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龍圖騰網(wǎng)獲悉數(shù)安信(北京)科技有限公司申請(qǐng)的專利一種個(gè)人信息風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警方法以及裝置獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN114780988B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-26發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202210328008.5，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F21/62；該發(fā)明授權(quán)一種個(gè)人信息風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警方法以及裝置是由何晶晶設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2022-03-29向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種個(gè)人信息風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警方法以及裝置在說明書摘要公布了：本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N個(gè)人信息風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警方法及裝置，所述方法包括：獲取用戶的個(gè)人信息數(shù)據(jù)與所述個(gè)人信息數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)處理類型；調(diào)用第一AI模型和第二AI模型并輸入所述人信息數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)處理類型，分別得到所述個(gè)人信息數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的個(gè)人權(quán)益影響程度，以及所述個(gè)人權(quán)益影響程度對(duì)應(yīng)的安全保障程度；調(diào)用第三AI模型，并輸入所述個(gè)人權(quán)益影響程度和安全保障程度的數(shù)據(jù)，確定個(gè)人信息的風(fēng)險(xiǎn)級(jí)別，并根據(jù)所述風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)發(fā)出風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警信息。本申請(qǐng)通過設(shè)置個(gè)人信息類型、權(quán)益影響以及保障程度，可以自動(dòng)進(jìn)行個(gè)人信息保護(hù)評(píng)估，提高了個(gè)人信息保護(hù)評(píng)估的準(zhǔn)確性與評(píng)估效率。

本發(fā)明授權(quán)一種個(gè)人信息風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警方法以及裝置在權(quán)利要求書中公布了：1.一種個(gè)人信息風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警方法，其特征在于，包括： 獲取用戶的個(gè)人信息數(shù)據(jù)與所述個(gè)人信息數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)處理類型； 調(diào)用第一AI模型和第二AI模型并輸入所述個(gè)人信息數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)處理類型，分別得到所述個(gè)人信息數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的個(gè)人權(quán)益影響程度，以及所述個(gè)人權(quán)益影響程度對(duì)應(yīng)的安全保障程度；所述第一AI模型、第二AI模型為預(yù)先訓(xùn)練的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，訓(xùn)練時(shí)先獲取多個(gè)數(shù)據(jù)樣本，將所述數(shù)據(jù)樣本中的個(gè)人敏感信息進(jìn)行刪除；再將多個(gè)樣本數(shù)據(jù)分為訓(xùn)練數(shù)據(jù)集和測(cè)試數(shù)據(jù)集，用訓(xùn)練數(shù)據(jù)集進(jìn)行參數(shù)調(diào)整，輸入測(cè)試數(shù)據(jù)集驗(yàn)證，符合結(jié)果要求則完成模型訓(xùn)練，否則重新設(shè)置樣本進(jìn)行重復(fù)訓(xùn)練； 調(diào)用第三AI模型，并輸入所述個(gè)人權(quán)益影響程度和安全保障程度的數(shù)據(jù)，確定個(gè)人信息的風(fēng)險(xiǎn)級(jí)別，并根據(jù)所述風(fēng)險(xiǎn)級(jí)別發(fā)出風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警信息；所述第三AI模型是基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，含三個(gè)卷積層，訓(xùn)練時(shí)將數(shù)據(jù)集合分為訓(xùn)練集和測(cè)試集，依次根據(jù)各卷積層輸出調(diào)整后續(xù)卷積層及首層參數(shù)，完成卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練；輸入測(cè)試集，判斷結(jié)果是否符合預(yù)期，若是則完成訓(xùn)練，若否則重新開始訓(xùn)練，直到測(cè)試集結(jié)果符合預(yù)期。

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