(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 20221043810 0.7 (22)申请日 2022.04.25 (71)申请人 李伟成 地址 510000 广东省广州市白云区同德街 道惠德路6号16 栋403房 (72)发明人 李伟成　 (74)专利代理 机构 广州君咨知识产权代理有限 公司 44437 专利代理师 李平 (51)Int.Cl. G06F 11/30(2006.01) G06F 21/60(2013.01) G06F 21/64(2013.01) G06F 9/50(2006.01) (54)发明名称 基于大数据信息监控方法、 监控装置及计算 机设备 (57)摘要 本发明涉及一种基于大数据信息监控 方法、 监控装置及计算机设备， 尤其涉及大数据信息监 控技术领域， 方法包括： 数据采集模块采集若干 服务端对大数据的处理结果； 数据提取模块在提 取若干服务端对大数据信息处理后的预设字长 的数据； 数据比对模块将所述数据提取模块提取 的预设字长的数据与所述大数据信息初始采集 的数据进行比对； 判断模块根据所述数据比对模 块的比对结果确定所述数据采集模块采集的若 干服务端对 大数据信息的处理结果是否合格； 数 据处理模块根据提取的单条数据与初始采集的 数据信息的吻合度对对应上传服务端的参数进 行调节， 对所述处理结果进行验证； 实现了对大 数据信息更加高效的处 理和严密的监控。 权利要求书3页 说明书10页 附图3页 CN 114756431 A 2022.07.15 CN 114756431 A 1.一种基于大 数据信息监控方法， 其特 征在于， 包括： 步骤S1、 数据采集模块采集若干服 务端对大 数据信息的处 理结果； 步骤S2、 数据提取模块根据 所述数据采集模块采集的处理结果确定提取上传至云服务 端的上传数据中的若干条 数据； 步骤S3、 数据比对模块将所述数据提取模块提取的数据与初始采集的数据数据信 息进 行比对， 根据比对结果确定上传至云服 务端的上传数据是否合格； 步骤S4、 判断模块根据 所述数据比对模块的比对结果确定所述数据采集模块采集的若 干服务端对大 数据信息的处 理结果是否合格； 步骤S5、 数据处理模块在所述判断模块判定所述处理结果为不合格时， 确定处理结果 不合格数据对应的上传服务端， 并在确定上传服务端完成时， 根据提取 的单条数据与初始 采集的数据信息的吻合度对对应上传服务端的参数进 行调节， 以及在所述判断模块判定所 述处理结果合格时， 对所述数据提取模块中的预设字长进行补偿， 所述数据提取模块在所 述数据处 理模块对搞预设字 长补偿完成时， 对所述处 理结果进行验证； 当所述数据采集模块采集若干所述服务端对大数据信 息的处理结果 时， 若该处理结果 为云服务端接收大数据信息完成， 则数据采集模块向所述数据提取模块 发送可提取数据的 指令。 2.根据权利要求1所述的基于大数据信 息监控方法， 其特征在于， 当数据提取模块提取 上传至云服务端的上传数据中的若干条数据时， 所述数据提取模块随机提取若干条预设字 长的数据， 所述数据比对模块将提取的各条预设字长的数据与初始采集的数据信息进 行比 对， 确定单条所述数据与初始采集的数据信息的吻合度G， 设定G=E/Ez， 所述数据比对根据 该吻合度G与预设吻合度G0的比对结果确定上传至 云服务端的上传数据是否合格， 其中E为 单条所述数据与初始采集的数据信息的相同字段长度， E z为预设字 长， 若G＜G0， 所述数据比对 模块判定该 条上传至云服 务端的上传数据不 合格； 若G≥G0， 所述数据比对 模块判定该 条上传至云服 务端的上传数据合格。 3.根据权利要求2所述的基于大数据信 息监控方法， 其特征在于， 当判断模块根据 所述 数据比对模块的比对结果确定所述数据采集模块采集的若干服务端对大数据信息的处理 结果是否合格时， 计算提取的若干条所述数据的合格率W， 设定W=Y/Yz， 并根据该合格率W和 预设合格率W0的比对结果确定所述处理结果是否合格， 其中Y为若干条数据中合格的数据 条数， Yz为若干条 数据的总条 数， 若W＜W0， 则所述判断模块判定所述处 理结果不合格； 若W≥W0， 则所述判断模块判定所述处 理结果合格。 4.根据权利要求3所述的基于大数据信 息监控方法， 其特征在于， 当所述判断模块判定 所述处理结果不合格时， 所述处理模块获取不合格数据的上传服务端， 若该上传服务端为 大数据信息分类服务端， 则所述数据 处理模块更新敏感数据集， 其中敏感数据集为病毒数 据、 流氓数据以及隐私数据所构成的数据集合； 若 该上传服务端为大数据信息判断服务端， 所述数据 处理模块对预设敏感率进行调整； 若该上传服务端为大数据加密服务端， 所述数 据处理模块对预设隐私值进行调节。 5.根据权利要求4所述的基于大数据信 息监控方法， 其特征在于， 当所述数据处理模块 对预设敏感率进行调整时， 计算所述吻合度G和预设吻合度G0的吻合度差值ΔG， 设定ΔG=权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 114756431 A 2G0‑G， 并根据该吻合度差值与预设吻合度差值的比对结果选取对应的调节系数对 预设敏感 率进行调节， 其中， 所述数据处理模块设有第一预设吻合度差值ΔG1、 第二预设吻合度差值ΔG2、 第 一调节系数K1、 第二调节系数K2以及第三调节系数K3， 其中ΔG1＜ΔG2， 设定1＜K1＜K2＜ K3＜1.5， 当ΔG≤ΔG1时， 所述数据处 理模块选取第一调节系数 K1对所述预设敏感率进行调节； 当ΔG1＜ΔG≤ΔG2时， 所述数据处理模块选取第二调节系数K2对所述预设敏感率进 行调节； 当ΔG＞ΔG2时， 所述数据处 理模块选取第三调节系数 K3对所述预设敏感率进行调节； 当所述数据处理模块选取第j调节系数Kj对所述预设敏感率进行调节时， 设定j=1， 2， 3， 数据处理模块将调整后的预设敏感率设为B2， 设定B2=B1 ×Kj， 其中B1为第一预设敏感 率。 6.根据权利要求5所述的基于大数据信 息监控方法， 其特征在于， 当所述数据处理模块 对所述预设隐私值进 行调节时， 根据所述吻合度差值和预设吻合度差值的比对结果选取对 应的修正系数对所述预设隐私值进行修 正， 其中， 所述数据处理模块还设有第一修正系数X1、 第二修正系数X2以及第三修正系数 X3， 设定1＜X1＜X2＜X3＜1.2， 当ΔG≤ΔG1时， 所述数据处 理模块选取第一 修正系数X1对所述预设隐私值进行修 正； 当ΔG1＜ΔG≤ΔG2时， 所述数据处理模块选取第二修正系数X2对所述预设隐私值进 行修正； 当ΔG＞ΔG2时， 所述数据处 理模块选取第三 修正系数X3对所述预设隐私值进行修 正； 当所述数据处理模块选取第f修正系数Xf对所述预设隐私值进行修正时， 设定f=1， 2， 3， 数据处 理模块将修 正后的所述预设隐私值设置为S3， 设定S3 =Sb×Xf， 其中b=1， 2。 7.根据权利要求6所述的基于大数据信 息监控方法， 其特征在于， 当数据比对模块计算 所述数据的合格率完成时， 所述数据比对模块将所述合格率W与预设最大合格率Wmax进行 比对， 并根据比对结果确定是否对预设字 长进行调节， 若W＞Wmax， 所述数据比对 模块判定对所述预设字 长进行调节； 若W0＜W≤Wmax， 所述数据比对 模块判定不对所述预设字 长进行调节。 8.根据权利要求7所述的基于大数据信 息监控方法， 其特征在于， 当所述数据比对模块 判定对所述预设字长进 行调节时， 计算所述合格率和预设最大合格率Wmax的合格率差值Δ W， 设定ΔW=W ‑Wmax， 所述数据处理模块根据该合格率差值与预设合格率差值的比对结果选 取对应的补偿系数对所述预设字 长进行补偿， 其中， 所述数据处理模块还设有第一预设合格率差值ΔW1、 第二预设合格率差值ΔW2、 第一补偿系数P1、 第二补偿系数P2以及第三补偿系数P3， 其中ΔW1＜ΔW2， 设定1＜P1＜P2 ＜P3＜2， 当ΔW≤ΔW1时， 所述数据处 理模块选取第一补偿系数P1对所述预设字 长进行补偿； 当ΔW1＜ΔW≤ΔW1时， 所述数据处理模块选取第二补偿系数P2对所述预设字长进行 补偿； 当ΔW＞ΔW2时， 所述数据处 理模块选取第三补偿系数P3对所述预设字 长进行补偿；权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 114756431 A 3