(19)国家知识产权局 (12)发明 专利 (10)授权公告 号 (45)授权公告日 (21)申请 号 202210314720.X (22)申请日 2022.03.28 (65)同一申请的已公布的文献号 申请公布号 CN 114663815 A (43)申请公布日 2022.06.24 (73)专利权人 深圳市实信达科技 开发有限公司 地址 518000 广东省深圳市宝安区石岩街 道应人石社区香象工业园厂房3五层 (72)发明人 程秀平　杨信品　 (51)Int.Cl. G06V 20/40(2022.01) G06K 9/62(2022.01) G06V 10/762(2022.01) G06V 10/75(2022.01) G06Q 10/10(2012.01)H04N 7/15(2006.01) (56)对比文件 CN 109740 054 A,2019.0 5.10 CN 112417460 A,2021.02.26 审查员 张博 (54)发明名称 一种基于人工智能的信息安防方法、 系统及 云平台 (57)摘要 本申请公开的一种基于人工智能的信息安 防方法、 系统及云平台， 通过全局互动行为模型 对全局互动行为描述进行关键互动行为描述提 取和聚类处理， 能够提高热门事项描述特征的准 确度并尽可能减少噪声特征的干扰， 对热门事项 状态特征集进行聚类， 能够提高视频会议互动行 为信息的热门事项识别准确性， 通过热门事项区 分标识， 对多个热门事项特征集进行热门事项匹 配聚类， 能够校正全局互动行为模型的聚类误 差， 改善了热门事项聚类不完整的问题， 进而提 高了视频会议互动行为信息的热门事项的匹配 准确性， 由于热门事项可用于进行视频会议信息 安防分析， 因而可以基于准确完整的目标热门事 项匹配结果进行视频会议信息安防分析， 确保信 息安防分析 结果的可信度。 权利要求书3页 说明书11页 附图2页 CN 114663815 B 2022.11.08 CN 114663815 B 1.一种基于人工智能的信 息安防方法， 其特征在于， 应用于信 息安防系统， 所述信 息安 防方法包括： 获取基于待处理 的视频会议互动行为信 息的多个视频会议互动行为描述， 并对所述多 个视频会议互动行为描述进行全局整合处理， 得到全局互动行为描述， 所述多个视频会议 互动行为描述用于指示多个视频会议互动状态的视频会议互动行为描述； 通过预先设定的全局互动行为模型， 对所述全局互动行为描述进行关键互动行为描述 提取和聚类处理， 得到热门事项描述特征， 以及与所述热门事项描述特征对应的热门事项 区分标识； 对所述热门事项描述特征进行设定周期的描述特征提取， 得到热门事项状态特征集， 并确定所述热门事项状态特征集中热门事项状态特征之间的关联度， 得到目标关联度集 合； 根据预设阈值和所述目标关联度集合， 对所述热门事项状态特征集进行聚类， 得到多 个热门事项特 征集， 一个热门事项特 征集对应一个聚类标签； 根据所述热门事项区分标识， 对所述多个热门事项特征集进行热门事项匹配聚类， 得 到目标热门事项匹配结果； 其中， 所述 目标热门事项匹配结果用于进行视频会议信息安防 分析； 所述根据预设阈值和所述目标关联度集合， 对所述热门事项状态特征集进 行聚类， 得 到多个热门事项特 征集， 包括： 确定所述目标关联度集合中每个目标关联度与 预设阈值之间的比较结果， 按照降序的 方式对所述比较结果进行排序， 得到关联度队列； 按照预设的聚类权 重对所述关联度队列进行聚类， 得到多个聚类关联度集 合； 将所述热门事项状态特征集中每个聚类关联度集合对应的热门事项状态特征确定为 热门事项 特征集， 得到多个热门事项 特征集； 所述根据所述热门事项区分标识， 对所述多个 热门事项特 征集进行 热门事项匹配聚类， 得到目标 热门事项匹配结果， 包括： 对每个热门事项特征集中的热门事项区分标识进行聚类统计处理， 得到多个已统计的 热门事项标签； 统计每个已统计的热门事项标签的数量， 按照数量降序的方式对所述多个已统计的热 门事项标签进行排序， 得到已排序的热门事项标签； 将所述已排序的热门事项标签中排序为第 一的已排序的热门事项标签， 确定为每个热 门事项特 征集的热门事项匹配结果， 得到目标 热门事项匹配结果； 所述获取基于待处理 的视频会议互动行为信 息的多个视频会议互动行为描述， 并对所 述多个视频会议互动行为描述进行全局整合处 理， 得到全局互动行为描述， 包括： 获取待处理的视频会议互动行为信息， 并通过预先设定的膨胀卷积模型、 前馈神经模 型和递归神经模型， 对所述待处理的视频会议互动行为信息进行描述分析， 得到时间状态 描述、 行为状态描述和视频会议互动行为对应的热门事项 描述； 分别将所述 时间状态描述、 所述行为状态描述和所述视频会议互动行为对应的热门事 项描述进行分布特征调整， 得到时间状态描述分布、 行为状态描述分布和视频会议互动行 为对应的热门事项 描述分布； 对所述时间状态描述分布、 所述行为状态描述分布和所述视频会议互动行为对应的热 门事项描述分布进行全局融合处 理， 得到全局互动行为描述；权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 114663815 B 2所述对所述热门事项描述特征进行设定周期的描述特征提取， 得到热门事项状态特征 集， 并确定所述热门事项状态特征集中热门事项状态特征之间的关联度， 得到目标关联度 集合， 包括： 按照设定周期， 对所述热门事项描述特征进行拆分处理， 得到热门事项状态特征集， 所 述热门事项状态特 征集的数量大于等于一； 从预先部署的数据库中获取与所述全局互动行为描述对应的历史热门事项特征集， 并 根据预先设定的特征关注机制， 将所述热门事项状态特征集和所述历史热门事项 特征集进 行特征优化处 理， 得到热门事项关注特 征集； 确定所述热门事项关注特征集中每两个热门事项关注特征之间的关联度， 得到目标关 联度集合； 所述根据所述热门事项区分标识， 对所述多个热门事项特征集进行热门事项匹配聚 类， 得到目标 热门事项匹配结果之后， 还 包括： 在未获取到所述目标热门事项 匹配结果的报错信 息的情况下， 利用所述目标热门事项 匹配结果对所述待处理的视频会议互动行为信息对应的视频会议进程进行视频会议信息 安防分析； 利用所述目标热门事项匹配结果对所述待处理的视频会议互动行为信息对应的视频 会议进程进行视频会议信息安防分析， 包括： 获取所述目标热门事项 匹配结果中的文件操作事项特征和参会对象身份特征； 基于所 述目标热门事项匹配结果中的文件操作事项 特征和参会对象身份特征之间的特征相关度， 对所述目标热门事项匹配结果中的文件操作事项 特征和参会对象身份特征进 行关联校验， 得到特征关联校验结果； 将关联校验存在异常的参会对象身份特征确定为待处理参会对象身份特征， 根据 所述 特征关联校验结果中的参会对 象身份特征与所述待处理参会对 象身份特征之间的特征余 弦距离， 确定与所述待处 理参会对象身份特 征相对应的信息安防关注点； 对与所述待处理参会对象身份特征相对应的信息安防关注点和所述待处理参会对象 身份特征进行关联 校验， 得到关注点校验结果； 根据所述关注点校验结果和所述特征关联校验结果， 确定所述目标热门事项 匹配结果 中的信息安防特 征集和所述信息安防特 征集对应的信息安防关注点； 通过所述信息安防特征集对应的信息安防关注点确定所述信息安防特征集是否通过 信息安防检测； 其中， 所述获取所述目标热门事项 匹配结果中的文件操作事项特征和参会对象身份特 征， 包括： 获取所述目标热门事项匹配结果中的至少两个文件操作事项内容和至少两个参会对 象身份内容； 获取所述至少两个文件操作事项内容之间的事项内容相似度和事项内容热度， 获取所 述至少两个参会 对象身份内容之间的身份内容相似度和身份内容热度； 根据所述事项内容相似度和所述事项内容热度， 对所述至少两个文件操作事项内容进 行拼接， 得到所述目标热门事项匹配结果中的文件操作事项 特征； 其中， 一个文件操作事项 特征包括至少一个文件操作事项内容；权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 114663815 B 3