CN114840869B 基于敏感度识别模型的数据敏感度识别方法及装置 （腾讯科技（深圳）有限公司）

基于敏感度识别模型的数据敏感度识别方本申请提供了一种基于敏感度识别模型的所述敏感度识别层，基于所述元数据的数据特2通过所述特征提取层，对所述待识别数据的元数据进行特征提取通过所述敏感度识别层，基于所述元数据的数据特征，对所述待识别数当所述待识别数据的存储形式为数据表时，从所述数据表中获取以下表元素至少之当所述待识别数据的存储形式为文档时，从所述文档中获取以下文档内容至少之一：分别对各个词语的词语特征进行双向编码处理，得到分别对各所述词语的上文编码特征和下文编码特征进行特征拼通过所述敏感度识别层，对所述元数据的数据特征进行对应至少其中，所述关联关系，用于供基于所述待识别数据查找对应所3将所述敏感度识别结果存储至所述待识别数据关联的目标区域响应于针对所述待识别数据的数据展示请求，获取所述待识别数据对应的数据敏感获取数据样本的元数据，所述数据样本携带有敏感度标签，所述通过所述特征提取层，对所述数据样本的元数据进行特征提取，获取所述样本敏感度识别结果与所述敏感度标签之间的差异，并输出指示所述待识别数据对应的数据敏感度的敏感度4感度识别层，分别将各所述关键词对应的特征与至少两个敏感词对应的特征进行匹配后，更新模块，用于获取所述样本敏感度识别结果与所述数据样本输出指示所述待识别数据对应的数据敏感度的敏感度处理器，用于执行所述存储器中存储的可执行指令时，实现权利要求1至11所述的方56[0028]对各个所述词语对应的词语特征进行特征拼接，得到所述元数据对应的数据特7据关联的目标区域，所述目标区域为所述元数据对应的存储区域中对应数据敏感度的区述敏感度标签用于指示所述数据样本对应的数据8[0064]图1为本申请实施例提供的基于敏感度识别模型的数据敏感度识别系统100的一[0066]图3为本申请实施例提供的基于敏感度识别模型的数据敏感度识别方法的流程示[0071]图8为本申请实施例提供的基于敏感度识别模型的数据敏感度识别方法的流程示[0072]图9为本申请实施例提供的基于敏感度识别模型的数据敏感度识别方法的流程示[0074]图11为本申请实施例提供的基于敏感度识别模型的数据敏感度识别装置的结构9技术人员通常理解的含义相同。本文中所使用的术语只是为了描述本申请实施例的目的，提供的基于敏感度识别模型的数据敏感度识别系统100的一个可选的架构示意图，为实现支撑一个示例性应用，终端(示例性示出了终端400_1[0085]接下来对实施本申请实施例的基于敏感度识别模型的数据敏感度识别方法的电[0089]存储器550包括易失性存储器或非易失性存储器，也可包括易失性和非易失性存[0093]呈现模块553，用于经由一个或多个与用户接口530相关联的可以采用一个或多个应用专用集成电路(ASIC，ApplicationSpecificIntegrated件(CPLD，ComplexProgrammableLogicDevice)、现场可编程门阵列(FPGA，Field_ProgrammableGateArray)或其他电子[0097]基于上述对本申请实施例的基于敏感度识别模型的数据敏感度识别系统及电子基于敏感度识别模型的数据敏感度识别方法为例与待识别数据归属的数据集中包含各关键词对应的数据的数量比值的对数来表示。此外，于元数据不仅能够表征待识别数据的属性特征，而且数据量相对应待识别而言大大降低，入至双向编码层，如双向长短期记忆网络(Bi_LSTM，Bi_directionalLongShort_Term向左)提取得到各个词语对应的下文编码特征向量，最后将上文编码特征和下文编码特征[0118]通过敏感度识别层，对元数据的数据特征进行对应至少两个敏感等级的分类预虑基于不同敏感等级实施安全管控措施的可行性，一般4～5级是比较合理的，当选取5级所述元数据对应的存储区域中对应数据敏感度数据敏感度，并进一步对满足一定敏感度的待识别数据进行加密处理或者模糊化处理等，识别模型的损失函数的值确定相应的误差信号；将误差信号在敏感度识别模型中反向传[0140]接下来继续对本申请实施例提供的基于敏感度识别模型的数据敏感度识别方法[0144]步骤304：服务器获取样本敏感度识别结果与数据样本携带的敏感度标签之间的[0147]步骤306：若待识别数据的存储形式为数据表时，服务器获取数据表中的数据表[0151]其中，目标区域为待识别数据的元数据对应的存储区域中对应数据敏感度的区据敏感度识别方法的流程示意图，如图9所示，本申请实施例提供的数据敏感度的识别包tt表征将上文编码特征和下文编码特征cf,hf进行拼接得到的对应词语的拼知机由多层全连接神经网络组成，待识别数据的元数据对应的数据特征经过敏感度识别(BERT，BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers)通用模型、式自动识别得到相应的敏感等级，并将识别到的敏感等级补充到待识别数据的元数据中，[0186]下面继续说明本申请实施例提供的基于敏感度识别模型的数据敏感度识别装置[0197]对各个所述词语对应的词语特征进行特征拼接，得到所述元数据对应的数据特[0218]第二获取模块121，用于获取数据样本的元数据，所述数据样本携带有敏感度标[0221]更新模块124，用于获取所述样本敏感度识别结果与所述数据样本携带的敏感度保存其它程序或数据的文件的一部分，例如，存储在超文本标记语言(HTML，HyperTextMarkupLanguage)文档中的一个或多个脚本中，存储在专用于所讨论的程序的单个文件