(19)中华 人民共和国 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 202111477457.8 (22)申请日 2021.12.0 6 (71)申请人 绥化市纯互联网商务有限公司 地址 152000 黑龙江省绥化市北林区绥达 花园南商服 (72)发明人 赵天硕　 (51)Int.Cl. H04L 9/40(2022.01) G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01) (54)发明名称 应用人工智能分析的大数据分析拦截方法 及信息拦截系统 (57)摘要 本申请实施例公开了一种应用人工智能分 析的大数据分析拦截 方法及信息拦截系统， 依据 第一访问活动拦截决策网络， 基于标的访问触发 事件确定标的访问活动的基础拦截决策依据， 依 据第二访问活动拦截决策网络， 基于标的访问触 发事件确定标的访问活动的进阶拦截决策依据， 基于基础拦截决策依据和进阶拦截决策依据， 确 定标的访问活动的目标拦截决策依据。 如此， 可 以提高访问活动的拦截决策准确性， 并且提高网 络收敛优化 性能。 权利要求书5页 说明书11页 附图1页 CN 114244588 A 2022.03.25 CN 114244588 A 1.一种应用人工智能分析的大数据分析拦截方法， 应用于所述信息拦截系统， 其特征 在于， 包括： 在接收到由业务服务系统进行实时状态传输的标的访问活动的访问触发事件时， 生成 对应的标的访问触发事 件； 依据第一访 问活动拦截决策网络， 基于所述标的访 问触发事件， 决策生成所述标的访 问活动关联的基础拦截决策依据； 所述第一访问活动拦截决策网络是依据基础参考数据集 进行网络收敛优化获得的， 所述基础参考数据集包括第一参考访问触发事件以及携带的基 础参考拦截依据， 所述基础参考拦截依据是基于放行所述第一参考访问触发事件所对应的 访问活动 后访问活动维持状态是否被 配置于销毁状态获得的； 依据第二访 问活动拦截决策网络， 基于所述标的访 问触发事件， 决策生成所述标的访 问活动关联的进阶拦截决策依据； 所述第二访问活动拦截决策网络是依据进阶参考数据集 进行网络收敛优化获得的， 所述进阶参考数据集包括第二参考访问触发事件以及携带的进 阶参考拦截依据， 所述进阶参考拦截依据 代表所述第二参考访问触发事件 所对应的访问活 动的标签属性； 基于所述基础拦截决策依据和所述进阶拦截决策依据， 确定所述标的访问活动关联的 目标拦截决策依据； 所述目标拦截决策依据代 表所述标的访问活动的威胁输出观点。 2.根据权利要求1所述的应用人工智能分析的大数据分析拦截方法， 其特征在于， 所述 基础参考数据集还添加了所述第一 参考访问触发事 件对应的访问状态的销毁 时序数据； 如果确定放行所述第一参考访问触发事件所对应的访问活动后搜索到所述访问活动 维持状态被配置于销毁状态， 则所述基础参考拦截依据代表所述第一参考访问触发事件所 对应的访问活动归类于拦截访问活动， 所述访问状态的销毁时序数据 代表所述第一参考访 问触发事件所对应的访问活动与对照访问活动之间的时序间隔信息， 所述对照访问活动是 所述访问活动维持状态被 配置于销毁状态前放行的最末个访问活动； 如果确定放行所述第一参考访问触发事件所对应的访问活动后没有搜索到所述访问 活动维持状态被配置于销毁状态， 则所述基础参考拦截依据 代表所述第一参考访问触发事 件所对应的访问活动归类于非拦截访问活动， 所述访问状态的销毁时序数据为非拦截访问 活动的时序间隔值。 3.根据权利要求2所述的应用人工智能分析的大数据分析拦截方法， 其特征在于， 所述 依据第一访问活动拦截 决策网络， 基于所述标的访问触发事件， 决策生成所述标的访问活 动关联的基础拦截决策依据， 包括： 获取标定的访问状态的销毁时序数据； 所述标定的访问状态的销毁时序 数据是基于对 所述第一访问活动拦截决策网络进行网络 收敛优化时调用的所述基础参考数据集中的所 述访问状态的销毁 时序数据获得的； 依据所述第 一访问活动 拦截决策网络， 基于所述标的访问触发事件和所述标定的访问 状态的销毁 时序数据， 生成所述基础拦截决策依据。 4.根据权利要求1所述的应用人工智能分析的大数据分析拦截方法， 其特征在于， 所述 第一访问活动拦截决策网络中包括第一基础描述变量挖掘单元和 第一拦截决策单元， 所述 第二访问活动拦截决策网络中包括第二基础描述变量挖掘单 元和第二 拦截决策 单元； 所述依据第一访 问活动拦截决策网络， 基于所述标的访 问触发事件， 决策生成所述标权　利　要　求　书 1/5 页 2 CN 114244588 A 2的访问活动关联的基础拦截决策依据， 包括： 依据所述第 一基础描述变量挖掘单元， 挖掘所述标的访问触发事件中每个访问单位分 别对应的基础描述变量； 依据所述第 一拦截决策单元， 基于所述标的访问触发事件中每个访问单位分别对应的 基础描述变量， 决策生成所述基础拦截决策依据； 所述依据第二访 问活动拦截决策网络， 基于所述标的访 问触发事件， 决策生成所述标 的访问活动关联的进阶拦截决策依据， 包括： 依据所述第 二基础描述变量挖掘单元， 挖掘所述标的访问触发事件中每个访问单位分 别对应的基础描述变量； 依据所述第 二拦截决策单元， 基于所述标的访问触发事件中每个访问单位分别对应的 基础描述变量， 决策生成所述进阶拦截决策依据。 5.根据权利要求1所述的应用人工智能分析的大数据分析拦截方法， 其特征在于， 所述 第一访问活动拦截决策网络和所述第二访问活动拦截决策网络中包括相同网络权重信息 的网络参数层； 依据以下方式训练所述第一访问活动拦截决策网络和所述第二访问活动拦截决策网 络： 依据第一基础访问活动 拦截决策网络， 基于所述基础参考数据集中的所述第 一参考访 问触发事 件， 决策生成第一访问活动拦截决策依据； 基于所述第一访问活动拦截决策依据和所述基础参考数据集中的所述基础参考拦截 依据， 确定第一 拦截预测代价； 依据所述第 一拦截预测代价， 对所述第 一基础访问活动拦截决策网络进行网络收敛优 化； 将所述第一基础访问活动 拦截决策网络 中所述网络参数层的网络权重信 息， 同步配置 于第二基础 访问活动拦截决策网络中的所述网络参数层； 依据所述第 二基础访问活动拦截决策网络， 基于所述进阶参考数据集中的所述第 二参 考访问触发事 件， 决策生成第二访问活动拦截决策依据； 基于所述第二访问活动拦截决策依据和所述进阶参考数据集中的所述进阶参考拦截 依据， 确定第二 拦截预测代价； 依据所述第 二拦截预测代价， 对所述第 二基础访问活动拦截决策网络进行网络收敛优 化； 将所述第二基础访问活动 拦截决策网络 中所述网络参数层的网络权重信 息， 同步配置 于所述第一基础 访问活动拦截决策网络中的所述网络参数层； 基于所述第一 拦截预测代价和所述第二 拦截预测代价， 确定目标拦截预测代价； 依据所述目标拦截预测代价， 组合对所述第 一基础访问活动 拦截决策网络进行网络收 敛优化和所述第二基础 访问活动拦截决策网络 。 6.根据权利要求5所述的应用人工智能分析的大数据分析拦截方法， 其特征在于， 所述 方法还包括： 获取权重初始化的访问触发事件决策网络以及第 三参考数据集； 所述访问触发事件决 策网络被配置于执行基础的访问触发事件决策流程， 所述访问触发事件决策网络包括所述权　利　要　求　书 2/5 页 3 CN 114244588 A 3