1.一种基于云终端个人信息安全管理系统，其特征在于：包括：

云服务器构建模块，将云服务器与多个云终端设备相连，云服务器存储和处理用户数据，云终端设备为用户与系统提供交互界面；

用户请求处理模块，对用户进行身份验证，接收验证通过后的用户请求，提取用户请求访问数据与访问信息安全数据；

用户行为异常识别模块，基于用户请求处理模块提取的用户请求数据与系统中存储的用户历史访问数据，建立用户行为异常识别模型识别用户行为：建立请求频率数据集A和访问时间数据集B，对请求频率数据集和访问时间数据集进行用户行为一次识别，识别公式为： ，对请求频率数据集和访问时间数据集进行用户行为二次识别，识别公式为： ；

建立用户行为异常识别模型，计算公式为： ；

用户访问控制模块，接收用户行为异常识别模块传输的识别结果，进行信息访问控制，并将识别异常的用户请求数据传输至关联耦合分析模块；

信息安全异常判断模块，基于用户请求处理模块提取的访问信息安全数据与系统中存储的用户访问权限数据，建立信息安全判断模型判断信息的安全性；

信息访问控制模块，接收信息安全异常判断模块传输的判断结果，进行信息访问控制，并将判断异常的云终端数据传输至关联耦合分析模块；

关联耦合分析模块，建立关联耦合模型对异常数据进行关联耦合分析，判断异常结果的关联强度；

关联强度上报模块，接收关联耦合分析模块的判断结果，并将判断结果上报至交互界面。

2.根据权利要求1所述的一种基于云终端个人信息安全管理系统，其特征在于：所述用户请求处理模块中，通过登录用户个人账户对用户进行身份验证，用户个人账户登录方法包括账号密码登录、指纹识别登录以及人脸认识登录。

3.根据权利要求1所述的一种基于云终端个人信息安全管理系统，其特征在于：所述用户行为异常识别模块中，基于用户请求处理模块提取的用户请求数据与系统中存储的用户历史访问数据，建立用户行为异常识别模型识别用户行为的具体内容如下：步骤S01：设A表示相同间隔时间提取的请求频率数据集， ，B表示相同间隔时间提取的访问时间数据集， ，其中n表示数据集中的数据总数；

步骤S02：对请求频率数据集和访问时间数据集进行用户行为一次识别，识别公式为：，其中 表示对请求频率数据集和访问时间数据集进行用

户行为一次识别结果，i表示请求频率数据集和访问时间数据集中的数据编号；

步骤S03：对请求频率数据集和访问时间数据集进行用户行为二次识别，识别公式为：，其中 表示对请求频率数据集和访问时间数据集进行用户

行为二次识别结果，i表示请求频率数据集和访问时间数据集中的数据编号；

步骤S04：建立用户行为异常识别模型，计算公式为： ，其中 表示基于用户行为一次识别和用户行为二次识别得出的用户行为异常识别值；

步骤S05：将用户行为异常识别值 与云终端依据用户历史行为数据预设的用户行为异常识别阈值 进行对比，若用户行为异常识别值 大于或等于云终端依据用户历史行为数据预设的用户行为异常识别阈值 ，则识别结果为用户行为异常，若用户行为异常识别值 小于云终端依据用户历史行为数据预设的用户行为异常识别阈值 ，则识别结果为用户行为正常。

4.根据权利要求1所述的一种基于云终端个人信息安全管理系统，其特征在于：所述用户访问控制模块中，在用户行为异常识别模块传输的结果为识别正常时，同意用户继续进行信息访问，在用户行为异常识别模块传输的结果为识别异常时，标记识别异常结果，并将标记的异常结果传输至关联耦合分析模块。

5.根据权利要求1所述的一种基于云终端个人信息安全管理系统，其特征在于：所述信息安全异常判断模块中，基于用户请求处理模块提取的访问信息安全数据与系统中存储的用户访问权限数据，建立信息安全判断模型判断信息的安全性的具体内容如下：步骤S01：依据系统中存储的用户访问权限数据，提取特征数据建立用户访问权限数据特征库；

步骤S02：用户访问时，建立信息安全判断模型比较用户访问前和用户访问后用户访问权限数据特征库的变化，判断数据信息的安全性。

6.根据权利要求5所述的一种基于云终端个人信息安全管理系统，其特征在于：所述建立信息安全判断模型比较用户访问前和用户访问后用户访问权限数据特征库的变化，判断数据信息的安全性的具体内容如下：步骤S01：计算用户访问前用户访问权限数据特征库的网络安全系数，计算公式为：，其中 表示用户访问前用户访问权限数据特征库的网络安全

系数， 表示用户访问前用户访问权限数据特征库的网络带宽， 表示用户访问权限数据特征库的网络带宽标准值， 表示用户访问前用户访问权限数据特征库的网络传输速率，表示用户访问权限数据特征库的网络传输速率标准值， 表示用户访问前用户访问权限数据特征库的网络吞吐量，表示用户访问权限数据特征库的网络吞吐量标准值；

步骤S02：计算用户访问后用户访问权限数据特征库的网络安全系数，计算公式为：，其中 表示用户访问后用户访问权限数据特

征库的网络安全系数， 表示用户访问后用户访问权限数据特征库的网络带宽， 表示用户访问后用户访问权限数据特征库的网络传输速率， 表示用户访问后用户访问权限数据特征库的网络吞吐量；

步骤S03：计算用户访问前后用户访问权限数据特征库的网络安全系数的变化量，计算公式为： ，其中 表示用户访问前后用户访问权限数据特征库的网络安全系数的变化量，将用户访问前后用户访问权限数据特征库的网络安全系数的变化量与预设的网络安全系数波动阈值 进行对比，若用户访问前后用户访问权限数据特征库的网络安全系数的变化量 大于或等于预设的网络安全系数波动阈值 ，则判断结果为网络安全异常，若用户访问前后用户访问权限数据特征库的网络安全系数的变化量 小于预设的网络安全系数波动阈值 ，则判断结果为网络安全正常。

7.根据权利要求1所述的一种基于云终端个人信息安全管理系统，其特征在于：所述信息访问控制模块中，在信息安全异常判断模块传输的结果为判断正常时，同意用户继续进行信息访问，在信息安全异常判断模块传输的结果为判断异常时，标记识别异常结果，并将标记的异常结果传输至关联耦合分析模块。

8.根据权利要求1所述的一种基于云终端个人信息安全管理系统，其特征在于：所述关联耦合分析模块中，依据标记的异常结果对用户行为异常识别值和用户访问前后用户访问权限数据特征库的网络安全系数的变化量建立关联耦合分析模型，具体内容如下：步骤S01：依据标记的异常结果对用户行为识别进行异常反演计算，计算公式为：，其中 表示用户行为异常反演指数，

表示异常反演系数， 表示对请求频率数据集和访问时间数据集进行用户行为一次识别结果， 表示对请求频率数据集和访问时间数据集进行用户行为二次识别结果；

步骤S02：依据标记的异常结果对用户访问判断进行异常反演计算，计算公式为：，其中 表示用户访问异常反演指数， 表示异常反

演系数， 表示用户访问前用户访问权限数据特征库的网络安全系数， 表示用户访问后用户访问权限数据特征库的网络安全系数， 表示用户访问前后用户访问权限数据特征库的网络安全系数的变化量；

步骤S03：计算异常关联耦合指数，计算公式为： ，其中 表示关联耦合指数，若关联耦合指数 大于或等于预设的关联阈值 ，则判断异常结果的关联程度强，若关联耦合指数 小于预设的关联阈值 ，则判断异常结果的关联程度低。

9.根据权利要求1所述的一种基于云终端个人信息安全管理系统，其特征在于：所述关联强度上报模块，接收关联耦合分析模块的判断结果并上报至交互界面，当判断结果为异常结果的关联程度强时，表示用户行为对用户访问权限数据特征库的网络安全影响程度高，停止用户的访问行为，当判断结果为异常结果的关联程度低时，表示用户行为对用户访问权限数据特征库的网络安全影响程度低，允许用户继续访问。

10.一种基于云终端个人信息安全管理方法，用于使用上述权利要求1‑9任一项所述的一种基于云终端个人信息安全管理系统，其特征在于：包括以下步骤：步骤S1：将云服务器与多个云终端设备相连，云服务器存储和处理用户数据，云终端设备为用户与系统提供交互界面；

步骤S2：对用户进行身份验证，接收验证通过后的用户请求；

步骤S3：基于用户请求数据与系统中存储的用户历史访问数据，建立用户行为异常识别模型识别用户行为；

步骤S4：接收用户行为异常识别结果，进行信息访问控制；

步骤S5：基于访问信息安全数据与系统中存储的用户访问权限数据，建立信息安全判断模型判断信息的安全性；

步骤S6：接收信息安全异常判断结果，进行信息访问控制；

步骤S7：建立关联耦合模型对异常数据进行关联耦合分析，判断关联强度；

步骤S8：将判断结果上报至交互界面。