(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210667972.0 (22)申请日 2022.06.14 (71)申请人 中国电信股份有限公司 地址 100033 北京市西城区金融大街31号 (72)发明人 张健　徐蕾　徐锐　臧艳芳　 杨传信　 (74)专利代理 机构 北京润泽恒知识产权代理有 限公司 1 1319 专利代理师 苏培华 (51)Int.Cl. G06F 16/2458(2019.01) G06F 16/23(2019.01) G06F 16/215(2019.01) G06K 9/62(2022.01) (54)发明名称 一种数据分析方法、 装置、 电子设备及存储 介质 (57)摘要 本公开关于一种数据分析方法、 装置、 电子 设备及存储介质， 包括： 实时获取目标账户的操 作行为数据； 将目标账户的角色信息、 权限信息 以及操作行为数据输入至预先训练得到的预警 模型， 对角色信息、 权限信息以及操作行为数据 进行行为分析， 得到预测结果， 预测结果用于指 示操作行为数据中的异常操作数据； 在操作行为 数据为异常操作数据的情况下， 触发针对操作行 为数据的预警操作。 这样， 通过预先训练得到的 预警模型， 可以对实时获取的操作行为数据进行 分析， 从中识别出异常操作行为， 进而发出预警， 对于维护人员而言， 可以及时发现目标账户对数 据的异常操作， 并采取相应的措施制止， 有利于 提高数据安全性。 权利要求书3页 说明书10页 附图3页 CN 115269674 A 2022.11.01 CN 115269674 A 1.一种数据分析 方法， 其特 征在于， 包括： 实时获取目标 账户的操作行为数据； 将所述目标账户的角色信 息、 权限信 息以及所述操作 行为数据输入至预先训练得到的 预警模型， 对所述角色信息、 权限信息以及所述操作行为数据进行行为分析， 得到预测结 果， 所述预测结果用于指示所述操作行为数据中的异常操作数据； 在所述操作 行为数据为异常操作 数据的情况下， 触发针对所述操作 行为数据的预警操 作。 2.根据权利要求1所述的数据分析方法， 其特征在于， 所述实时获取目标账户的操作 行 为数据， 包括： 实时获取目标 账户的操作日志； 对所述操作日志进行 数据清洗， 提取 出所述目标 账户的操作行为数据。 3.根据权利要求1所述的数据分析方法， 其特征在于， 所述异常操作 数据包括多种异常 类型， 所述触发针对所述操作行为数据的预警操作， 包括： 获取所述操作行为数据对应的目标异常类型的信息模板； 根据所述信息模板， 生成所述操作行为数据对应的预警信息； 将所述预警信息发送至所述目标异常类型对应的客户端。 4.根据权利要求1所述的数据分析 方法， 其特 征在于， 所述方法还 包括： 获取样本行为数据、 所述样本行为数据对应账户的样本角色信息及样本权限信息， 所 述样本行为数据中包括预 先标记的真实异常数据； 利用预设随机森林模型， 对所述样本行为数据、 所述样本角色信息及样本权限信息进 行处理， 输出所述样本行为数据中的预测异常数据； 根据所述真实异常数据及所述预测异常数据， 计算所述预设随机森林模型的损 失值， 在所述损失值不满足预设阈值的情况下， 对所述 随机森林模型的模型参数进行调整， 直至 所述损失值满足所述预设阈值， 将得到的随机森林模型作为预警模型。 5.根据权利要求4所述的数据分析方法， 其特征在于， 所述将得到的随机森林模型作为 预警模型， 包括： 将得到的随机森林模型作为参考模型， 对所述样本行为数据、 所述样本角色信息及样 本权限信息进行 特征重要性分析； 从所述样本行为数据、 所述样本角色信息及样本权限信息中筛选出特征重要性不为0 的信息， 作为目标 特征信息； 利用所述参考模型， 对所述目标特征信息进行处理， 输出所述样本行为数据中的更新 异常数据； 根据所述真实异常数据及所述更新异常数据， 计算所述参考模型的损 失值， 在所述损 失值不满足预设阈值的情况下， 对所述参考模型 的模型参数进行调整， 直至所述损失值满 足所述预设阈值， 将得到的参 考模型作为预警模型。 6.根据权利要求1所述的数据分析 方法， 其特 征在于， 所述方法还 包括： 在所述操作 行为数据为异常操作 数据的情况下， 获取针对所述操作 行为数据的反馈信 息； 根据所述反馈信息， 对所述预警模型进行迭代调整。权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 115269674 A 27.一种数据分析装置， 其特 征在于， 包括： 获取单元， 被配置为执 行实时获取目标 账户的操作行为数据； 分析单元， 被配置为执行将所述目标账户的角色信息、 权限信息以及所述操作行为数 据输入至预先训练得到的预警模型， 对所述角色信息、 权限信息以及所述操作行为数据进 行行为分析， 得到预测结果， 所述预测结果用于指示所述操作行为数据中的异常操作数据； 预警单元， 被配置为执行在所述操作行为数据为异常操作数据的情况下， 触发针对所 述操作行为数据的预警操作。 8.根据权利要求7 所述的数据分析装置， 其特 征在于， 所述获取 单元， 被配置为执 行： 实时获取目标 账户的操作日志； 对所述操作日志进行 数据清洗， 提取 出所述目标 账户的操作行为数据。 9.根据权利要求7所述的数据分析装置， 其特征在于， 所述异常操作 数据包括多种异常 类型， 所述预警单 元， 还被配置为执 行： 获取所述操作行为数据对应的目标异常类型的信息模板； 根据所述信息模板， 生成所述操作行为数据对应的预警信息； 将所述预警信息发送至所述目标异常类型对应的客户端。 10.根据权利要求7所述的数据分析装置， 其特征在于， 所述装置还包括训练单元， 被配 置为执行： 获取样本行为数据、 所述样本行为数据对应账户的样本角色信息及样本权限信息， 所 述样本行为数据中包括预 先标记的真实异常数据； 利用预设随机森林模型， 对所述样本行为数据、 所述样本角色信息及样本权限信息进 行处理， 输出所述样本行为数据中的预测异常数据； 根据所述真实异常数据及所述预测异常数据， 计算所述预设随机森林模型的损 失值， 在所述损失值不满足预设阈值的情况下， 对所述 随机森林模型的模型参数进行调整， 直至 所述损失值满足所述预设阈值， 将得到的随机森林模型作为预警模型。 11.根据权利要求10所述的数据分析装置， 其特征在于， 所述训练单元， 还被配置为执 行： 将得到的随机森林模型作为参考模型， 对所述样本行为数据、 所述样本角色信息及样 本权限信息进行 特征重要性分析； 从所述样本行为数据、 所述样本角色信息及样本权限信息中筛选出特征重要性不为0 的信息， 作为目标 特征信息； 利用所述参考模型， 对所述目标特征信息进行处理， 输出所述样本行为数据中的更新 异常数据； 根据所述真实异常数据及所述更新异常数据， 计算所述参考模型的损 失值， 在所述损 失值不满足预设阈值的情况下， 对所述参考模型 的模型参数进行调整， 直至所述损失值满 足所述预设阈值， 将得到的参 考模型作为预警模型。 12.根据权利要求7所述的数据分析装置， 其特征在于， 所述装置还包括优化单元， 被配 置为执行： 在所述操作 行为数据为异常操作 数据的情况下， 获取针对所述操作 行为数据的反馈信 息；权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 115269674 A 3