1.一种基于大数据的计算机信息安全管理方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1,基于金融交易系统的多数据源实时采集金融交易申请计算机存储数据，所述金融交易申请计算机存储数据包括交易基本信息和交易双方信息；

S2,利用风险预测模型对金融交易申请计算机存储数据进行风险识别，进而基于风险识别结果标记出重点交易关注对象；

S3,对重点交易关注对象进行多因素认证，进而基于多因素认证结果对重点交易关注对象的安全性进行第一验证，并识别标记出异常计算机信息状况；

S4,针对标记的异常计算机信息状况，提取异常特征，进而将异常特征的异常比例系数与存储的各类异常模式的参照比例系数进行比对检索，识别标记出匹配度最高的金融计算机信息异常类型；

S5,对于标记的金融计算机信息异常类型，获取该金融计算机信息异常类型的相关特征信息，进而对该金融计算机信息异常类型的相关特征信息进行第二验证，判断是否存在该金融计算机信息异常类型；

S6,当不存在该金融计算机信息异常类型时，向用户展示二次金融交易申请页面，获取用户关于获取相关验证数据的授权，进而根据授权结果从相应数据来源获取相关验证数据，进而对相关验证数据进行第三验证；

S7,基于第三验证结果判定是否给予安全审批通过，若安全审批通过，触发人工检验需求，获取人工检验标记的异常具体原因，对异常具体原因创建异常信息标签，若安全审批未通过，向用户发送警示提示。

2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的计算机信息安全管理方法，其特征在于，S2具体步骤包括：将实时监测的金融交易申请计算机存储数据输入至风险预测模型中，输出得到风险概率值，进而利用风险概率阈值对风险概率值进行比对，当风险概率值大于或等于风险概率阈值的金融交易申请标记为重点交易关注对象。

3.根据权利要求1所述的一种基于大数据的计算机信息安全管理方法，其特征在于，所述第一验证具体包括：利用卷积神经网络和支持向量机输出得到各个多因素认证的认证结果，进而对各个多因素认证的认证结果进行求和得到第一验证评分，将第一验证评分与第一验证评分阈值进行比对，当第一验证评分大于或等于第一验证评分阈值时，标记为异常计算机信息状况。

4.根据权利要求1所述的一种基于大数据的计算机信息安全管理方法，其特征在于，S4具体步骤包括：获取标记的异常计算机信息状况的异常比例系数以及各类异常模式的参照比例系数，进而分别取异常比例系数与各类异常模式的参照比例系数绝对差值，将绝对差值最小的标记为匹配度最高的金融计算机信息异常类型。

5.根据权利要求4所述的一种基于大数据的计算机信息安全管理方法，其特征在于，所述获取标记的异常计算机信息状况的异常比例系数以及各类异常模式的参照比例系数，具体包括：对异常特征进行量化处理，进而基于逻辑回归对异常特征进行训练输入，输出得到异常比例系数；

提取存储的各类异常模式特征，基于逻辑回归分别对各类异常模式特征进行训练输入，输出得到各类异常模式的参照比例系数。

6.根据权利要求1所述的一种基于大数据的计算机信息安全管理方法，其特征在于，S5具体步骤包括：依据标记的金融计算机信息异常类型，检索出该金融计算机信息异常类型的典型特征信息，进而获得该金融计算机信息异常类型的典型置信区间；

利用该金融计算机信息异常类型的相关特征信息对典型置信区间进行比对，当该金融计算机信息异常类型的相关特征信息符合该金融计算机信息异常类型的典型置信区间时，判断存在该金融计算机信息异常类型，第二验证合格，给予安全审批通过，反之判断不存在该金融计算机信息异常类型。

7.根据权利要求1所述的一种基于大数据的计算机信息安全管理方法，其特征在于，S6具体步骤包括：当用户拒绝授权时，安全审批未通过，向用户发送风险警示提示，并对该用户进行风险标记；

当用户同意授权时，获取用户相关验证数据，分别对相关验证数据进行相关典型模式的检索验证，当存在相关验证数据不符合相关典型模式时，标记第三验证不合格，反之则给予安全审批通过。

8.一种基于大数据的计算机信息安全管理系统，应用权利要求1‑7任意一项所述的一种基于大数据的计算机信息安全管理方法，其特征在于，包括：数据获取模块，用于基于金融交易系统的多数据源实时采集金融交易申请计算机存储数据，所述金融交易申请计算机存储数据包括交易基本信息和交易双方信息；

风险识别模块，用于利用风险预测模型对金融交易申请计算机存储数据进行风险识别，进而基于风险识别结果标记出重点交易关注对象；

第一验证模块，用于对重点交易关注对象进行多因素认证，进而基于多因素认证结果对重点交易关注对象的安全性进行第一验证，并识别标记出异常计算机信息状况；

检索模块，用于针对标记的异常计算机信息状况，提取异常特征，进而将异常特征的异常比例系数与存储的各类异常模式的参照比例系数进行比对，识别标记出匹配度最高的金融计算机信息异常类型；

第二验证模块，用于对于标记的金融计算机信息异常类型，获取该金融计算机信息异常类型的相关特征信息，进而对该金融计算机信息异常类型的相关特征信息进行第二验证，判断是否存在该金融计算机信息异常类型；

第三验证模块，用于当不存在该金融计算机信息异常类型时，向用户展示二次金融交易申请页面，获取用户关于获取相关验证数据的授权，进而根据授权结果从相应数据来源获取相关验证数据，进而对相关验证数据进行第三验证；

审批管理模块，用于基于第三验证结果判定是否给予安全审批通过，若安全审批通过，触发人工检验需求，获取人工检验标记的异常具体原因，对异常具体原因创建异常信息标签，若安全审批未通过，向用户发送警示提示。