一种基于机器学习的数据资产安全动态监测方法及系统

本发明属于数据资产安全技术领域，公开了一种基于机器学习的数据资产安全动态监测方法及系统，本发明提取数据资产的用户行为模式特征、数据访问特征和网络流量特征，然后分别计算数据资产在当前周期内的用户行为模式安全系数、数据访问安全系数和网络流量安全系数，然后基于机器学习构建资产安全监测模型，根据资产安全监测模型得到各个安全系数的阈值，最后，根据当前周期内的各个安全系数与对应阈值比较，评估当前周期数据资产是否存在安全隐患，能够实现对数据资产安全状态的实时、动态监测，克服了传统静态安全防护措施的滞后性和局限性，大大提高了数据资产安全防护的及时性和有效性。