本系统是研究型数据安全审核平台。由本系统负责安全审核:判断本次访问或导出是否合理、是否存在异常或越权、是否需要审批,并对每一步操作留痕,实现全程可追溯。目前主要功能均已实现并可正常运行:从数据接入、分析研判、审批放行,到全程留痕追溯,整体流程已贯通并通过测试;8个模型均为真实运行。
主要的研究包括:
1.基于多源信息融合理论的三层协同异常判定方法研究
2.基于动态基线与自适应阈值的访问行为偏离建模研究
3.基于关系图建模的用户行为画像研究
4.基于深度支持向量的多模态异常访问识别方法研究
5.基于流式计算与复杂事件处理的实时检测与联动预警研究
6.基于高维特征聚类与行为基线构建的自适应模式挖掘研究
7.基于多分类向量机与相似度度量的场景精准辨识研究
8.基于自适应隐私预算与数据效用最大化的智能脱敏研究
9.基于高斯过程回归的动态隐私预算分配与噪声注入机制研究
10.基于QIM量化索引调制的结构化数据水印技术研究
11.基于感知哈希与局部敏感哈希的非结构化数据指纹技术研究
12.基于纯哈希承诺与跳表索引的轻量级区块链存证技术研究
13.基于国密SM算法与zk-SNARKs的隐私保护合规验证技术研究
14.新型配电网数据流转风险评估与协同管控技术研究
以上现均已完成,并实现已下研究型内容:
1.基于多模态特征体系的异常访问智能检测技术研究
2.基于场景感知与上下文驱动的协同访问控制与智能脱敏技术研究
3.基于轻量化区块链与零知识证明的跨系统数据流通溯源技术研究
4.基于贝叶斯网络与知识图谱融合的新型配电网安全风险评估与管控技术研究