基于用户行为分析的数据盗取风险评估方法和系统

    公开(公告)号:CN105357217A

    公开(公告)日:2016-02-24

    申请号:CN201510880582.1

    申请日:2015-12-02

    CPC classification number: H04L63/1416 G06F21/6218 H04L41/0631

    Abstract: 本发明提供一种基于用户行为分析的数据盗取风险评估方法和系统,所述方法步骤如下:获取终端用户的操作行为对;根据所述操作行为对,获取危险操作行为对和危险操作行为对数,计算第一危险性系数;根据所述危险操作行为对,获取访问网站行为业务类型与注册业务类型的匹配数和不匹配数,计算第二危险性系数;根据拷贝行为,获取危险拷贝行为和危险拷贝文件数,计算第三危险性系数和第四危险性系数;根据所述第一危险性系数、第二危险性系数、第三危险性系数和第四危险性系数,采用预设的风险评估模型计算终端危险性系数。本发明通过对内网终端用户的网络行为进行分析,发现存在风险操作的潜在终端,保护数据安全,提高内部网络的安全性,从而降低企业损失。

    基于用户行为分析的数据盗取风险评估方法和系统

    公开(公告)号:CN105357217B

    公开(公告)日:2018-11-16

    申请号:CN201510880582.1

    申请日:2015-12-02

    Abstract: 本发明提供一种基于用户行为分析的数据盗取风险评估方法和系统,方法步骤如下:获取终端用户的操作行为对;根据操作行为对,获取危险操作行为对和危险操作行为对数,计算第一危险性系数;根据危险操作行为对,获取访问网站行为业务类型与注册业务类型的匹配数和不匹配数,计算第二危险性系数;根据拷贝行为,获取危险拷贝行为和危险拷贝文件数,计算第三危险性系数和第四危险性系数;根据所述第一危险性系数、第二危险性系数、第三危险性系数和第四危险性系数,采用预设的风险评估模型计算终端危险性系数。本发明通过对内网终端用户的网络行为进行分析,发现存在风险操作的潜在终端,保护数据安全,提高内部网络的安全性,从而降低企业损失。

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