一种用于计算机软件开发的数据处理系统的制作方法

本发明属于软件开发技术领域，特别是涉及一种用于计算机软件开发的数据处理系统。

背景技术

在物联网时代，物联网是互联网的一个延伸，互联网的终端是计算机，运行的所有程序，都是计算机和网络中的数据处理和数据传输，除了计算机外，没有涉及任何其他的终端，物联网的本质是互联网，终端不再是计算机，而是嵌入式计算机系统及其配套的传感器，这是计算机科技发展的必然结果，为人类服务的计算机呈现出各种形态，如穿戴设备、环境监控设备、虚拟现实设备等等，只要有硬件或产品连上网，发生数据交互，就叫物联网，因此在物联网中数据变得尤为重要，数据是指对客观事件进行记录并可以鉴别的符号，是对客观事物的性质、状态以及相互关系等进行记载的物理符号或这些物理符号的组合，它是可识别的、抽象的符号，它不仅指狭义上的数字，还可以是具有一定意义的文字、字母、数字符号的组合、图形、图像、视频、音频等，也是客观事物的属性、数量、位置及其相互关系的抽象表示，在计算机科学中，数据是所有能输入计算机并被计算机程序处理的符号的介质的总称，是用于输入电子计算机进行处理，具有一定意义的数字、字母、符号和模拟量等的统称，计算机存储和处理的对象十分广泛，数据是信息的表现形式和载体，可以是符号、文字、数字、语音、图像、视频等，而信息是数据的内涵，信息是加载于数据之上，对数据作具有含义的解释，数据和信息是不可分离的，信息依赖数据来表达，数据则生动具体表达出信息。数据是符号，是物理性的，信息是对数据进行加工处理之后所得到的并对决策产生影响的数据，是逻辑性和观念性的；数据是信息的表现形式，信息是数据有意义的表示。数据是信息的表达、载体，信息是数据的内涵，是形与质的关系，数据本身没有意义，数据只有对实体行为产生影响时才成为信息，在任何一个软件都涉及数据处理，都需要用到数据处理系统。

CN103106135A提出的嵌入式软件测评管理的数据处理系统中包括处理器、数据采集器、实时数据库和比较器，所述的数据采集器作为数据处理系统的信号输入，采集运行嵌入式软件的处理器的相关数据，数据采集器的信号输出端分别连接实时数据库和比较器的对应信号输入端，比较器的另一信号输入端连接实时数据库的信号输出端，比较器的信号输出端连接处理器的对应信号输入端，在数据采集以及数据存储过程中，没有进行安全防护，容易被非法用户恶意修改，造成数据分析处理结果不准确，带来损失，因此，我们需要提出一种新的解决方案。

现有的数据处理系统在数据传输和数据存储过程中，没有防护措施，或者防护措施级别低，使得数据容易被非法用户恶意修改，造成数据分析处理结果不准确，造成经济损失，为此我们提出一种用于计算机软件开发的数据处理系统。

技术实现要素：

本发明的目的在于提供一种用于计算机软件开发的数据处理系统，解决现有的软件开发数据处理系统中数据传输和数据存储加密效果差的问题。

为解决上述技术问题，本发明是通过以下技术方案实现的：

本发明为一种用于计算机软件开发的数据处理系统，包括软件程序内的数据处理系统，所述数据处理系统包括数据收集模块：用于收集数据、获取数据，数据传输模块：用于安全传输数据，数据处理模块，建立对应的数据库，并对数据库内的数据进行分析处理；

数据传输模块包括数据发出端以及数据接收端，数据在数据发出端以及数据接收端之间加密传输；

软件程序向数据库发出增删改查的数据指令，进行修改数据库内容，采用误用检测对数据库进行加密防护，采用数据分析模型，进行分析处理数据，把隐藏在杂乱无章的数据中的信息集中并提炼出来，进而找出数据的内在规律，并应用在实际中。

优选地，所述数据分析模型中处理杂乱无章的数据并获取数据内在规律和特征的方式包括以下方式：

数据降维：用于减少数据计算和建模中涉及的维数；

数据回归：研究变量X对因变量Y的数据分析，找出数据的关联性以及诱导数据；

数据聚类：聚类分析法是将很多统计数据集中化具备类似特点的统计数据点区划为一致类型，并转化成对应类的方式；

数据分类：根据对已知类型训练集的测算和剖析，分析出数据的类型和类别；

数据关联：在大量多元数据集中找到有用的关联规则，还用于挖掘基于时间序列的各种数据之间的关系；

数据时间序列：时间序列用于研究数据随时间变化的算法；

异常数据检测：数据集中的异常数据被称为异常点、异常值或孤立点，典型的特征是这些数据的特征或规则与大多数数据不一致，表现出异常的特征，通过异常数据检测找出数据的噪声值，

优选地，通过对应的数据分析操作获取大数据中内涵信息，获取对应数据深层信息，根据深层信息实现软件的运行

优选地，所述数据收集模块中的数据包括外设录入的数据，还包括软件运行中不断产生的内在数据，在软件运行中浏览过程中每一个用户产生的浏览数据以及对应的时间数据，进而产生海量数据，数据产生一定作用就变成信息，信息作为生产力有利于产生经济效益。

优选地，数据发出端连接数据库，数据接收端连接显示设备，在数据从数据发出端发向数据接收端时采用非对称加密算法进行加密，通过非对称加密算法，在数据传输上进行加密，确保数据传输的安全性，有效防止数据传输过程中发生被恶意监视以及非法修改，进而防止软件运行出错，提高软件运行的安全性。

优选地，数据发出端生成一对第一公私秘钥，第一公钥对外公开，第一私钥被数据发出端留存，数据接收端生成一对第二公私秘钥，第二公钥对外公开，第二私钥被数据接收端留存，公钥与私钥相互对立，每一个公钥加密的数据只能通过对应的私钥来解密，极大保证数据的不可篡改性。

优选地，数据接收端向数据发出端发送数据获取请求指令，所述数据请求指令，该请求指令内含有数据接收端需要获取的数据标记，该请求指令通过第一公钥进行加密，数据发出端获取加密的请求指令，并通过第一私钥对数据指令进行解密，根据请求指令内的数据标记从数据库中搜寻对应数据，并将数据经过第二私钥进行加密，并向数据接收端发出，数据接收端根据第二私钥解密数据，并显示数据，根据公钥加密数据，其中，公钥内存有数据获取方的私有签名，私有签名内有对应信息特征，所有发送信息全部留存，通过留存信息及时查询数据传输记录，进而确保数据传输的安全。

优选地，所述数据库为SQL数据库，采取防火墙以及误用检测进行防护，误用检测是运用已知攻击方法，根据已经定义好的非法入侵模式，所述非法入侵模式是利用了系统的脆弱性，非法入侵模式的特性是通过分析入侵过程的特征、条件、排列以及事件间关系确定下来，通过判断这些入侵模式是否出现来检测数据库是否发生非法入侵，如果出现，则发生了非法入侵，通过对数据库的防护确保数据库的安全，数据库内存有软件运行数据，避免数据发生泄露，避免软件造成经济损失。

优选地，所述数据分析模型为统计数据视角的实体模型，该模型通常指的是统计分析或大数据挖掘、深度学习、人工智能技术等种类的实体模型，该数据分析模型用于分析处理数据库内的海量数据，通过数据模型处理，获取对应的信息，通过信息获得对应的经济效益。

优选地，通过数据分析模型处理分析数据后得到需要的结果，计算机软件根据数据分析结果作出对应操作。

优选地，所述处理系统在计算机上运行，所述处理系统中的数据库存储在计算机储存器中，数据处理系统中所有的指令由计算机CPU处理，数据处理系统中数据传输由总线进行传输，计算机接收端以及显示数据分析结果由显示器显示，通过计算机硬件设备保障软件正常运行，确保数据处理系统稳定运行。

本发明具有以下有益效果：

1、本发明中数据在数据库与显示端中传输时通过非对称加密算法进行加密传输，确保了数据处理系统中数据传输的保密性以及安全性，有效防止数据传输过程中被非法更改以及非法查看，避免数据处理系统非正常运行，避免软件运行造成损失。

2、本发明中数据处理系统中的数据库通过建立以误用检测为主的防护方法，通过以往数据库入侵事件特征是否再次出现，判断数据库是否再次发生非法入侵，高效避免数据库被非法入侵，保障数据库的安全，数据库处理系统正常运行，本数据处理系统在数据容易泄露的地方都进行数据加密防护措施，有效保证数据处理系统安全运行，进而使得软件程序安全运行。

3、本发明中通过对大数据进行分析处理，把隐藏在杂乱无章的数据中的信息集中并提炼出来，进而找出数据的内在规律，分析处理出大数据的深层信息，根据信息采取相对应的措施，使得用最小的投入获取最大的经济效益，使得数据分析处理的结果被充分利用。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例描述所需要使用的附图作简单的介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明一种用于计算机软件开发的数据处理系统的系统框图；

图2为本发明一种用于计算机软件开发的数据处理系统中数据传输模块的运行流程图；

图3为本发明一种用于计算机软件开发的数据处理系统中数据处理模块的系统框图；

图4为本发明一种用于计算机软件开发的数据处理系统中数据获取模块的系统框图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例，基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。

在本发明的描述中，需要理解的是，术语“上”、“中”、“外”、“内”、“下”、“四周”等指示方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的组件或元件必须具有特定的方位，以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。

请参阅图1-4所示，本发明为一种用于计算机软件开发的数据处理系统，包括软件程序内的数据处理系统，数据处理系统包括数据收集模块：用于收集数据、获取数据，数据传输模块：用于安全传输数据，数据处理模块，建立对应的数据库，并处理数据库内的数据进行分析处理；

数据传输模块包括数据发出端以及数据接收端，数据在数据发出端以及数据接收端之间加密传输；

软件程序向数据库发出增删改查的数据指令，进行修改数据库内容，采用误用检测对数据库进行加密防护，采用数据分析模型，进行分析处理数据，把隐藏在杂乱无章的数据中的信息集中并提炼出来，进而找出数据的内在规律，并在实际中应用。

其中，数据分析模型中处理杂乱无章的数据并获取数据内在规律和特征的方式包括以下方式：

数据降维：用于减少数据计算和建模中涉及的维数；

数据回归：研究变量X对因变量Y的数据分析，找出数据的关联性以及诱导数据；

数据聚类：聚类分析法是将很多统计数据集中化具备类似特点的统计数据点区划为一致类型，并转化成对应类的方式；

数据分类：根据对已知类型训练集的测算和剖析，分析出数据的类型和类别；

数据关联：在大量多元数据集中找到有用的关联规则，还用于挖掘基于时间序列的各种数据之间的关系；

数据时间序列：时间序列用于研究数据随时间变化的算法；

异常数据检测：数据集中的异常数据被称为异常点、异常值或孤立点，典型的特征是这些数据的特征或规则与大多数数据不一致，表现出异常的特征，通过异常数据检测找出数据的噪声值，

其中，通过对应的数据分析操作获取大数据中内涵信息，获取对应数据深层信息，根据深层信息实现软件的运行

其中，数据收集模块中的数据包括外设录入的数据，还包括软件运行中不断产生的内在数据，在软件运行中浏览过程中每一个用户产生的浏览数据以及对应的时间数据，进而产生海量数据，数据产生一定作用就变成信息，信息作为生产力有利于产生经济效益。

其中，数据发出端连接数据库，数据接收端连接显示设备，在数据从数据发出端发向数据接收端时采用非对称加密算法进行加密，通过非对称加密算法，在数据传输上进行加密，确保数据传输的安全性，有效防止数据传输过程中发生被恶意监视以及非法修改，进而防止软件运行出错，提高软件运行的安全性。

其中，数据发出端生成一对第一公私秘钥，第一公钥对外公开，第一私钥被数据发出端留存，数据接收端生成一对第二公私秘钥，第二公钥对外公开，第二私钥被数据接收端留存，公钥与私钥相互对立，每一个公钥加密的数据只能通过对应的私钥来解密，极大保证数据的不可篡改性。

其中，数据接收端向数据发出端发送数据获取请求指令，数据请求指令，该请求指令内含有数据接收端需要获取的数据标记，该请求指令通过第一公钥进行加密，数据发出端获取加密的请求指令，并通过第一私钥对数据指令进行解密，根据请求指令内的数据标记从数据库中搜寻对应数据，并将数据经过第二私钥进行加密，并向数据接收端发出，数据接收端根据第二私钥解密数据，并显示数据，根据公钥加密数据，其中，公钥内存有数据获取方的私有签名，私有签名内有对应信息特征，所有发送信息全部留存，通过留存信息及时查询数据传输记录，进而确保数据传输的安全。

其中，数据库为SQL数据库，采取防火墙以及误用检测进行防护，误用检测是运用已知攻击方法，根据已经定义好的非法入侵模式，非法入侵模式是利用了系统的脆弱性，非法入侵模式的特性是通过分析入侵过程的特征、条件、排列以及事件间关系确定下来，通过判断这些入侵模式是否出现来检测数据库是否发生非法入侵，如果出现，则发生了非法入侵，通过对数据库的防护确保数据库的安全，数据库内存有软件运行数据，避免数据发生泄露，避免软件造成经济损失。

其中，数据分析模型为统计数据视角的实体模型，该模型通常指的是统计分析或大数据挖掘、深度学习、人工智能技术等种类的实体模型，该数据分析模型用于分析处理数据库内的海量数据，通过数据模型处理，获取对应的信息，通过信息获得对应的经济效益。

其中，数据分析模型包括数据降维：用于减少数据计算和建模中涉及的维数，数据回归：研究变量X对因变量Y的数据分析，找出数据的关联性以及诱导数据，数据聚类：聚类分析法是将很多统计数据集中化具备“类似”特点的统计数据点区划为一致类型，并最后转化成好几个类的方式，数据分类：根据对已知类型训练集的测算和剖析，分析出新统计数据的类型和类别，数据关联：在大量多元数据集中找到有用的关联规则，还用于挖掘基于时间序列的各种数据之间的关系，数据时间序列：间序列是一种用于研究数据随时间变化的算法，异常数据检测：数据集中的异常数据被称为异常点、异常值或孤立点，典型的特征是这些数据的特征或规则与大多数数据不一致，表现出“异常”的特征，通过异常数据检测找出数据的噪声值，通过对应的数据分析操作获取大数据中内涵信息，获取对应数据深层信息，根据深层信息实现软件的运行。

其中，通过数据分析模型处理分析数据后得到需要的结果，计算机软件根据数据分析结果作出对应操作。

其中，处理系统在计算机上运行，处理系统中的数据库存储在计算机储存器中，数据处理系统中所有的指令由计算机CPU处理，数据处理系统中数据传输由总线进行传输，计算机接收端以及显示数据分析结果由显示器显示，通过计算机硬件设备保障软件正常运行，确保数据处理系统稳定运行。

以上公开的本发明优选实施例只是用于帮助阐述本发明，优选实施例并没有详尽叙述所有的细节，也不限制该发明仅为的具体实施方式，显然，根据本说明书的内容，可作很多的修改和变化，本说明书选取并具体描述这些实施例，是为了更好地解释本发明的原理和实际应用，从而使所属技术领域技术人员能很好地理解和利用本发明，本发明仅受权利要求书及其全部范围和等效物的限制。