[發明專利]一種涉密載體風險分析方法及系統

有效

• 申請號: 202011374168.0
• 申請日: 2020-11-30
• 公開（公告）號: CN112487475B
• 公開（公告）日: 2023-06-09
• 發明（設計）人: 高希敏;張甲弟;閆立平;翟彥超;李靜;焦永陽;何川;林曉婷
• 申請（專利權）人: 北京京航計算通訊研究所
• 主分類號: G06F21/62
• 分類號: G06F21/62;G06F18/214;G06F18/2431
• 代理公司: 北京天達知識產權代理事務所有限公司 11386
• 代理人: 龔頤雯

本發明涉及一種涉密載體風險分析方法及系統，屬于風險分析技術領域，解決了現有技術中缺乏對涉密載體的風險預警、管控，導致信息安全隱患大的問題。該方法包括：基于獲取的樣本涉密載體屬性信息數據集，利用權值分類結合決策樹建立風險預測模型；利用所述風險預測模型對待檢測涉密載體進行檢測獲得風險值及風險屬性頻率值；將所述風險值及風險屬性頻率值進行圖形化展示。該方法通過對待檢測涉密載體進行風險預測，能夠有效輔助涉密載體的管控，提供涉密信息的安全性。

技術領域

本發明涉及風險分析技術領域，尤其涉及一種涉密載體風險分析方法及系統。

背景技術

當前，保密形勢日趨嚴峻，保密管理工作的重要性在涉密單位中尤為突出，其中涉及到的秘密多、范圍廣、級別高，保密對于涉密單位就是保生存、保發展。

在涉密信息領域，企業單位重點關注的是信息安全，特別是涉密載體的制作、留存、使用及閉環管理，已經貫穿企業單位日常生產、工作的各個環節，目前，針對涉密載體使用情況統計分析方式，應用比較廣泛的有傳統人工紙質管理和載體管理系統審計兩種方式。第一種方式，將載體的狀態、使用情況等人為記錄到紙質載體或者電子文檔中，人工比對數據；第二種方式，通過載體管理系統，將載體從產生至銷毀閉環的過程記錄在系統中，單位管理員可隨時查看相關信息。

現有技術至少存在以下缺陷，一是，應用傳統人工紙質管理的方式，手續繁雜、工作效率低、管控過程控制力量薄弱、存在數據信息記錄漏填、篡改及丟失的風險，信息精準度不高且無法全面、實時展現載體留存使用情況。同時，在涉密載體的收發和傳遞過程中無法全過程監管，涉密載體未經授權帶出、借用超期不還等違規使用現象時有發生，對涉密信息的保密管理工作帶來了極大安全隱患。二是，應用載體管理系統的方式，通過電子化信息管理手段，基本能夠解決傳統人工紙質管理的弊端，但只局限于對載體的制作產生、使用、閉環及載體臺賬進行基本管理，著重事后管控，缺乏對涉密載體進行多維度的綜合統計及風險分析，不能進行有效的風險預警管控，無法從全局展現企業單位整體的載體保密安全態勢。

發明內容

鑒于上述的分析，本發明實施例旨在提供一種涉密載體風險分析方法及系統，用以解決現有技術中缺乏對涉密載體的風險預警、管控，導致信息安全隱患大的問題。

一方面，本發明提供了一種涉密載體風險分析方法，包括以下步驟：

基于獲取的樣本涉密載體屬性信息數據集，利用權值分類結合決策樹建立風險預測模型；

利用所述風險預測模型對待檢測涉密載體進行檢測，獲得風險值及風險屬性頻率值；

將所述風險值及風險屬性頻率值進行圖形化展示。

進一步的，所述基于獲取的樣本涉密載體屬性信息數據集，利用權值分類結合決策樹建立風險預測模型的步驟，包括：

獲取所述樣本涉密載體屬性信息數據集，所述數據集中包含N個涉密載體屬性信息數據樣本；

執行重復訓練過程，以獲得多個決策樹，所述重復訓練過程包括：從所述數據集中有放回的抽取N個樣本組成樣本訓練集；利用所述樣本訓練集構建決策樹；

根據訓練獲得的每一決策樹的準確率為每一所述決策樹分配權值，進而獲得風險預測模型。

進一步的，所述利用所述樣本訓練集構建決策樹的步驟，包括：

從所述樣本訓練集的樣本中均隨機選取預設個數的屬性信息，所述預設個數小于每一所述樣本中屬性信息的數量；

基于選取的所述屬性信息以及樣本訓練集，利用ID3算法構建獲得決策樹。

進一步的，所述根據訓練獲得的每一決策樹的準確率為每一所述決策樹分配權值，進而獲得風險預測模型的步驟，包括：

利用數據集中樣本訓練集的補集對相應的決策樹進行測試，獲得所述決策樹的準確率；