数据处理的方法、装置、电子设备和存储介质与流程

本发明涉及数据处理，尤其涉及一种数据处理的方法、装置、电子设备和存储介质。

背景技术：

1、近年来，数据泄露是数据安全中面临的最大风险，为了应对数据安全的风险，很多企业机构在不断完善安全建设，以便于及时发现安全风险并告警。相关技术中，数据安全运营过程中会涉及大量的风险识别，通常以人工为主实现，这种方式严重依赖安全工程师等专家经验及其对安全防御技术的熟练程度，很容易出现安全风险告警遗漏或误报。

技术实现思路

1、有鉴于此，本发明实施例提供一种数据处理的方法、装置、电子设备和存储介质，能够解决以人工为主实现风险识别，严重依赖安全工程师等专家经验及其对安全防御技术的熟练程度，导致安全风险告警遗漏或误报的问题。

2、为实现上述目的，根据本发明实施例的一个方面，提供了一种数据处理的方法。

3、本发明实施例的一种数据处理的方法包括：接收输入的风险事件，提取所述风险事件中风险参数；

4、基于所述风险参数从预设数据集中获取关联的要素集合，生成所述要素集合对应的知识图谱；

5、调用预设的识别模型，识别所述知识图谱中的各异常对象；

6、响应于所述异常对象满足第一预设条件，根据所述异常对象和所述预设数据集更新所述要素集合，更新所述知识图谱，以识别更新后知识图谱中的新异常对象；

7、响应于所述新异常对象满足第二预设条件，根据识别出的异常对象生成安全策略，以触发对应的安全处理程序。

8、在一个实施例中，基于所述风险参数从预设数据集中获取关联的要素集合，包括：

9、生成所述风险参数对应的风险向量，将所述风险向量与预设数据集匹配，得到匹配结果；

10、响应于所述匹配结果关联安全事件，根据所述安全事件生成安全策略；响应于所述匹配结果未关联安全事件，从预设数据集中获取关联的要素集合。

11、在又一个实施例中，调用预设的识别模型，识别所述知识图谱中的各异常对象，包括：

12、根据所述知识图谱生成实体关联特征集合，计算所述知识图谱中各实体对应所述目标实体的异常得分，以确定异常对象，其中，所述目标实体与所述风险参数对应。

13、在又一个实施例中，计算所述知识图谱中各实体对应所述目标实体的异常得分，以确定异常对象，包括：

14、对实体关联特征集合中各实体关联特征，计算实体对应目标实体的实体偏离度，根据所述实体关联特征中实体所属类型和所述实体偏离度计算各类型实体的整体偏离度，以根据所述整体偏离度和所述实体偏离度确定异常对象。

15、在又一个实施例中，计算所述知识图谱中各实体对应所述目标实体的异常得分，以确定异常对象，包括：

16、以所述目标实体为根节点，根据所述实体关联特征集合中各实体关联特征的实体属性确定叶子结点，以生成所述实体关联特征集合的树结构，根据各叶子结点与所述根节点之间的距离确定各实体对应所述目标实体的异常得分，以确定出异常对象。

17、在又一个实施例中，计算所述知识图谱中各实体对应所述目标实体的异常得分，以确定异常对象，包括：

18、对实体关联特征集合中各实体关联特征，根据实体属性之间的相似度计算实体的密度，根据所述密度计算各实体对应所述目标实体的异常得分，以确定异常对象。

19、为实现上述目的，根据本发明实施例的另一方面，提供了一种数据处理的装置。

20、本发明实施例的一种数据处理的装置包括：提取单元，用于接收输入的风险事件，提取所述风险事件中风险参数；

21、生成单元，用于基于所述风险参数从预设数据集中获取关联的要素集合，生成所述要素集合对应的知识图谱；

22、识别单元，用于调用预设的识别模型，识别所述知识图谱中的各异常对象；

23、所述识别单元，还用于响应于所述异常对象满足第一预设条件，根据所述异常对象和所述预设数据集更新所述要素集合，生成更新的知识图谱，以识别更新后知识图谱中的新异常对象；

24、触发单元，用于响应于所述新异常对象满足第二预设条件，根据识别的异常对象生成安全策略，以触发对应的安全处理程序。

25、在一个实施例中，所述生成单元，具体用于：

26、生成所述风险参数对应的风险向量，将所述风险向量与预设数据集匹配，得到匹配结果；

27、响应于所述匹配结果关联安全事件，根据所述安全事件生成安全策略；响应于所述匹配结果未关联安全事件，从预设数据集中获取关联的要素集合。

28、在又一个实施例中，所述识别单元，具体用于：

29、根据所述知识图谱生成实体关联特征集合，计算所述知识图谱中各实体对应所述目标实体的异常得分，以确定异常对象，其中，所述目标实体与所述风险参数对应。

30、在又一个实施例中，所述识别单元，具体用于：

31、对实体关联特征集合中各实体关联特征，计算实体对应目标实体的实体偏离度，根据所述实体关联特征中实体所属类型和所述实体偏离度计算各类型实体的整体偏离度，以根据所述整体偏离度和所述实体偏离度确定异常对象。

32、在又一个实施例中，所述识别单元，具体用于：

33、以所述目标实体为根节点，根据所述实体关联特征集合中各实体关联特征的实体属性确定叶子结点，以生成所述实体关联特征集合的树结构，根据各叶子结点与所述根节点之间的距离确定各实体对应所述目标实体的异常得分，以确定出异常对象。

34、在又一个实施例中，所述识别单元，具体用于：

35、对实体关联特征集合中各实体关联特征，根据实体属性之间的相似度计算实体的密度，根据所述密度计算各实体对应所述目标实体的异常得分，以确定异常对象。

36、为实现上述目的，根据本发明实施例的再一个方面，提供了一种电子设备。

37、本发明实施例的一种电子设备，包括：一个或多个处理器；存储装置，用于存储一个或多个程序，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现本发明实施例提供的数据处理的方法。

38、为实现上述目的，根据本发明实施例的又一个方面，提供了一种计算机可读介质。

39、本发明实施例的一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，所述程序被处理器执行时实现本发明实施例提供的数据处理的方法。

40、为实现上述目的，根据本发明实施例的又一个方面，提供了一种计算机程序产品。

41、本发明实施例的一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述程序被处理器执行时实现本发明实施例提供的数据处理的方法。

42、上述发明中的一个实施例具有如下优点或有益效果：

43、本发明实施例中，在发生风险事件后，可以提取其中的风险参数，以基于风险参数从预设数据集中获取关联的要素集合，生成要素集合对应的知识图谱，从而可以体现要素之间关联；对知识图谱可以进行异常识别以确定出其中的异常对象；如果异常对象满足第一预设条件，可以根据异常对象和预设数据集再次获取新的要素信息，以更新要素集合，然后生成更新的知识图谱，从而可以再次从更新后知识图谱中识别新异常对象；在新异常对象满足第二预设条件，根据识别的异常对象生成安全策略，以触发对应的安全处理程序。如此本发明实施例中，对于风险事件，可以根据风险参数和预设的数据集进行风险溯源分析，以识别出关联的异常对象，在异常对象满足预设条件后可以触发对应的安全处理程序，以实现对数据安全的自动化处理，避免依赖人工或安全工程师等专家经验及其对安全防御技术的熟练程度，导致安全风险告警遗漏或误报的问题。

44、上述的非惯用的可选方式所具有的进一步效果将在下文中结合具体实施方式加以说明。