1.基于信息安全的大数据检测系统，其特征在于，包括：数据采集模块、人为操作状态获取模块、设备信息自检模块、设备风险特征提取模块及设备信息安全分析模块，所述数据采集模块用于获取第一单位时间内用户设备被病毒攻击的状态数据；

数据采集模块获取的数据指的是用户设备检测到被病毒攻击但成功防御的情况，对于用户设备内真实存在的但无法杀死的病毒不纳入获取的数据中，第一单位时间内用户设备被病毒攻击的状态数据包括每次攻击设备的病毒种类及相应的危害系数，所述攻击设备的病毒种类包括网络病毒、文件病毒及引导型病毒，不同种类的病毒攻击设备时损害的区域不同、对应的危害系数也不相同，网络病毒损害的是设备网络中的可执行文件，文件病毒感染损害的是设备中的文件，引导型病毒损害的是设备中的启动扇区和硬盘的系统引导扇区，不同种类的病毒相应的危害系数是通过数据库匹配获取的，数据库中不同种类的病毒相应的危害系数的获取方式包括以下步骤：S1‑1、获取历史数据中各种成功入侵设备的病毒种类分别对设备中的文档的破坏速度，将第h个病毒种类的每个病毒在基于当前时间的前第二单位时间内破坏的文档个数记为vph；

S1‑2、获取病毒破坏的每个文档中包含的信息种类、每个信息种类对应的字节数及每个信息种类中对应的每字节数的信息内容对用户产生的影响系数，所述每个信息种类中对应的每字节的信息内容对用户产生的影响系数通过数据库中查询获取，不同信息种类中对应的每字节的信息内容对用户产生的影响系数不同，将第h个病毒种类的每个病毒在基于当前时间的前第二单位时间内破坏的第e个文档中第e1个信息种类对应的字节数记为将第h个病毒种类的每个病毒在基于当前时间的前第二单位时间内破坏的第e个文档中第e1个信息种类中对应的每字节数的信息内容对用户产生的影响系数S1‑3、计算第h个病毒种类相应的危害系数

所述he2表示第h个病毒种类的每个病毒在基于当前时间的前第二单位时间内破坏的第e个文档中信息种类的个数；

所述数据库中不同种类的病毒相应的危害系数是实时更新的，当待更新后结果中病毒种类相应的危害系数存在0时，则将不对数据库进行更新，依旧保持更新前的数据；

将第一单位时间内用户设备被病毒攻击的状态数据记为{A1n1，A2n2，A3n3}，

其中，A1表示攻击设备的网络病毒个数，n1表示每个网络病毒对应的危害系数，A2表示攻击设备的文件病毒个数，n2表示每个文件病毒对应的危害系数，A3表示攻击设备的引导型病毒个数，n3表示每个引导型病毒对应的危害系数；

所述人为操作状态获取模块获取第一单位时间内用户在设备上的所有操作记录；

每条操作记录包括操作种类及相应操作对应的时间点，

所述操作种类包括浏览器中网页操作、USB接口连接操作及桌面本地操作，浏览器中网页操作表示通过浏览器访问不同网页的操作行为，USB接口连接操作表示通过USB接口连接外设备的操作，桌面本地操作表示不适用外部网络的情况，对设备本地文件进行的操作；

所述设备信息自检模块对当前时间设备网络中的可执行文件、设备内的文件、启动扇区和硬盘的系统引导扇区进行自检，获取相应的自检结果；

所述设备信息自检模块对当前时间设备网络中的可执行文件、设备内的文件、启动扇区和硬盘的系统引导扇区进行自检的过程中，会调取云存储中基于当前时间的第一单位时间前的设备信息备份，所述设备信息备份的内容包括设备的网络中的可执行文件数据、设备内的文件数据、启动扇区数据和硬盘的系统引导扇区数据；

所述设备信息自检模块将当前时间设备网络中的可执行文件、设备内的文件、启动扇区和硬盘的系统引导扇区，与在云存储中调取的基于当前时间的第一单位时间前的设备信息备份进行对比，分别获取对比的双方中设备网络中的可执行文件内容的偏差率、设备内的文件内容的偏差率、启动扇区和硬盘的系统引导扇区对应内容偏差率，将设备信息自检模块得到的自检结果记为(c1，c2，c3)，其中，c1表示设备网络中的可执行文件内容的偏差率，

c2表示设备内的文件内容的偏差率，

c3表示启动扇区和硬盘的系统引导扇区对应内容偏差率；

获取对比双方中各部分内容的偏差率的方法包括以下步骤：S1.1、获取对比双方中每个部分内容中每个对应的文档数据中，按从前至后的顺序，相同的字节数，将对比双方中第i个部分内容中第i1个对应的文档数据中，按从前至后的顺序，相同的字节数记为S1.2、将在云存储中调取的基于当前时间的第一单位时间前的设备信息备份中，第i个部分内容中第i1个对应的文档数据中的总字节数记为S1.3、获取第一单位时间内用户在设备上的所有操作记录中，对第i个部分内容中第i1个对应的文档数据中变更的字节数记为 所述 表示第i个部分内容中第i1个对应的文档数据中，按从前至后的顺序，变更后与前不同的字节数；

S1.4、获取对比双方中第i个部分内容的偏差率Pi，所述 其中，i2表示对比双方中第i个部分内容中的文档数据个数；

所述设备风险特征提取模块查找设备当前时间内正在运行的脚本文件，识别存在的病毒，提取存在病毒的特征，并得到相应病毒对设备造成的风险特征结果；

所述设备风险特征提取模块包括病毒特征提取模块及风险特征获取模块，所述病毒特征提取模块获取设备当前时间内正在运行的脚本文件，并逐个识别每个脚本文件的作用，根据识别出的各个运行的脚本文件的作用，判断出设备中运行脚本文件中的病毒，并提取识别出的病毒对应的病毒特征；

所述病毒特征提取模块提取识别出的病毒特征的方法包括以下步骤：S2.1、获取识别出的各个运行的脚本文件的作用；

S2.2、判断脚本文件的作用中是否对文档内容进行恶意篡改，所述恶意篡改指将文档内容篡改成随机生成的乱码，将恶意篡改文档内容的脚本文件判定为病毒；

S2.3、获取每个病毒对应的病毒特征，所述病毒特征包括相应病毒对应的代码关键词、病毒种类及相应病毒种类对应的危害系数，所述代码关键词是通过提取关键词的方式获取的，

所述病毒种类是通过相应病毒篡改的文档所属的部分来进行判断的，若相应病毒篡改的文档所属的部分为设备网络中的可执行文件，则相应病毒的种类为网络病毒，若相应病毒篡改的文档所属的部分为设备中的文件，则相应病毒的种类为文件病毒，若相应病毒篡改的文档所属的部分为设备中的启动扇区和硬盘的系统引导扇区，则相应病毒的种类为引导型病毒；

所述风险特征获取模块获取病毒特征提取模块提取的病毒特征，对设备中的文档内容进行扫描，识别出设备中存在病毒特征的文档，并获取相应的病毒个数，同时，根据病毒对应脚本文件的作用，获取病毒的种类，进而得到病毒对设备造成的风险特征结果；

所述风险特征获取模块得到病毒对设备造成的风险特征结果的方法包括以下步骤：S3.1、获取病毒特征提取模块提取的病毒特征；

S3.2、根据每个病毒对应的病毒特征中的病毒种类，将设备中该病毒种类对应部分的文档内容与该病毒特征中的代码关键词进行比较，得到包含相应代码关键词的文档；

S3.3、获取包含相应代码关键词的文档中该病毒相应代码关键词的出现的次数，得到该病毒的个数；

S3.4、获取该病毒特征中该病毒种类对应的危害系数；

S3.5、得到该病毒对设备造成的风险特征结果，将第m个运行的病毒对设备造成的风险特征结果记为Fm，所述Fm＝Rm*n4m，其中，Rm表示第m个运行的病毒在设备中的个数，n4m表示第m个运行的病毒所属病毒种类对应的危害系数；

S3.6、获取病毒对设备造成的风险特征结果F，F等于设备中所有运行的病毒对设备造成的风险特征结果的总和，所述 其中，m2等于设备中所有运行的病毒的

总个数；

所述设备信息安全分析模块获取数据采集模块采集结果、设备信息自检模块中相应的自检结果及设备风险特征提取模块中病毒对设备造成的风险特征结果，并将获取的结果进行归一化处理，得到设备信息风险值，并根据获取的设备信息风险值对设备安全进行评级；

所述设备信息安全分析模块得到设备信息风险值的方法包括以下步骤：S4.1、获取数据采集模块采集结果、设备信息自检模块中相应的自检结果及设备风险特征提取模块中病毒对设备造成的风险特征结果；

S4.2、对S4.1中获取的结果进行归一化处理，得到设备信息风险值W，所述 其中，

Rgi表示第i个病毒种类中第gi个运行的病毒在设备中出现的个数，Vi表示第i个病毒种类在设备中运行的病毒个数，

ni表示第i个病毒种类对应的危害系数，

且 且

第1个病毒种类表示网络病毒，

第1个病毒种类表示文件病毒，

第1个病毒种类表示引导型病毒。

2.根据权利要求1所述的基于信息安全的大数据检测系统，其特征在于：所述设备信息安全分析模块得到设备信息风险值W后，将W与数据库进行比较，得到设备的安全评级。

3.应用权利要求1‑2任意一项所述的基于信息安全的大数据检测系统的基于信息安全的大数据检测方法，其特征在于：所述方法包括以下步骤：S1、通过数据采集模块获取第一单位时间内用户设备被病毒攻击的状态数据；

S2、通过人为操作状态获取模块获取第一单位时间内用户在设备上的所有操作记录；

S3、通过设备信息自检模块对当前时间设备网络中的可执行文件、设备内的文件、启动扇区和硬盘的系统引导扇区进行自检，获取相应的自检结果；

S4、通过设备风险特征提取模块查找设备当前时间内正在运行的脚本文件，识别存在的病毒，提取存在病毒的特征，并得到相应病毒对设备造成的风险特征结果；

S5、通过设备信息安全分析模块获取数据采集模块采集结果、设备信息自检模块中相应的自检结果及设备风险特征提取模块中病毒对设备造成的风险特征结果，并将获取的结果进行归一化处理，得到设备信息风险值，并根据获取的设备信息风险值对设备安全进行评级。