一种企业安全指数的多维信息评估方法及系统与流程

专利2026-05-02  12


本发明涉及数据分析领域,具体是一种企业安全指数的多维信息评估方法及系统。


背景技术:

1、企业是现代社会行稳致远的保证,企业安全是企业发展的核心竞争力;企业安全发展是衡量企业高质量发展、高水平安全和高品质生态的重要标杆;现如今科技的进步带动社会需求的快速膨胀,信息化的社会使企业与用户之间业务需求的供给变得类型复杂和数量快速增长,与之相对应的则是对于业务的监管技术是否能够与其增长速度进行均衡;当下企业的类型和数量相当庞大,与之相匹配的业务处理数量也呈指数化增加,传统的业务监管分析手段显而易见的不再适用于当下环境,通过人工进行业务风险分析费时费力的同时,其低智能化的分析手段无法匹配当下业务快速发展的变化速度,其对于大量业务数量的当下环境易于造成大量业务的异常发展的潜在风险。


技术实现思路

1、本发明的目的在于提供一种企业安全指数的多维信息评估方法及系统,以解决现有技术中提出的问题。

2、为实现上述目的,本发明提供如下技术方案:

3、一种企业安全指数的多维信息评估方法,该方法包括以下步骤:

4、s100、通过调取企业数据库业务数据,获取对应企业当前实时业务项目生成数据;结合数据归一化处理构建对应业务项目数据集合;

5、s200、基于企业业务项目数据集合对各业务数据进行业务特征转化,对业务项目数据进行时间点发展特征值分析;基于业务项目数据时间点特征转化分析结果进行业务项目发展特征曲线构建;

6、s300、调取业务项目数据特征预测曲线数据,结合当前实时业务项目发展特征曲线进行比对分析,通过构建判断窗口对当前实时业务项目发展特征曲线进行异常风险特征点标注,根据特征点属性对各特征点进行类型分类;结合特征点分类结果,对相邻特征点之间进行异常风险特征向量构建,并结合预测曲线对应区间向量进行局部相邻特征点异常风险分析;结合各局部相邻特征点异常风险分析数据对当前业务项目进行风险评估;

7、s400、对企业对应业务项目的风险分析数据进行可视化输出,并将风险评估结果进行综合反馈。

8、所述s100通过调取企业数据库业务数据,获取对应企业当前实时业务项目生成数据;结合数据归一化处理构建对应业务项目数据集合的具体步骤如下:

9、s101、通过数据库管理权限端口获取企业数据库数据访问调取权限;利用业务项目关键检索词对目标业务项目进行数据全遍历检索;获取企业对应检索项目的实时业务项目生成数据;所述业务项目生成数据包括业务领域、业务类型、业务发展数据和业务发展时间点;所述业务发展数据包括用户数据、交易数据、产品数据、市场数据、财务数据等;

10、s102、通过对调取的目标业务数据进行数据归一化处理,分别对调取的业务项目数据进行对应时间点业务数据进行构建时间点业务项目数据矩阵;通过统筹各时间点业务项目数据矩阵构建对应目标业务项目数据集合。

11、所述s200基于企业业务项目数据集合对各业务数据进行业务特征转化,对业务项目数据进行时间点发展特征值分析;基于业务项目数据时间点特征转化分析结果进行业务项目发展特征曲线构建的具体步骤如下:

12、s201、调取目标业务项目数据集合,分别对集合中各时间点对应的业务项目数据进行特征转化分析;基于业务项目数据集合中各时间点对应业务项目数据矩阵进行发展数据特征值分析;分别对各时间点业务项目数据的安全发展特征值和潜在损耗特征值进行分析,其计算公式分别为;;

13、其中,l(q,t)为对应时间点t处标号q业务项目数据的安全发展特征值;f(q,t)为对应时间点t处标号q业务项目数据的潜在损耗特征值;x(q,t)为对应时间点t处标号q业务项目数据受到的安全事件频率评级;y(q,t)为对应时间点t处标号q业务项目数据受安全事件发展稳定性影响评级;i(q,t)为对应时间点t处标号q业务项目数据的受安全事件价值耗损评级;a,b,c,d为权重分配系数;其中业务数据受安全事件发展稳定性影响评级通过业务数据的发展趋势进行分析评级;价值耗损通过综合分析对应时间点业务数据的总价值耗损程度进行评级;

14、结合业务项目数据集合中各时间点对应业务项目数据矩阵进行发展数据特征值分析,对各时间点对应业务项目的风险程度进行分析,其计算公式为;

15、其中,r(q,t)为对应时间点t处标号q业务项目的风险程度;

16、s202、基于业务项目数据时间点特征转化分析结果,通过将目标业务项目数据各时间点及对应各时间点的风险程度构成业务发展坐标集,通过映射坐标系,将目标业务项目数据对应的业务发展坐标集投影至坐标系中,通过利用平滑曲线对各相邻时间点对应坐标进行曲线拟合构建对应业务项目发展特征曲线。

17、所述s300调取业务项目数据特征预测曲线数据,结合当前实时业务项目发展特征曲线进行比对分析,通过构建判断窗口对当前实时业务项目发展特征曲线进行异常风险特征点标注,根据特征点属性对各特征点进行类型分类;结合特征点分类结果,对相邻特征点之间进行异常风险特征向量构建,并结合预测曲线对应区间向量进行局部相邻特征点异常风险分析;结合各局部相邻特征点异常风险分析数据对当前业务项目进行风险评估具体步骤如下:

18、s301、通过调取数据库中存储对应业务项目数据的特征预测曲线数据,通过同坐标系映射,将当前业务项目发展特征曲线与对应业务项目的特征预测曲线进行同系统对比分析;通过构建风险程度对比区间窗口,分别对各时间点对应当前业务项目发展特征曲线值与对应业务项目的特征预测曲线值进行风险特征点判断;若m(q,t)∈[n(q,t)-u,n(q,t)+u],则判断对应时间点的当前业务项目发展特征曲线值为常规特征点;若m(q,t)∉[n(q,t)-u,n(q,t)+u],则将对应时间点的当前业务项目发展特征曲线值的坐标点进行异常风险特征点进行标注;其中,m(q,t)对应为当前业务项目发展特征曲线;n(q,t)对应为特征预测曲线;u为误差参数;通过对当前业务项目发展特征曲线上各坐标点进行异常判断全遍历,对当前业务项目发展特征曲线上的异常风险特征全遍历标注;

19、基于当前业务项目发展特征曲线上标注的异常风险特征点进行类型判断,若对应各异常风险特征点位于特征预测曲线上侧,则判断为正向异常风险特征点;若对应各异常风险特征点位于特征预测曲线下侧,则判断为负向异常风险特征点;根据时间轴对各异常风险特征点进行遍历选择,对相邻异常风险特征点进行连续类型判断,若为同类型,则构建同类型异常风险特征点组;若不为同类型,则以不同类型相邻异常风险特征点中处于右侧的异常风险特征点为新遍历起点,继续对相邻异常风险特征点进行同类型遍历判断;若存在异常风险特征点与左右相邻异常风险特征点均不为同类型,则对其进行异常风险特征奇异点标注;根据遍历结果,分别对同类型异常风险特征点组与异常风险特征奇异点进行统筹;

20、s302、调取当前业务项目发展特征曲线上各同类型异常风险特征点组对应的曲线值,通过结合特征预测曲线对应时间轴的相邻时间点对应的曲线值进行业务项目综合风险分析;分别对各同类型异常风险特征点组对应的曲线值与特征预测曲线对应时间轴的相邻时间点对应的曲线值进行风险评估,其计算公式为;

21、其中,ag[j(t,t+1)]为对应编号j的同类型异常风险特征点组的风险评估值;αj为对应当前业务项目发展特征曲线上编号为j的同类型异常风险特征点组之间的曲线与特征预测曲线对应时间轴的相邻时间点对应的曲线进行向量化,并通过原点映射将两向量进行起始点映射重合,获取两向量之间的夹角;m(j,t)为编号j同类型异常风险特征点组对应当前业务项目发展特征曲线值;n(j,t)为对应同类型异常风险特征点组在特征预测曲线上的曲线值;ave(n)为特征预测曲线的曲线值均值;w(n)为特征预测曲线的曲线值方差;

22、分别对当前业务项目发展特征曲线上各异常风险特征奇异点对应的曲线值,结合特征预测曲线进行风险评估,其计算公式为;

23、其中ag[k(t)]为编号k的异常风险特征奇异点的风险评估值;m(k,t)为编号k的异常风险特征奇异点对应当前业务项目发展特征曲线值;n(k,t)为编号k的异常风险特征奇异点对应特征预测曲线值;

24、结合各同类型异常风险特征点组和异常风险特征奇异点的风险评估结果,对当前业务项目进行综合风险评估,其计算公式为;

25、其中ag(q)为编号q业务项目的综合风险评估值;g和h分别为同类型异常风险特征点组和异常风险特征奇异点的风险评估权重参数;通过引入风险评估预警值ag(th),对业务发展进行状态判断;若ag(q)≤ag(th),则对目标业务项目数据进行持续风险监测;若ag(q)>ag(th),则对目标业务项目数据进行风险警示;

26、基于对应业务项目的综合风险评估数据,对业务项目实时安全价值进行评估分析;基于历史业务项目数据的风险评估数据构建对应业务项目的风险安全等级划分表单,通过输入当前业务项目的综合风险评估值,获取当前业务项目所处风险等级,获取风险安全等级划分表单中,当前业务项目风险等级对应的安全价值指数,并对业务项目实时安全价值进行计算,其计算公式为sv(q)=η(q)/[e(q)*ag(q)];

27、其中,sv(q)为编号q业务项目的实时安全价值评估值;η(q)为编号q业务项目的安全价值指数;e(q)为编号q业务项目的风险等级。

28、所述s400对企业对应业务项目的风险分析数据进行可视化输出,并将风险评估结果进行综合反馈的具体步骤如下:

29、s401、对企业目标业务项目的风险分析的步骤数据进行可视化端口显示;

30、s402、对各企业业务项目进行状态输出,并对异常风险状态进行监测端口警示。

31、一种企业安全指数的多维信息评估系统,所述系统包括数据库调取模块、数据特征转化模块、业务综合异常风险评估模块和数据可视化模块;

32、所述数据库调取模块通过调取企业数据库业务数据,获取对应企业当前实时业务项目生成数据;结合数据归一化处理构建对应业务项目数据集合;所述数据特征转化模块基于企业业务项目数据集合对各业务数据进行业务特征转化,对业务项目数据进行时间点发展特征值进行分析;基于业务项目数据时间点特征转化分析结果进行业务项目发展特征曲线构建;所述业务综合异常风险评估模块调取业务项目数据特征预测曲线数据,结合当前实时业务项目发展特征曲线进行比对分析,通过构建判断窗口对当前实时业务项目发展特征曲线进行异常风险特征点标注,根据特征点属性对各特征点进行类型分类;结合特征点分类结果,对相邻特征点之间进行异常风险特征向量构建,并结合预测曲线对应区间向量进行局部相邻特征点异常风险分析;结合各局部相邻特征点异常风险分析数据对当前业务项目进行风险评估;所述数据可视化模块对企业对应业务项目的风险分析数据进行可视化输出,并将风险评估结果进行综合反馈。

33、所述数据库调取模块包括业务数据调取单元和业务数据集合构建单元;

34、所述业务数据调取单元通过数据库管理权限端口获取企业数据库数据访问调取权限;利用业务项目关键检索词对目标业务项目进行数据全遍历检索;获取企业对应检索项目的实时业务项目生成数据;

35、所述业务数据集合构建单元通过对调取的目标业务数据进行数据归一化处理,分别对调取的业务项目数据进行对应时间点业务数据进行构建时间点业务项目数据矩阵;通过统筹各时间点业务项目数据矩阵构建对应目标业务项目数据集合。

36、所述数据特征转化模块包括业务数据特征值分析单元和业务发展特征曲线构建单元;

37、所述业务数据特征值分析单元调取目标业务项目数据集合,分别对集合中各时间点对应的业务项目数据进行特征转化分析;基于业务项目数据集合中各时间点对应业务项目数据矩阵进行发展数据特征值分析;分别对各时间点业务项目数据的安全发展特征值和潜在损耗特征值进行分析;结合业务项目数据集合中各时间点对应业务项目数据矩阵进行发展数据特征值分析,对各时间点对应业务项目的风险程度进行分析;

38、所述业务发展特征曲线构建单元基于业务项目数据时间点特征转化分析结果,通过将目标业务项目数据各时间点及对应各时间点的风险程度构成业务发展坐标集,通过映射坐标系,将目标业务项目数据对应的业务发展坐标集投影至坐标系中,通过利用平滑曲线对各相邻时间点对应坐标进行曲线拟合构建对应业务项目发展特征曲线。

39、所述业务综合异常风险评估模块包括曲线异常点遍历单元、业务综合异常风险评估单元和安全价值评估单元;

40、所述曲线异常点遍历单元通过调取数据库中存储对应业务项目数据的特征预测曲线数据,通过同坐标系映射,将当前业务项目发展特征曲线与对应业务项目的特征预测曲线进行同系统对比分析;通过构建风险程度对比区间窗口,分别对各时间点对应当前业务项目发展特征曲线值与对应业务项目的特征预测曲线值进行风险特征点判断;基于判断结果对异常风险特征点进行标注;通过对当前业务项目发展特征曲线上各坐标点进行异常判断全遍历,对当前业务项目发展特征曲线上的异常风险特征全遍历标注;基于当前业务项目发展特征曲线上标注的异常风险特征点进行类型判断,若对应各异常风险特征点位于特征预测曲线上侧,则判断为正向异常风险特征点;若对应各异常风险特征点位于特征预测曲线下侧,则判断为负向异常风险特征点;根据时间轴对各异常风险特征点进行遍历选择,对相邻异常风险特征点进行连续类型判断,若为同类型,则构建同类型异常风险特征点组;若不为同类型,则以不同类型相邻异常风险特征点中处于右侧的异常风险特征点为新遍历起点,继续对相邻异常风险特征点进行同类型遍历判断;若存在异常风险特征点与左右相邻异常风险特征点均不为同类型,则对其进行异常风险特征奇异点标注;根据遍历结果,分别对同类型异常风险特征点组与异常风险特征奇异点进行统筹;

41、所述业务综合异常风险评估单元调取当前业务项目发展特征曲线上各同类型异常风险特征点组对应的曲线值,通过结合特征预测曲线对应时间轴的相邻时间点对应的曲线值进行业务项目综合风险分析;分别对各同类型异常风险特征点组对应的曲线值与特征预测曲线对应时间轴的相邻时间点对应的曲线值进行风险评估;分别对当前业务项目发展特征曲线上各异常风险特征奇异点对应的曲线值,结合特征预测曲线进行风险评估;结合各同类型异常风险特征点组和异常风险特征奇异点的风险评估结果,对当前业务项目进行综合风险评估;通过引入风险评估预警值,对业务发展进行状态判断,基于判断结果对业务状态进行警示;

42、所述安全价值评估单元基于对应业务项目的综合风险评估数据,对业务项目实时安全价值进行评估分析;基于历史业务项目数据的风险评估数据构建对应业务项目的风险安全等级划分表单,通过输入当前业务项目的综合风险评估值,获取当前业务项目所处风险等级,获取风险安全等级划分表单中,当前业务项目风险等级对应的安全价值指数,并对业务项目实时安全价值进行计算。

43、所述数据可视化模块包括数据可视化单元和异常业务警示单元;

44、所述数据可视化单元对企业目标业务项目的风险分析的步骤数据进行可视化端口显示;

45、所述异常业务警示单元对各企业业务项目进行风险状态和安全价值输出,并对异常风险状态进行监测端口警示。

46、与现有技术相比,本发明的有益效果是:

47、本发明通过关联数据库调取数据,并利用系列数据处理手段对企业数据进行特征转化分析、曲线对比分析和异常风险评估分析,实现了对企业业务项目的发展全周期进行监管和异常判断;通过调取业务实时发展数据对各时间点进行风险值分析,利用各点风险值分析进行业务曲线发展拟合,并通过对照预测数据分析,对当前业务进行异常点标注;通过对异常点进行分类和异常组合遍历判断实现对异常点进行统筹,并基于异常点处理结果实现对业务项目的实时风险监测;本发明建立一套用以评价企业业务安全风险为方法,提高业务安全价值,定位业务风险,较大程度改善了传统业务监测的效率与准确性,实现对企业业务安全风险的及时监测。


技术特征:

1.一种企业安全指数的多维信息评估方法,其特征在于:该方法包括以下步骤:

2.根据权利要求1所述的一种企业安全指数的多维信息评估方法,其特征在于:所述s100通过调取企业数据库业务数据,获取对应企业当前实时业务项目生成数据;结合数据归一化处理构建对应业务项目数据集合的具体步骤如下:

3.根据权利要求2所述的一种企业安全指数的多维信息评估方法,其特征在于:所述s200基于企业业务项目数据集合对各业务数据进行业务特征转化,对业务项目数据进行时间点发展特征值分析;基于业务项目数据时间点特征转化分析结果进行业务项目发展特征曲线构建的具体步骤如下:

4.根据权利要求3所述的一种企业安全指数的多维信息评估方法,其特征在于:所述s300调取业务项目数据特征预测曲线数据,结合当前实时业务项目发展特征曲线进行比对分析,通过构建判断窗口对当前实时业务项目发展特征曲线进行异常风险特征点标注,根据特征点属性对各特征点进行类型分类;结合特征点分类结果,对相邻特征点之间进行异常风险特征向量构建,并结合预测曲线对应区间向量进行局部相邻特征点异常风险分析;结合各局部相邻特征点异常风险分析数据对当前业务项目进行风险评估具体步骤如下:

5.根据权利要求4所述的一种企业安全指数的多维信息评估方法,其特征在于:所述s400对企业对应业务项目的风险分析数据进行可视化输出,并将风险评估结果进行综合反馈的具体步骤如下:

6.一种企业安全指数的多维信息评估系统,其特征在于:所述系统包括数据库调取模块、数据特征转化模块、业务综合异常风险评估模块和数据可视化模块;

7.根据权利要求6所述的一种企业安全指数的多维信息评估系统,其特征在于:所述数据库调取模块包括业务数据调取单元和业务数据集合构建单元;

8.根据权利要求7所述的一种企业安全指数的多维信息评估系统,其特征在于:所述数据特征转化模块包括业务数据特征值分析单元和业务发展特征曲线构建单元;

9.根据权利要求8所述的一种企业安全指数的多维信息评估系统,其特征在于:所述业务综合异常风险评估模块包括曲线异常点遍历单元、业务综合异常风险评估单元和安全价值评估单元;

10.根据权利要求9所述的一种企业安全指数的多维信息评估系统,其特征在于:所述数据可视化模块包括数据可视化单元和异常业务警示单元;


技术总结
本发明公开了一种企业安全指数的多维信息评估方法及系统,涉及数据分析技术领域,本发明调取企业数据库业务数据,获取当前实时业务项目生成数据;结合数据归一化处理构建业务项目数据集合;基于业务项目数据集合进行业务特征转化,对业务项目数据进行发展特征值分析,对业务项目发展特征曲线构建;调取业务项目数据特征预测曲线数据,结合当前实时业务项目发展特征曲线进行比对分析,进行异常特征点判断和分类;结合特征点分类结果,对局部相邻特征点进行异常风险分析;结合各局部相邻特征点异常风险分析数据对当前业务项目进行风险评估;对企业对应业务项目的风险分析数据进行可视化输出,并将风险评估结果进行综合反馈。

技术研发人员:魏慈,郭新鹏,胡素峰
受保护的技术使用者:山东特联信息科技有限公司
技术研发日:
技术公布日:2024/11/11
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