【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及瀏覽器窗口隱私加密，尤指一種瀏覽器窗口隱私加密的管理辦法。
技術介紹
1、在當今數字化時代，隱私保護和數據安全問題備受關注。隨著網絡攻擊技術的不斷升級，用戶的隱私仍然容易受到威脅，特別是在瀏覽器窗口被多方利用的情況下?，F有的瀏覽器隱私保護技術還不夠完善，主要存在以下問題：當用戶同時打開多個瀏覽器窗口，特別是在公共計算機上使用時，個人隱私信息容易被他人竊??；雖然密碼管理器可以幫助用戶管理和存儲密碼，但它們本身也可能成為攻擊目標；現有技術未能提供智能化的隱私管理，無法根據用戶的訪問習慣和需求自動調整隱私保護策略，使得隱私管理效果受到限制。
技術實現思路
1、為解決上述問題，本專利技術提供一種瀏覽器窗口隱私加密的管理辦法。
2、為實現上述目的，本專利技術采用的技術方案是：
3、一種瀏覽器窗口隱私加密的管理辦法，包含以下步驟：
4、在打開瀏覽器窗口時進行身份驗證；
5、接收用戶請求時，根據用戶的身份信息和其他安全參數生成一個唯一的窗口密碼；
6、實時監測用戶在瀏覽器窗口內的瀏覽行為；
7、利用機器學習算法分析用戶的瀏覽行為，動態評估窗口內的隱私風險；
8、建立訪問控制機制，為當前窗口選擇隱私級別，設置加密和數據保護策略；
9、通過安全審計日志，記錄窗口內的所有活動；
10、提供隱私報告，分析瀏覽器窗口的隱私風險并為用戶提供相關建議。
11、進一步的，所述身份
12、進一步的，所述接收用戶請求時，根據用戶的身份信息和其他安全參數生成一個唯一的窗口密碼，包括以下步驟：
13、收集用戶的身份信息以及其他相關的安全參數，所述安全參數包括用戶的設備信息、位置信息和訪問時間；
14、對收集到的安全參數進行哈希處理和運用非對稱加密算法加密；
15、使用已驗證的用戶身份信息和處理后的安全參數，生成一個唯一的窗口密碼；
16、對生成的窗口密碼進行加密存儲管理，并定期評估和更新。
17、進一步的，所述機器學習算法包括邏輯回歸算法、隨機森林算法、神經網絡算法和關聯規則挖掘算法中的一種或多種。
18、更進一步的，所述利用機器學習算法分析用戶的瀏覽行為，動態評估窗口內的隱私風險，包括以下步驟：
19、收集用戶在瀏覽器窗口的行為數據，并對行為數據進行預處理；
20、對收集到的行為數據進行關鍵特征提取；
21、設計和訓練神經網絡模型，使用預處理的數據來訓練神經網絡模型，使用測試集評估模型的性能；
22、使用訓練好的神經網絡模型，根據用戶行為數據發現隱私風險相關的關聯規則；
23、利用發現的關聯規則，動態評估窗口內的隱私風險；
24、實時監測用戶行為并根據隱私風險評估做出決策；
25、生成隱私報告，分析窗口的隱私風險并為用戶提供相關建議。
26、進一步的，所述為當前窗口選擇隱私級別，設置加密和數據保護策略，包括以下步驟：
27、在進行隱私風險評估后，生成隱私風險分數；
28、通過隱私風險分數，根據隱私級別設置，決定當前瀏覽器窗口的隱私級別；
29、根據選擇的隱私級別，設置數據保護策略；
30、通知和用戶進行交互，通過通知用戶，讓用戶了解當前窗口的隱私情況和所采取的措施；
31、定期監控用戶在瀏覽器窗口內的活動，動態調整隱私級別和保護策略。
32、更進一步的，所述隱私級別的設置從高到低依次是嚴格隱私級別、中等隱私級別、低隱私級別和自定義隱私級別。
33、進一步的，所述活動包括對瀏覽器窗口的訪問、身份驗證、窗口密碼生成和數據操作的審計和監控。
34、更進一步的，所述在記錄窗口內的所有活動時，對用戶的敏感信息得到進行匿名化和/或脫敏處理。
35、本專利技術的有益效果在于：
36、本專利技術中通過在瀏覽器窗口打開時進行身份驗證，確保只有授權用戶能夠訪問窗口，從而減少未經授權的訪問，提高安全性。為每個用戶生成唯一的窗口密碼，增加窗口的安全性，使窗口內容對未授權訪問者更加難以獲取。監測用戶在瀏覽器窗口內的行為，幫助及時識別潛在的隱私風險，有助于保護用戶數據和隱私。
37、本專利技術中利用機器學習算法對用戶的瀏覽行為進行分析，可以更好地了解用戶的習慣和風險模式，幫助提高隱私保護的效果。通過分析用戶行為，實時評估窗口內的隱私風險，從而可以采取適當的措施來減輕風險。
38、本專利技術中根據用戶的身份和隱私風險評估，為每個窗口選擇適當的隱私級別，設置加密和數據保護策略，確保用戶數據得到適當的保護。記錄窗口內的所有活動，為了追蹤窗口的使用情況，審計日志對于識別異?；顒雍妥粉檾祿L問非常重要。為用戶提供隱私報告，分析窗口的隱私風險，并為用戶提供相關建議，幫助用戶了解和改善其隱私保護措施。
本文檔來自技高網...【技術保護點】
1.一種瀏覽器窗口隱私加密的管理辦法，其特征在于，包含以下步驟：
2.根據權利要求1所述的一種瀏覽器窗口隱私加密的管理辦法，其特征在于，所述身份驗證包括用戶名和密碼、生物識別認證、安全問題認證、數字證書和零知識證明。
3.根據權利要求1所述的一種瀏覽器窗口隱私加密的管理辦法，其特征在于，所述接收用戶請求時，根據用戶的身份信息和其他安全參數生成一個唯一的窗口密碼，包括以下步驟：
4.根據權利要求1所述的一種瀏覽器窗口隱私加密的管理辦法，其特征在于，所述機器學習算法包括邏輯回歸算法、隨機森林算法、神經網絡算法和關聯規則挖掘算法中的一種或多種。
5.根據權利要求4所述的一種瀏覽器窗口隱私加密的管理辦法，其特征在于，所述利用機器學習算法分析用戶的瀏覽行為，動態評估窗口內的隱私風險，包括以下步驟：
6.根據權利要求1所述的一種瀏覽器窗口隱私加密的管理辦法，其特征在于，所述為當前窗口選擇隱私級別，設置加密和數據保護策略，包括以下步驟：
7.根據權利要求6所述的一種瀏覽器窗口隱私加密的管理辦法，其特征在于，所述隱私級別的設
8.根據權利要求1所述的一種瀏覽器窗口隱私加密的管理辦法，其特征在于，所述活動包括對瀏覽器窗口的訪問、身份驗證、窗口密碼生成和數據操作的審計和監控。
9.根據權利要求8所述的一種瀏覽器窗口隱私加密的管理辦法，其特征在于，所述在記錄窗口內的所有活動時，對用戶的敏感信息得到進行匿名化和/或脫敏處理。
...【技術特征摘要】
1.一種瀏覽器窗口隱私加密的管理辦法，其特征在于，包含以下步驟：
2.根據權利要求1所述的一種瀏覽器窗口隱私加密的管理辦法，其特征在于，所述身份驗證包括用戶名和密碼、生物識別認證、安全問題認證、數字證書和零知識證明。
3.根據權利要求1所述的一種瀏覽器窗口隱私加密的管理辦法，其特征在于，所述接收用戶請求時，根據用戶的身份信息和其他安全參數生成一個唯一的窗口密碼，包括以下步驟：
4.根據權利要求1所述的一種瀏覽器窗口隱私加密的管理辦法，其特征在于，所述機器學習算法包括邏輯回歸算法、隨機森林算法、神經網絡算法和關聯規則挖掘算法中的一種或多種。
5.根據權利要求4所述的一種瀏覽器窗口隱私加密的管理辦法，其特征在于，所述利用機器學習算法分析用戶的...
【專利技術屬性】
技術研發人員：楊奚誠，邵翔，于鳳杰，鄭銳，潘慧，
申請(專利權)人：合肥大多數信息科技有限公司，
類型：發明
國別省市：
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