【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及語言科技，特別是涉及一種語言科技資源的數據安全訪問檢測控制方法
技術介紹
1、在當今這個信息技術迅速發展的時代，語言科技作為信息化進程中至關重要的一環，其技術革新、資源開發、產品及產業化進展對于推動社會各方面的發展具有深遠的影響。語言科技不僅是信息最大載體——語言和文字的數字化轉化，也是實現國家信息化基礎的關鍵。這一領域的進步不僅促進了經濟、科技、文化、教育的全面發展，而且對于國家安全的維護具有至關重要的意義。隨著科技的不斷進步，語言科技的信息化已成為技術發展的一個顯著標志。從文字處理到語音識別，從機器翻譯到情感分析，語言科技的應用無所不包，極大地豐富了人們的交流方式，提高了信息傳遞的效率。在國家安全層面，語言科技的信息化更是發揮著不可替代的作用。信息安全已成為現代國家安全觀的一個重要方面，而語言科技的進步正是保障信息安全、維護國家信息化發展戰略的重要支柱。因此，掌握語言科技的核心技術，加強資源的建設與管理，對于確保國家在語言科技領域的自主權和安全至關重要。然而，在語言科技領域內，面對龐大且復雜的學習資源，用戶往往難以快速找到適合自己需求的資料，這不僅可能導致認知過載，還可能使用戶在信息的海洋中迷失方向。對于專注于語言科技學習的學生和教師而言，迫切需要一種有效的機制，能夠識別、整合并提供專業的語言科技資源。目前，通過網絡抓取、人工錄入以及與語言學實驗平臺的數據對接等方式，人們正在努力構建語言科技資源庫，以滿足這一需求。這些資源庫不僅為專業人士提供了便利的學習和研究工具，也為語言科技領域的教學和學習提供了重要支持，有
2、隨著數字化時代的到來，語言科技資源庫已成為了知識獲取和學術研究的寶貴平臺。然而，這些資源庫在為廣大用戶提供便捷服務的同時，也面臨著安全與保護的嚴峻挑戰。開放性的資源訪問雖然促進了信息的自由流通，但也不可避免地吸引了大量惡意訪問，這些行為不僅威脅到資源的安全，還可能侵犯作者的知識產權，甚至泄露敏感信息。因此，如何在不影響用戶體驗的前提下加強對語言科技資源的保護，成為了另一個亟待解決的問題。在這個背景下，針對語言科技資源庫的保護機制需要與時俱進。傳統的安全防護手段已難以應對日益復雜的數據安全威脅，尤其是在自動化惡意軟件及其變種技術迅速發展的今天。這些惡意軟件不僅種類繁多，而且采用了高度復雜的反逆向和抗檢測技術，使得傳統的數據安全防護措施顯得力不從心。
技術實現思路
1、為了克服現有技術的不足，本專利技術的目的是提供一種語言科技資源的數據安全訪問檢測控制方法，本專利技術解決了現有技術中對于語言科技資源防護手段不足，安全性低下的問題。
2、為實現上述目的，本專利技術提供了如下方案：
3、一種語言科技資源的數據安全訪問檢測控制方法，包括：
4、獲取語言科技資源的待測訪問數據；
5、將所述待測訪問數據輸入至構建好的最終安全識別模型，得到安全識別結果；
6、利用長程相關性算法計算所述安全識別結果的標度指數值；
7、根據所述標度指數值得到輸出結果；
8、所述最終安全識別模型的構建方法為：
9、獲取語言科技資源的訪問數據并進行預處理，得到預處理后的訪問數據；
10、對所述預處理后的訪問數據進行特征提取，得到特征向量；
11、基于圖卷積網絡和矩陣分解框架，根據所述特征向量構建初始安全識別模型，其中，所述圖卷積網絡用于接收訪問數據的特征向量，所述矩陣分解框架用于根據所述特征向量進行分析預測，輸出安全識別結果，所述安全識別結果為安全性概率；
12、利用最大后驗估計對所述初始安全識別模型進行訓練，得到最終安全識別模型。
13、優選地，所述獲取語言科技資源的訪問數據并進行預處理，得到預處理后的訪問數據，包括：
14、對所述語言科技資源的訪問數據進行內容過濾處理，得到第一數據；
15、對所述第一數據進行中文分詞處理，得到第二數據；
16、對所述第二數據進行去除停用詞處理，得到預處理后的訪問數據。
17、優選地，所述最終安全識別模型的表達式為：
18、
19、其中，u代表源查詢事件，v代表源查詢事件的追加查詢，w是權重集合，r是關系集合，x是特征集合，s代表圖的參數結合；分別代表對應變量的方差。
20、優選地，利用最大后驗估計對所述初始安全識別模型進行訓練，得到最終安全識別模型，包括：
21、根據所述最大后驗估計得到所述初始安全識別模型的損失函數，
22、根據所述損失函數得到最終安全識別模型。
23、優選地，所述損失函數的表達式為：
24、
25、其中，和分別是參數集中的第一正則化參數、第二正則化參數和第三正則化參數，u代表源查詢事件，v代表源查詢事件的追加查詢，w是權重集合，iij是數據安全檢測函數,rij代表i,j的關系值，h表示相應的層數。
26、本專利技術公開了以下技術效果：
27、本專利技術提供了一種語言科技資源的數據安全訪問檢測控制方法，包括：獲取語言科技資源的待測訪問數據；將所述待測訪問數據輸入至構建好的最終安全識別模型，得到安全識別結果；所述最終安全識別模型的構建方法為：獲取語言科技資源的訪問數據并進行預處理，得到預處理后的訪問數據；對所述預處理后的訪問數據進行特征提取，得到特征向量；基于圖卷積網絡和矩陣分解框架，根據所述特征向量構建初始安全識別模型，其中，所述圖卷積網絡用于接收訪問數據的特征向量，所述矩陣分解框架用于根據所述特征向量進行分析預測，輸出安全識別結果，所述安全識別結果為安全性概率；利用最大后驗估計對所述初始安全識別模型進行訓練，得到最終安全識別模型。本專利技術通過深度學習方法以其強大的特征學習能力，能夠有效識別和分類復雜模式的惡意行為，而dfa長程相關性分析則可以進一步挖掘惡意行為的深層特征，增強檢測的準確性。通過這種改進的方法，可以在確保用戶正常訪問的同時，有效識別并阻止惡意訪問行為，保護語言科技資源不被非法復制和傳播，同時維護語言科技資源提供者的權益和用戶的隱私安全。此外，采用這種先進的保護機制，不僅能夠應對當前的安全威脅，還能夠適應未來技術發展帶來的新挑戰，為語言科技資源庫的長期穩定發展提供堅實的安全保障。這種方法的應用，將促進語言科技資源庫向更高效、更安全的方向發展，為語言科技用戶提供一個更加可靠的學術交流和研究平臺。
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1.一種語言科技資源的數據安全訪問檢測控制方法，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的一種語言科技資源的數據安全訪問檢測控制方法，其特征在于，所述獲取語言科技資源的訪問數據并進行預處理，得到預處理后的訪問數據，包括：
3.根據權利要求1所述的一種語言科技資源的數據安全訪問檢測控制方法，其特征在于，所述最終安全識別模型的表達式為：
4.根據權利要求1所述的一種語言科技資源的數據安全訪問檢測控制方法，其特征在于，利用最大后驗估計對所述初始安全識別模型進行訓練，得到最終安全識別模型，包括：
5.根據權利要求3所述的一種語言科技資源的數據安全訪問檢測控制方法，其特征在于，所述損失函數的表達式為：
【技術特征摘要】
1.一種語言科技資源的數據安全訪問檢測控制方法，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的一種語言科技資源的數據安全訪問檢測控制方法，其特征在于，所述獲取語言科技資源的訪問數據并進行預處理，得到預處理后的訪問數據，包括：
3.根據權利要求1所述的一種語言科技資源的數據安全訪問檢測控制方法，其特征在...
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