数据传输方法、装置、电子设备及存储介质与流程

本发明涉及数据安全，特别是涉及一种数据传输方法、一种数据传输装置、相应的一种电子设备以及相应的一种计算机可读存储介质。

背景技术：

1、在对网络数据进行传输的过程中，通常在一方面可以采用对各种敏感信息尽可能地采用方便易用的加密技术，以大大提高网络系统安全性；在另一方面，通过对所传输的互联网数据进行实时监测，例如利用区块链技术本身具有不可篡改和不可撤销性对数据安全进行判定，又例如通过对周围环境信息进行收集监测周围环境对数据安全的影响等。

2、然而，上述相关的数据传输技术中，缺乏对数据传输人员运动的危险监测，难以保证数据传输过程的整体安全性。

技术实现思路

1、鉴于上述问题，提出了本发明实施例以便提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的一种数据传输方法、一种数据传输装置、相应的一种电子设备以及相应的一种计算机可读存储介质。

2、本发明实施例公开了一种数据传输方法，应用于网络系统，所述方法包括：

3、在对数据进行传输的过程中，接收内部传输数据并采集传输数据中针对传输人员的图像信息；

4、获取安全识别模型；所述安全识别模型基于传输人员对设备造成影响数据与传输数据中图像信息的异常情况的关联性训练生成；

5、基于所述安全识别模型对所述内部传输数据和所述图像信息进行监测，生成告警信息；所述告警信息用于告知内部数据传输和/或传输人员运动存在安全危险。

6、可选地，所述基于所述安全识别模型对所述内部传输数据和所述图像信息进行监测，生成告警信息，包括：

7、将所述内部传输数据和所述图像信息输入至所述安全识别模型；

8、通过所述安全识别模型对所述图像信息的异常情况进行监测，并基于所述异常情况与传输人员对设备造成影响数据的关联性，对所述内部传输数据的内部数据传输安全进行监测；其中，所述图像信息的异常情况用于指示所述传输人员运动存在安全危险；

9、当内部数据传输和/或传输人员运动存在安全危险时，生成告警信息。

10、可选地，所述安全识别模型包括第一安全识别模型和第二安全识别模型，所述所述基于所述安全识别模型对所述内部传输数据和所述图像信息进行监测，生成告警信息，包括：

11、通过所述第一安全识别模型对所述内部传输数据进行监测，并通过所述第二安全识别模型对所述图像信息进行监测；

12、当内部数据传输和/或传输人员运动存在安全危险时，生成告警信息。

13、可选地，所述第一安全识别模型的生成方式如下：

14、获取内部传输数据，根据所述内部传输数据对预设数据安全传输模型进行修正，得到修正数据安全模型；所述预设数据安全传输模型用于对数据传输进行监测；

15、获取图像数据，根据所述图像数据训练得到运动特征安全分析模型；

16、基于所述修正数据安全模型和所述运动特征安全分析模型进行合并，训练生成第一安全识别模型。

17、可选地，所述内部传输数据包括设备运行数据、环境数据以及员工当日数据；所述根据所述内部传输数据对预设数据安全传输模型进行修正，得到修正数据安全模型，包括：

18、对所述设备运行数据、环境数据以及员工当日数据进行联立，并对预设数据安全传输模型进行修正，得到修正数据安全模型。

19、可选地，所述对所述设备运行数据、环境数据以及员工当日数据进行联立，并对预设数据安全传输模型进行修正，得到修正数据安全模型，包括：

20、将设备数据、环境数据以及员工当日数据按照对数据传输安全的影响赋予相应权重，得到线性组合；

21、对所述线性组合进行单一线性运算得到运算结果，采用所述运算结果对预设数据安全传输模型进行修正，得到修正数据安全模型。

22、可选地，所述根据所述图像数据训练得到运动特征安全分析模型，包括：

23、对所述图像信息进行人像识别，得到关节数据；所述关节数据用于表征所述传输人员的每个关节点；

24、将所述每个关节点赋予连接点，并根据所述连接点进行运动识别，得到人员运动信息；

25、通过对所述人员运动信息生成运动轨迹，基于对所述运动轨迹的分析结果，训练生成运动特征安全分析模型。

26、可选地，所述基于对所述运动轨迹的分析结果，训练生成运动特征安全分析模型，包括：

27、将单个传输人员的运动轨迹按照预设时间间隔进行一次分析，且在进行分析的过程中同时对相较当前时间点前预设时间段的运动轨迹进行分析，得到分析结果；

28、通过所述分析结果对预设模型进行深度学习，得到运动特征安全分析模型。

29、可选地，所述第二安全识别模型的生成方式如下：

30、通过第一安全识别模型获取传输人员对设备造成影响数据与传输数据中图像信息的异常情况的关联性；

31、根据所述传输人员对设备造成影响数据与传输数据中图像信息的异常情况的关联性，训练生成第二安全识别模型。

32、本发明实施例还公开了一种数据传输装置，应用于网络系统，所述装置包括：

33、数据采集模块，用于在对数据进行传输的过程中，接收内部传输数据并采集传输数据中针对传输人员的图像信息；

34、安全识别模型获取模块，用于获取安全识别模型；所述安全识别模型基于传输人员对设备造成影响数据与传输数据中图像信息的异常情况的关联性训练生成；

35、数据传输监测模块，用于基于所述安全识别模型对所述内部传输数据和所述图像信息进行监测，生成告警信息；所述告警信息用于告知内部数据传输和传输人员运动存在安全危险。

36、可选地，所述数据传输监测模块包括：

37、数据输入子模块，用于将所述内部传输数据和所述图像信息输入至所述安全识别模型；

38、数据传输监测子模块，用于通过所述安全识别模型对所述图像信息的异常情况进行监测，并基于所述异常情况与传输人员对设备造成影响数据的关联性，对所述内部传输数据的内部数据传输安全进行监测；其中，所述图像信息的异常情况用于指示所述传输人员运动存在安全危险；

39、告警信息生成子模块，用于当内部数据传输和/或传输人员运动存在安全危险时，生成告警信息。

40、可选地，所述安全识别模型包括第一安全识别模型和第二安全识别模型，所述数据传输监测子模块包括：

41、数据传输监测单元，用于通过所述第一安全识别模型对所述内部传输数据进行监测，并通过所述第二安全识别模型对所述图像信息进行监测。

42、可选地，所述数据传输监测模块还包括：

43、模型修正子模块，用于获取内部传输数据，根据所述内部传输数据对预设数据安全传输模型进行修正，得到修正数据安全模型；所述预设数据安全传输模型用于对数据传输进行监测；

44、运动特征安全分析子模块，用于获取图像数据，根据所述图像数据训练得到运动特征安全分析模型；

45、第一安全识别模型生成子模块，用于基于所述修正数据安全模型和所述运动特征安全分析模型进行合并，训练生成第一安全识别模型。

46、可选地，所述内部传输数据包括设备运行数据、环境数据以及员工当日数据；所述模型修正子模块包括：

47、模型修正单元，用于对所述设备运行数据、环境数据以及员工当日数据进行联立，并对预设数据安全传输模型进行修正，得到修正数据安全模型。

48、可选地，所述模型修正单元包括：

49、权重赋予子单元，用于将设备数据、环境数据以及员工当日数据按照对数据传输安全的影响赋予相应权重，得到线性组合；

50、模型修正子单元，用于对所述线性组合进行单一线性运算得到运算结果，采用所述运算结果对预设数据安全传输模型进行修正，得到修正数据安全模型。

51、可选地，所述运动特征安全分析子模块包括：

52、关节数据获取单元，用于对所述图像信息进行人像识别，得到关节数据；所述关节数据用于表征所述传输人员的每个关节点；

53、运动识别单元，用于将所述每个关节点赋予连接点，并根据所述连接点进行运动识别，得到人员运动信息；

54、运动特征安全分析单元，用于通过对所述人员运动信息生成运动轨迹，基于对所述运动轨迹的分析结果，训练生成运动特征安全分析模型。

55、可选地，所述运动特征安全分析单元包括：

56、运动轨迹分析子单元，用于将单个传输人员的运动轨迹按照预设时间间隔进行一次分析，且在进行分析的过程中同时对相较当前时间点前预设时间段的运动轨迹进行分析，得到分析结果；

57、运动特征安全分析模型生成子单元，用于通过所述分析结果对预设模型进行深度学习，得到运动特征安全分析模型。

58、可选地，所述数据传输监测模块803还包括：

59、关联识别子模块，用于通过第一安全识别模型获取传输人员对设备造成影响数据与传输数据中图像信息的异常情况的关联性；

60、第二安全识别模型生成子模块，用于根据所述传输人员对设备造成影响数据与传输数据中图像信息的异常情况的关联性，训练生成第二安全识别模型。

61、本发明实施例还公开了一种电子设备，包括：处理器、存储器及存储在所述存储器上并能够在所述处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时实现任一项所述数据传输方法。

62、本发明实施例还公开了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现任一项所述数据传输方法。

63、本发明实施例包括以下优点：

64、在本发明实施例中，在对数据进行传输的过程中，通过获取安全识别模型，所获取的安全识别模型可基于传输人员对设备造成影响数据与传输数据中图像信息的异常情况的关联性训练生成，此时可通过安全识别模型对所接收的内部传输数据以及所采集的传输数据中针对传输人员的图像信息进行监测，生成告警信息。通过对内部数据传输安全和传输数据中的相关图像信息的实时监测，当检测出内部数据传输和传输人员运动存在安全危险时，能够基于告警信息发出警报，避免发生数据泄露，且更加全面地对数据传输过程进行实时监测，提高网络系统的关联性以及安全性，大大提高网络系统的安全性。