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龍圖騰網(wǎng)獲悉重慶暢享智酷信息技術(shù)有限公司;廈門暢享信息技術(shù)有限公司申請(qǐng)的專利一種敏感數(shù)據(jù)自動(dòng)識(shí)別方法、系統(tǒng)、介質(zhì)及電子設(shè)備獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN120449192B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-16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：202510914610.0，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F21/60；該發(fā)明授權(quán)一種敏感數(shù)據(jù)自動(dòng)識(shí)別方法、系統(tǒng)、介質(zhì)及電子設(shè)備是由陳偉;黃靜瑩;江行;吳宸勖;郭勁軍;郭望設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-07-03向國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種敏感數(shù)據(jù)自動(dòng)識(shí)別方法、系統(tǒng)、介質(zhì)及電子設(shè)備在說明書摘要公布了：本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)安全技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種敏感數(shù)據(jù)自動(dòng)識(shí)別方法、系統(tǒng)、介質(zhì)及電子設(shè)備，所述的敏感數(shù)據(jù)自動(dòng)識(shí)別方法通過獲取相關(guān)數(shù)據(jù)表的數(shù)據(jù)，對(duì)數(shù)據(jù)表進(jìn)行初步篩選和實(shí)體識(shí)別；針對(duì)不同實(shí)體類型，提取相應(yīng)特征并構(gòu)建基礎(chǔ)兜底模型，采用規(guī)則方法計(jì)算初始敏感等級(jí)；結(jié)合人工標(biāo)注優(yōu)化訓(xùn)練樣本，使用決策樹算法構(gòu)建改進(jìn)模型，并通過改進(jìn)模型確定數(shù)據(jù)表的最終敏感等級(jí)。有效解決了傳統(tǒng)方法在大規(guī)模數(shù)據(jù)中識(shí)別敏感信息的效率和準(zhǔn)確性問題，降低敏感信息泄漏風(fēng)險(xiǎn)，實(shí)現(xiàn)了敏感數(shù)據(jù)的智能化、自動(dòng)化識(shí)別。

本發(fā)明授權(quán)一種敏感數(shù)據(jù)自動(dòng)識(shí)別方法、系統(tǒng)、介質(zhì)及電子設(shè)備在權(quán)利要求書中公布了：1.一種敏感數(shù)據(jù)自動(dòng)識(shí)別方法，其特征在于，包括如下步驟： 數(shù)據(jù)獲取步驟；獲取數(shù)據(jù)表，所述數(shù)據(jù)表至少包括元數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)內(nèi)容和數(shù)據(jù)操作日志中的一種； 實(shí)體識(shí)別步驟；對(duì)所述數(shù)據(jù)表進(jìn)行實(shí)體識(shí)別，以根據(jù)關(guān)鍵字段篩選識(shí)別出自然人實(shí)體和組織機(jī)構(gòu)實(shí)體；再根據(jù)具有自然人實(shí)體、組織機(jī)構(gòu)實(shí)體的數(shù)據(jù)表中的記錄數(shù)量、關(guān)鍵字段種類數(shù)的比值關(guān)系分別判定各個(gè)數(shù)據(jù)表的自然人實(shí)體標(biāo)識(shí)和組織機(jī)構(gòu)實(shí)體標(biāo)識(shí)； 特征工程構(gòu)建步驟；針對(duì)具有所述自然人實(shí)體或組織機(jī)構(gòu)實(shí)體的數(shù)據(jù)表，提取與所述自然人實(shí)體或組織機(jī)構(gòu)實(shí)體相關(guān)的特征信息，并進(jìn)行特征加工以得到各個(gè)特征數(shù)據(jù)的特征值，再結(jié)合自然人實(shí)體標(biāo)識(shí)和組織機(jī)構(gòu)實(shí)體標(biāo)識(shí)構(gòu)建自然人實(shí)體特征工程和組織機(jī)構(gòu)實(shí)體特征工程； 初步敏感等級(jí)判定步驟；根據(jù)所述自然人實(shí)體特征工程和組織機(jī)構(gòu)實(shí)體特征工程，基于預(yù)設(shè)的敏感等級(jí)評(píng)判規(guī)則構(gòu)建自然人基礎(chǔ)兜底模型和組織機(jī)構(gòu)基礎(chǔ)兜底模型；基于所述自然人基礎(chǔ)兜底模型和組織機(jī)構(gòu)基礎(chǔ)兜底模型確定數(shù)據(jù)表的初步敏感等級(jí)； 預(yù)警步驟；根據(jù)預(yù)警規(guī)則對(duì)所確定敏感等級(jí)的數(shù)據(jù)表觸發(fā)預(yù)警，人工處理預(yù)警并同步修正所述數(shù)據(jù)表的敏感等級(jí)； 優(yōu)化模型步驟；將自然人基礎(chǔ)兜底模型和組織機(jī)構(gòu)基礎(chǔ)兜底模型生成的數(shù)據(jù)與人工修正數(shù)據(jù)表的敏感等級(jí)的數(shù)據(jù)結(jié)合作為訓(xùn)練樣本，并基于決策樹算法分別訓(xùn)練出自然人優(yōu)化模型和組織機(jī)構(gòu)優(yōu)化模型；具體包括以下步驟： 根據(jù)自然人基礎(chǔ)兜底模型和組織機(jī)構(gòu)基礎(chǔ)兜底模型，將所述訓(xùn)練樣本分成多組訓(xùn)練集和驗(yàn)證集，并對(duì)各組訓(xùn)練集各自通過決策樹算法進(jìn)行訓(xùn)練，得到對(duì)應(yīng)的自然人優(yōu)化模型和組織機(jī)構(gòu)優(yōu)化模型，所述決策樹算法在每個(gè)節(jié)點(diǎn)上通過基尼系數(shù)選擇最優(yōu)劃分特征；再采用驗(yàn)證集對(duì)多組自然人優(yōu)化模型和多組組織機(jī)構(gòu)優(yōu)化模型進(jìn)行驗(yàn)證； 最終敏感等級(jí)評(píng)定步驟；利用自然人優(yōu)化模型和組織機(jī)構(gòu)優(yōu)化模型進(jìn)行數(shù)據(jù)表的最終敏感等級(jí)評(píng)定。

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