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龍圖騰網(wǎng)獲悉北京八分量信息科技有限公司申請的專利異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)中敏感數(shù)據(jù)的偽處理方法、裝置及相關(guān)產(chǎn)品獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN114330287B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-23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?zhí)?專利號為：202111593300.1，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F40/205；該發(fā)明授權(quán)異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)中敏感數(shù)據(jù)的偽處理方法、裝置及相關(guān)產(chǎn)品是由魏明;阮安邦;陳凱設(shè)計研發(fā)完成，并于2021-12-23向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)中敏感數(shù)據(jù)的偽處理方法、裝置及相關(guān)產(chǎn)品在說明書摘要公布了：本申請公開一種異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)中敏感數(shù)據(jù)的偽處理方法、裝置及相關(guān)產(chǎn)品，一種異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)中敏感數(shù)據(jù)的偽處理方法包括：確定所述偽處理方法針對的敏感數(shù)據(jù)，并統(tǒng)計所述敏感數(shù)據(jù)的敏感程度描述數(shù)據(jù)；根據(jù)所述敏感程度描述數(shù)據(jù)，計算所述敏感數(shù)據(jù)中的敏感字或者敏感詞的敏感程度值；根據(jù)所述敏感字或者敏感詞的敏感程度值，將所述敏感字或者敏感詞進(jìn)行排序，插入到預(yù)先構(gòu)建的同義抽象集合中，降低或者避免了安全隱患，尤其對于敏感數(shù)據(jù)來說。

本發(fā)明授權(quán)異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)中敏感數(shù)據(jù)的偽處理方法、裝置及相關(guān)產(chǎn)品在權(quán)利要求書中公布了：1.一種異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)中敏感數(shù)據(jù)的偽處理方法，其特征在于，包括： 確定所述偽處理方法針對的敏感數(shù)據(jù)，并統(tǒng)計所述敏感數(shù)據(jù)的敏感程度描述數(shù)據(jù)； 根據(jù)所述敏感程度描述數(shù)據(jù)，計算所述敏感數(shù)據(jù)中的敏感字或者敏感詞的敏感程度值； 根據(jù)所述敏感字或者敏感詞的敏感程度值，將所述敏感字或者敏感詞進(jìn)行排序，插入到預(yù)先構(gòu)建的同義抽象集合中； 其中，同義抽象集合為與所述敏感字或者敏感詞具有預(yù)定程度的同義詞組合，該同義抽象集合可以整體形成一個矩陣，為此，所述插入通過卷積運算實現(xiàn)，從而保證了敏感數(shù)據(jù)不會失去含義，同時實現(xiàn)脫密處理； 其中，所述確定所述偽處理方法針對的敏感數(shù)據(jù)包括通過搭建的過濾器來確定所述敏感數(shù)據(jù)，所述過濾器為能識別出敏感數(shù)據(jù)的模型；所述能識別出敏感數(shù)據(jù)的模型包括針對文本進(jìn)行處理的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，具體為fasttext模型； 其中，所述統(tǒng)計所述敏感數(shù)據(jù)的敏感程度描述數(shù)據(jù)，包括：提取所述敏感數(shù)據(jù)中的敏感成分，基于所述敏感數(shù)據(jù)，統(tǒng)計所述敏感數(shù)據(jù)的敏感程度描述數(shù)據(jù)； 所述敏感成分根據(jù)應(yīng)用場景的需求來定，在進(jìn)行模型訓(xùn)練時，基于提取到的敏感成分進(jìn)行構(gòu)建或者訓(xùn)練，即使用包括敏感成分的敏感數(shù)據(jù)樣本進(jìn)行模型訓(xùn)練； 所述統(tǒng)計所述敏感數(shù)據(jù)的敏感程度描述數(shù)據(jù)，之前包括：使用敏感數(shù)據(jù)樣本訓(xùn)練敏感成分提取模型； 所述提取所述敏感數(shù)據(jù)中的敏感成分，包括：基于所述敏感成分提取模型提取所述敏感數(shù)據(jù)中的敏感成分； 所述敏感數(shù)據(jù)樣本可以分類兩組，一組用于訓(xùn)練，一組用于測試模型的準(zhǔn)確性，在訓(xùn)練所述敏感成分提取模型時，將所述敏感數(shù)據(jù)輸入到所述敏感成分提取模型與設(shè)置的權(quán)重參數(shù)進(jìn)行卷積處理，得到預(yù)測的敏感成分，然后與敏感數(shù)據(jù)樣本的實際敏感成分進(jìn)行比對，計算信息熵減，基于信息熵減，確定權(quán)重參數(shù)的搜索方向和調(diào)整目標(biāo)，以對所述權(quán)重參數(shù)進(jìn)行調(diào)整，直至信息熵減滿足設(shè)定的熵減函數(shù)；所述熵減函數(shù)以連續(xù)兩次訓(xùn)練得到的預(yù)測的敏感成分為自變量，計算兩者的熵，從而得到能量損失，能量損失越小，表明敏感成分提取模型越準(zhǔn)確。

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