高校学生上网行为态势感知方案

伴随着互联网的发展，人们的日常生活已经越来越离不开网络。在高校中，网络极大的便利了学生的日常学习与生活，包括资料查找、聊天、点餐、购物、视频、游戏等。

一方面网络上的信息良莠不齐，另一方面由于学生群体思想活跃、单纯明辨是非能力差、自控力欠缺，在网络带来便利的同时，也带来了一系列问题和风险，严重影响了学生的健康成长，给学校带来了很大的管理负担和舆论压力，具体表现在：

不少学生容易被网络上的不良信息所吸引，超前消费，深陷不良的网贷陷阱。

部分学生由于自制力差，沉迷于网络游戏，严重影响了学业和身心健康；

部分学生明辨是非能力差，通过网络进行一些黄赌毒等违法行为、传播不良言论，造成严重的社会影响甚至引发法律问题。

360企业安全有严格的隐私保护机制，以下数据为实验室数据，仅供参考！

整体方案

从数据上看，学生的上网行为数据，可以真实的反映出学生的习惯、喜好、动机、愿望、异常动态等，蕴藏着巨大的价值。

360高校上网行为态势感知方案，通过对学生上网数据进行分析，可以感知上网行为热点，感知异常上网行为，可以预先发现风险，以便提前干预引导。

如下图所示：在分校区互联网出口位置部署ICG（上网行为管理）设备，采集学生的上网行为数据，这部分数据汇聚到UBA（用户行为大数据分析平台）。

UBA将学生行为相关的数据进行汇聚和统一存储，根据不同的业务场景进行风险行为建模和分析，挖掘学生上网风险。

应用场景

校园网贷分析

帮助老师了解整体网贷情况，展现网贷总人数、高风险人数、关注的人数

输出高风险网贷学生名单以及判断依据

输出关注网贷学生名单，详细统计访问各种网贷应用和网站的次数和种类

某学院一周内网贷人员统计示例：

由图分析：涉及网贷总人数为4人，高风险的有一人，针对风险人员，可查看其风险行为统计并查看详细。

针对4种典型网贷操作行为（网贷网站、网贷应用、搜索网贷关键词、网贷标题）做TOP排名统计，并可查看每种网贷行为的详细访问和操作记录。

网络沉迷分析

感知学生整体沉迷网络情况，包括沉迷游戏人数、视频人数、应用云图等。

提供沉迷人员的排行及详细上网记录

提供热门应用的访问详情，包括访问时长、人数等。

某学院一周内网络沉迷概览示例：

统计当前沉迷网络游戏和沉迷网络视频的总人数，并针对当前学生访问的热门应用做云图展示，字号、颜色越大，表示该应用访问的总人数越多、时长越长。

针对网络和视频沉迷的人群可分别做TOP排名统计，展示出该学生在统计时间段内的总使用时长；针对应用的排名，可统计出某时间段内总访问人数和使用时长。

点击可查看详细记录。

风险用户发现

感知校园学生整体风险情况，统计出涉黄、涉赌、涉毒、暴恐等事件数、人数。

提供风险用户排名，并通过详细的行为记录取证。

某学院风险用户模型整体概率图：

上图统计了当前关联人员的总人数和日志总人数，并分别记录了关注暴力和关注色情的总人数，并针对当前学生访问的风险网址做云图展示，字号、颜色越大，表示该网站访问的总人数越多、时长越长。

针对关注暴力和关注色情人群可分别做TOP排名统计，展示出该学生在统计时间段内的访问网站个数和请求次数，同理，针对网站的排名，也可统计出在统计时间段内总访问人数和总请求次数。

数字图书资源分析

已购图书资源分析，针对学校已经购买的资源库进行分析，做访问量和下载量的排行，了解已购资源的利用率，为下次购买提供决策。

热门图书资源排行，分析搜索、访问或下载量最多的资源库 ，了解师生的真实图书资源需求。

恶意下载分析，针对恶意下载图书资源的行为进行统计和分析，给出排行，并详细记录恶意下载行为。

某图书馆数字资源分析示例：

图中展示了热门图书资源的访问和下载次数的排行，并可查看详细数据，具体到每种图书资源都有谁访问下载了，访问时间、访问的具体地址、具体内容是什么等等。

针对恶意下载的用户，也同样做了排名统计，并详细记录了每个恶意下载用户的下载记录

高校学生上网行为分析解决方案，通过对学生日常上网的全量数据进行深度挖掘和全面分析，掌握学生的日常行为轨迹，实时的了解学生的状态变化，为学校更好的进行学生管理工作提供服务支持。

在产品方案方面，UBA数据分析平台基于数理统计和机器学习算法，对不同的使用场景进行细分拆解，构建对应的数据模型和应用，达到精准服务的目的。当前该方案已经在全国近百家高校上线，获得了老师的好评。