申请/专利权人:神州数码融信软件有限公司
申请日:2023-12-27
公开(公告)日:2024-03-22
公开(公告)号:CN117744150A
主分类号:G06F21/62
分类号:G06F21/62;G06N3/0464;G06N3/08
优先权:
专利状态码:在审-实质审查的生效
法律状态:2024.04.09#实质审查的生效;2024.03.22#公开
摘要:本发明提供一种数据个性化脱敏方法及系统,涉及数据安全技术领域,包括:构建敏感数据预测模型;构建脱敏数据集,通过脱敏数据集对敏感数据预测模型进行训练,调整参数,得到训练好的敏感数据预测模型;对待脱敏数据进行预处理,得到预处理后的数据;将预处理后的数据输入训练好的敏感数据预测模型,生成脱敏后的数据。本发明基于深度学习模型进行数据脱敏处理,可以提高数据的可用性和可移植性,同时降低数据泄露的风险,能够提高数据处理效率和准确性,降低数据处理成本。
主权项:1.一种数据个性化脱敏方法,其特征在于,包括:构建敏感数据预测模型;构建脱敏数据集,通过脱敏数据集对所述敏感数据预测模型进行训练,调整参数,得到训练好的敏感数据预测模型;对待脱敏数据进行预处理,得到预处理后的数据;将预处理后的数据输入训练好的敏感数据预测模型,生成脱敏后的数据。
全文数据:
权利要求:
百度查询: 神州数码融信软件有限公司 一种数据个性化脱敏方法及系统
免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息,力求客观、公正,但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解,仅供参考使用,不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。