史正常行為數據與網絡用戶歷史異常行為數據得到網絡用戶行為待監測相關性數據包括：利用所述網絡用戶歷史正常行為數據與網絡用戶歷史異常行為數據的網絡用戶歷史疑似異常行為數據獲取網絡用戶行為待監測相關性閾值；利用網絡用戶行為待監測數據的網絡用戶言論數據進行語義分析處理后，根據所述網絡用戶行為待監測相關性閾值得到網絡用戶行為待監測相關性初始數據；判斷所述網絡用戶行為待監測相關性初始數據是否存在風險，若是，則利用所述網絡用戶行為待監測數據的網絡用戶瀏覽數據得到網絡用戶行為待監測相關性數據，否則，利用所述網絡用戶行為待監測相關性初始數據作為網絡用戶行為待監測相關性數據。5.如權利要求4所述的一種基于開源數據的網絡用戶行為監測分析方法，其特征在于，利用所述網絡用戶歷史正常行為數據與網絡用戶歷史異常行為數據的網絡用戶歷史疑似異常行為數據獲取網絡用戶行為待監測相關性閾值包括：利用所述網絡用戶歷史異常行為數據的網絡用戶歷史疑似異常行為數據獲取網絡用戶歷史疑似異常特征數據；利用所述網絡用戶歷史疑似異常特征數據與網絡用戶歷史正常行為數據獲取網絡用戶行為待監測相關性閾值。6.如權利要求5所述的一種基于開源數據的網絡用戶行為監測分析方法，其特征在于，利用所述網絡用戶歷史異常行為數據的網絡用戶歷史疑似異常行為數據獲取網絡用戶歷史疑似異常特征數據包括：利用所述網絡用戶歷史疑似異常行為數據的網絡用戶言論數據基于語義分析算法得到網絡用戶言論詞匯特征數據；
利用所述網絡用戶歷史疑似異常行為數據的網絡用戶瀏覽數據基于惡意網站名單得到網絡用戶瀏覽網址特征數據；利用所述網絡用戶言論詞匯特征數據與網絡用戶瀏覽網址特征數據作為網絡用戶歷史疑似異常特征數據。7.如權利要求5所述的一種基于開源數據的網絡用戶行為監測分析方法，其特征在于，利用所述網絡用戶歷史疑似異常特征數據...

【專利技術屬性】
技術研發人員：趙志慶，侯玉柱，王巍，董席峰，張雨銘威，
申請(專利權)人：天津戎行集團有限公司，
類型：發明
國別省市：