1.一种基于大数据的数据安全访问系统，其特征在于，包括服务器、数据库、注册登录模块、操作权限管理模块、用户访问全面监测模块、数据访问安全辅助监管模块、数据访问顺畅性检测分析模块以及后台监管端；注册登录模块用于进行用户注册，并将注册成功的用户标记为注册用户，以及在注册用户进行登录时对注册用户进行身份验证识别，在身份验证无误时使对应注册用户成功登录，并将对应注册用户的身份信息发送至操作权限管理模块；

操作权限管理模块基于对应注册用户的身份信息以调取与其相对应的访问权限和行为权限，对应注册用户仅能访问其具有访问权限的存储数据，以及仅能进行其具有行为权限的访问行为措施；用户访问全面监测模块用于将用户访问进行全面监测，通过分析以生成访问预警信号或访问正常信号，将访问预警信号或访问正常信号经服务器发送至后台监管端，后台监管端接收到访问预警信号后发出对应预警；

数据访问安全辅助监管模块用于通过辅助监管分析以判断是否生成访问风险信号或访问超载信号，在生成访问风险信号或访问超载信号后经服务器将其发送至后台监管端，后台监管端接收到访问风险信号或访问超载信号后发出对应预警；数据访问顺畅性检测分析模块用于通过访问顺畅性分析以获取到顺畅性异常系数，将顺畅性异常系数与预设顺畅性异常系数阈值进行数值比较，若顺畅性异常系数超过预设顺畅性异常系数阈值，则生成访问顺畅性不合格信号，将访问顺畅性不合格信号经服务器发送至后台监管端，后台监管端接收到访问顺畅性不合格信号后发出对应预警；

用户访问全面监测模块的具体运行过程包括：

获取到单位时间内访问数据库内所存储数据的注册用户，将对应注册用户标记为分析目标i，i={1,2，…，n}，n表示单位时间内访问数据库内所存储数据的注册用户数量且n为大于1的自然数；采集到单位时间内对应分析目标i的访问次数以及每次的访问时长，将每次的访问时长进行求和计算以得到访问总时长，将访问次数和访问总时长与预设访问次数阈值和预设访问总时长阈值分别进行数值比较，若访问次数超过预设访问次数阈值或访问总时长超过预设访问总时长阈值，则生成对应分析目标i的访问预警信号；

若访问次数未超过预设访问次数阈值且访问总时长未超过预设访问总时长阈值，则采集到对应分析目标i的访次增长值以及访时增长值，将访次增长值和访时增长值与预设访次增长阈值和预设访时增长阈值分别进行数值比较，若访次增长值超过预设访次增长阈值或访时增长值超过预设访时增长阈值，则生成对应分析目标i的访问预警信号，若访次增长值未超过预设访次增长阈值且访时增长值未超过预设访时增长阈值，则将对应分析目标i进行访问监控分析；

访问监控分析的具体分析过程如下：

当对应注册用户试图访问其不具有访问权限的存储数据时，生成访问不良符号FB-1，当对应注册用户试图进行其不具有行为权限的访问行为措施时，生成行为不良符号XB-1；获取到分析目标i对应访问操作中生成访问不良符号FB-1的次数以及生成行为不良符号XB-1的次数，通过赋权求和计算得到分析目标i对应访问操作的操作不良值，将操作不良值与对应访问操作的访问时长进行比值计算得到访问不良值，将操作不良值与访问不良值进行数值计算得到对应访问操作的监控系数；

将监控系数与预设监控系数阈值进行数值比较，若监控系数超过预设监控系数阈值，则将对应访问操作标记为可疑访问，若监控系数未超过预设监控系数阈值，则将对应访问操作标记为正常访问；获取到单位时间内分析目标i的可疑访问次数和正常访问次数，将可疑访问次数与正常访问次数进行比值计算以得到可疑系数，将可疑系数与可疑访问次数进行数值计算得到分析目标i的监析值，将监析值与预设监析阈值进行数值比较，若监析值超过预设监析阈值，则生成对应分析目标i的访问预警信号，否则生成对应分析目标i的访问正常信号；

数据访问安全辅助监管模块的具体运行过程包括：

设定若干个检测时点，将对应检测时点标记为分析时点k，k={1,2，…，m}，m表示检测时点数量且m为大于1的自然数；采集到分析时点k访问数据库的人数并标记为访人值，将所有检测时点的访人值建立访人值集合，将访人值集合进行求和计算并取均值得到访人系数，将超过预设访人阈值的访人值标记为访问超载值，将访问超载值的数量与数值m进行比值计算得到超载占比值，将访人系数与超载占比值进行数值计算得到访问拥挤系数；将访问拥挤系数与预设访问拥挤系数进行数值比较，若访问拥挤系数超过预设访问拥挤系数阈值，则生成访问超载信号；

获取到单位时间内访问数据库的注册用户数量并标记为访户值，将对应访问预警信号的注册用户标记为风险用户，将单位时间内访问数据库的风险用户数量标记为险户值，将险户值与访户值进行比值计算得到险户占比值，将险户占比值与险户值进行数值计算得到监管风险系数，将监管风险系数与预设监管风险系数阈值进行数值比较，若监管风险系数超过预设监管风险系数阈值，则生成访问风险信号；

访问顺畅性检测分析的具体分析过程如下：

采集到单位时间内数据库出现无法访问状态的次数并标记为访异频次，以及每次无法访问状态的初始时刻和结束时刻，将对应结束时刻与初始时刻进行时间差计算以得到对应无法访问状态的持续时长，将单位时间内的所有持续时长进行求和计算以得到访异总时值；并将对应无法访问状态的初始时刻与相邻上一次无法访问状态的结束时刻进行时间差计算以得到访异间隔时长，将所有访异间隔时长进行求和计算并取均值以得到访异间时均值，将访异频次、访异总时值和访异间时均值进行归一化计算，且将计算结果标记为顺畅性异常系数；

在进行访问顺畅性分析时，获取到每次无法访问状态的初始时刻进行数据库访问的人数，并将进行数据库访问的人数标记为人数分析值，将人数分析值与预设人数分析阈值进行数值比较，若人数分析值超过预设人数分析阈值，则生成对应无法访问状态的影响判定值KY-1，否则生成无法访问状态的影响判定值KY-2；将单位时间内对应影响判定值KY-1的无法访问状态的次数以及对应影响判定值KY-2的无法访问状态的次数分别标记为HY1和HY2；

将HY1与HY2进行比值计算以得到HY3，向HY1和HY3分别赋予预设权重系数c1、c2，将HY1与预设权重系数c1相乘并将HY3与预设权重系数c2相乘，且将两组乘积值进行求和计算以得到影响分析值，将影响分析值与预设影响分析阈值进行数值比较，若影响分析值超过预设影响分析阈值，则判断访问人数过多严重影响访问顺畅性，并生成加强访问人数管控信号，将加强访问人数管控信号经服务器发送至后台监管端。

2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的数据安全访问系统，其特征在于，服务器与终端网络检测分析模块通信连接，终端网络检测分析模块用于设定访问局域网，以及将事先成功注册的智能终端标记为安全终端；在对应注册用户通过智能终端进行登录时，终端网络检测分析模块采集到对应终端信息以及所使用的网络信息，并判断对应智能终端是否为安全终端，以及判断所使用的网络是否为访问局域网；若对应智能终端为安全终端且所使用的网络为访问局域网，则允许对应注册用户成功登录并进行数据访问。

3.根据权利要求2所述的一种基于大数据的数据安全访问系统，其特征在于，若对应智能终端为非安全终端或所使用的网络为非访问局域网，则采集到对应注册用户的身份信息并生成问询信号，将问询信号以及对应注册用户的身份信息经过服务器发送至后台监管端，后台监管端的管理人员接收到问询信号后以判断是否允许对应注册用户登录访问，在判断允许对应注册用户登录访问时生成“允许访问”指令和相应访问时长，将“允许访问”指令和相应访问时长发送至服务器，以使对应注册用户成功访问且在达到相应访问时长后使其强制退出。