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基于大数据的信息安全分析方法及系统 

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申请/专利权人:深圳市鑫云安开发科技有限公司

摘要:本发明涉及信息安全数据处理技术领域,尤其涉及一种基于大数据的信息安全分析方法及系统,相比于现有技术,本发明通过用户输入信息大数据来训练输入间隔预测神经网络,通过输入间隔预测神经网络来判断一个字符串应有的间隔时间向量,并利用该间隔时间向量去对用户验证,使整个方法具备基于大数据的准确、普适性。在此基础上,本发明还通过用户输入信息大数据分析得到每个字符的输入间隔容错值,输入间隔容错值体现了不同用户个体输入相同字符的差异,这样联合输入间隔容错值和输入间隔预测神经网络就可以得到合理的、包含个体差异的输入间隔范围,从而实现对用户的有效验证,极大地降低了误判的概率,具备很好的实用性。

主权项:1.一种基于大数据的信息安全分析方法,其特征在于,包括:获取用户输入信息大数据,用户输入信息大数据包括每个用户的身份信息、历史密码和历史输入记录,历史输入记录包括每次输入历史密码时对应的字符输入间隔;根据每个历史密码及历史输入记录,建立训练集,训练集包括多个数据对,数据对包括字符串及该字符串对应的间隔时间向量;基于训练集训练输入间隔预测神经网络,输入间隔预测神经网络用于预测一个字符串输入时的间隔时间向量;根据身份信息、历史密码和历史输入记录,分析得到每个字符的输入间隔容错值;基于训练好的输入间隔预测神经网络及每个字符的输入间隔容错值,对用户进行验证。

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