一种用于人工智能平台的用户大数据安全分析方法及系统与流程

本发明涉及人工智能，具体为一种用于人工智能平台的用户大数据安全分析方法及系统。

背景技术：

1、随着人工智能技术的迅速发展，各类智能平台和数据处理系统广泛依赖于大规模用户数据。这些平台通常通过先进的数据分析技术处理用户的行为数据、交易记录、兴趣偏好等敏感信息，旨在提升用户体验和服务质量。当前，为保障数据的安全性，许多平台采取了数据加密、数据隔离、访问控制等传统安全措施，这些方法在一定程度上能够确保数据存储和传输过程中的安全性。同时，针对大数据分析，一些技术已经开始运用机器学习、数据挖掘等智能手段，提升对安全威胁的检测与防护能力。

2、然而，现有技术在面对不断增长的数据量和日益复杂的安全威胁时，逐渐暴露出一些缺陷和不足。传统的安全防护措施多集中于数据存储和传输层面，难以全面覆盖数据分析和处理过程中的安全风险，导致潜在的安全隐患未能及时识别和应对。尤其在用户大数据的实时分析和共享过程中，现有技术往往未能充分保障数据的隐私性，易导致敏感信息泄露或滥用。大多数现有的安全分析技术缺乏针对不同类型数据风险的智能识别和动态适应能力，在大数据环境中也难以提供高效的实时安全评估和风险预测。这些技术缺陷使得现有安全防护体系在大数据时代的应用效果受到限制。

技术实现思路

1、针对现有技术的不足，本发明提供了一种用于人工智能平台的用户大数据安全分析方法及系统，解决了用户大数据的实时分析和共享过程中敏感信息泄露的问题。

2、为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：一种用于人工智能平台的用户大数据安全分析方法，包括：s1.通过对平台行为日志、交易记录、终端设备日志及外部威胁情报进行去噪、标准化和标签校验，生成多源异构数据集；

3、s2.基于时间戳和用户标识对所述多源异构数据集进行同步对齐，构建统一数据帧，并采用图神经网络与自注意力机制的深度学习模型对所述统一数据帧进行特征提取，生成用于安全评估的高维表示向量；

4、s3.根据所述高维表示向量执行异常检测与风险评分，并在所述风险评分超过预设阈值时，通过调用控制加密技术对分析过程中的所述统一数据帧实施实时保护，同时输出安全告警；

5、s4.根据步骤s3中所述控制加密技术的执行指标生成包含风险等级、攻击路径及隐私暴露指标的安全报告，并利用基于强化学习的策略优化算法对现有安全策略进行动态调整，以提升对新兴威胁的响应效率；

6、s5.将所述动态调整后的安全策略下发至人工智能平台的各数据处理环节，并应用于数据采集、存储、分析及共享阶段，实现对用户大数据的全生命周期安全保护。

7、优选的，所述用户大数据包括用户的行为数据、交易记录、个人信息等敏感数据。

8、优选的，所述去噪处理采用自适应离散小波阈值去噪，所述自适应离散小波阈值根据噪声方差及全局熵最小化原则自动确定，以提高多源异构数据集的信噪比。

9、优选的，所述图神经网络模型公式如下：

10、，

11、其中，为原始邻接矩阵，为单位矩阵，为节点度矩阵，为第层节点特征，为可训练权重矩阵，为非线性激活函数，通过对的归一化实现不同模态数据关系的平滑聚合，提高异常关联检测精度。

12、优选的，所述控制加密技术包括数据加密、匿名化、隔离存储及动态访问控制。

13、优选的，所述自注意力机制采用多头注意力，模型公式如下：

14、，

15、其中，q为查询矩阵，k为键矩阵，v为值矩阵，为第个头的可训练投影矩阵，为键向量维度，所述多头注意力用于捕获跨模态时序依赖，增强高维表示向量的判别能力。

16、优选的，所述执行指标包括加密成功率、匿名化失真度、隔离阻断率、动态访问控制成功率及告警命中率与响应时效。

17、优选的，所述策略优化算法利用无模型强化学习，定义即时奖励为“误报率与漏报率之和的相反数”，以最小化安全策略调整后的整体误报和漏报。

18、一种用于人工智能平台的用户大数据安全分析系统，包括：数据采集模块、数据同步与特征提取模块、异常检测与风险评估模块、控制加密与安全报告生成模块、安全策略优化模块与安全策略应用模块。

19、本发明提供了一种用于人工智能平台的用户大数据安全分析方法及系统。具备以下有益效果：

20、该用于人工智能平台的用户大数据安全分析方法及系统，通过多源异构数据的去噪、标准化处理，并基于图神经网络和自注意力机制的深度学习模型，能够高效地提取用于安全评估的高维表示向量，提供了精准的异常检测与风险评分功能。当风险评分超过阈值时，自动触发控制加密技术进行实时保护，有效保障用户大数据在分析过程中的安全性。

21、该技术还通过基于强化学习的策略优化算法，能够动态调整安全策略，提高对新兴威胁的响应效率，对用户大数据的全生命周期进行安全保护，从数据采集、存储、分析到共享的各个阶段，实现了更为全面、智能的安全防护，减少了潜在的隐私泄露和滥用的风险。

1.一种用于人工智能平台的用户大数据安全分析方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的一种用于人工智能平台的用户大数据安全分析方法，其特征在于：所述用户大数据包括用户的行为数据、交易记录、个人信息等敏感数据。

3.根据权利要求1所述的一种用于人工智能平台的用户大数据安全分析方法，其特征在于：所述去噪处理采用自适应离散小波阈值去噪，所述自适应离散小波阈值根据噪声方差及全局熵最小化原则自动确定。

4.根据权利要求1所述的一种用于人工智能平台的用户大数据安全分析方法，其特征在于：所述图神经网络模型公式如下：

5.根据权利要求1所述的一种用于人工智能平台的用户大数据安全分析方法，其特征在于：所述控制加密技术包括数据加密、匿名化、隔离存储及动态访问控制。

6.根据权利要求1所述的一种用于人工智能平台的用户大数据安全分析方法，其特征在于：所述自注意力机制采用多头注意力，模型公式如下：

7.根据权利要求1所述的一种用于人工智能平台的用户大数据安全分析方法，其特征在于：所述执行指标包括加密成功率、匿名化失真度、隔离阻断率、动态访问控制成功率及告警命中率与响应时效。

8.根据权利要求1所述的一种用于人工智能平台的用户大数据安全分析方法，其特征在于：所述策略优化算法利用无模型强化学习，定义即时奖励为“误报率与漏报率之和的相反数”。

9.一种用于人工智能平台的用户大数据安全分析系统，其特征在于：包括：数据采集模块、数据同步与特征提取模块、异常检测与风险评估模块、控制加密与安全报告生成模块、安全策略优化模块与安全策略应用模块。