【技术实现步骤摘要】
面向跨模态隐私保护的AI治理方法和装置
[0001]本申请涉及人工智能领域,尤其涉及面向跨模态隐私保护的AI治理方法和装置。
技术介绍
[0002]随着互联网中各类虚拟社区的普及,互联网用户可通过虚拟社区进行沟通交流。然而,用户在虚拟社区中进行交互行为,会产生各种数字类型的隐私资源,包括虚拟痕迹(Virtual Trace,T
virtual
),以及由交互行为产生的用户生成内容(User
‑
generated content,UGC)。虚拟痕迹能够反映用户自身的性格与行为习惯,可用于观察、记录、以及分析用户在虚拟社区中的行为,达到一定数量级的虚拟痕迹甚至能够产生争执影响,引导网络舆论。此外,部分用户生成内容,也同样具有较高的利用价值。为了确保隐私资源不被窃取和恶意使用,需要对隐私资源进行保护。
[0003]目前,对隐私资源进行保护的方式,大多采用人工决策的方式,例如,由虚拟社区的管理员人工对隐私资源进行加密保护操作,处理效率较低、且较为容易出现纰漏。
技术实现思路
...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种面向跨模态隐私保护的AI治理方法,其特征在于,应用于AI系统,包括:从用户在虚拟社区中的交互行为信息中提取出隐私资源;为所述隐私资源进行建模,得到DIKW图谱;解析访问者的访问请求,得到所述访问者的身份和意图、以及所述访问者所需求的隐私资源组;根据访问者的身份和意图,从所述DIKW图谱中查询得到所述访问者的可知情隐私资源组;在所述可知情隐私资源组涵盖所述隐私资源组、且所述隐私资源组包含目标资源的情况下,启用预设的匿名保护机制,对所述目标资源进行加密;所述目标资源为包含有预设敏感内容的隐私资源;启用预设的风险评估机制,计算所述隐私资源组中各个隐私资源的风险值;将所述隐私资源组中,所述风险值大于预设风险阈值的隐私资源进行删除;启用预设的监督机制,检测所述隐私资源组中的隐私资源是否存在逻辑错误;在所述隐私资源组中的隐私资源不存在逻辑错误的情况下,向所述访问者传输所述隐私资源组。2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,还包括:预先设置所述隐私资源的流通过程中各个参与方的隐私权;其中,所述流通过程包括感知过程、存储过程、传输过程、以及处理过程;所述感知过程为:所述AI系统从所述用户的交互行为信息中提取隐私资源的过程;所述存储过程为:所述AI系统对提取到的隐私资源进行转换,并为转换得到的隐私资源进行建模,得到所述DIKW图谱,以及保存所述DIKW图谱的过程;所述传输过程为:所述AI系统向所述访问者传输所述隐私资源组的过程;所述处理过程为:所述访问者使用所述隐私资源组的过程;所述参与方包括所述用户、所述访问者和所述AI系统;所述隐私权包括知情权、参与权、遗忘权和监督权。3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述为所述隐私资源进行建模,得到DIKW图谱,包括:基于所述交互行为信息,计算得到所述用户对所述隐私资源的保留程度;将所述保留程度的取值大于预设保留阈值的隐私资源进行滤除;对剩余的所述隐私资源进行转换,得到新的隐私资源;为所述新的隐私资源进行建模,得到DIKW图谱,并将所述DIKW图谱进行存储。4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述对剩余的所述隐私资源进行转换,得到新的隐私资源,包括:从剩余的所述隐私资源中,推导出新隐私资源集合,所述新隐私资源集合包括多个新的隐私资源;从由剩余的所述隐私资源所组成的隐私资源集合中,推导出所述新隐私资源集合;将剩余的所述隐私资源视为实体,并获取所述实体的技术和资源;依据所述技术和所述资源,计算所述实体的转换难度;在所述转换难度的取值不小于预设的转换能力阈值的情况下,利用所述技术和所述资
源,将剩余的所述隐私资源转换为所述新的隐私资源。5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述解析访问者的访问请求,得到所述访问者的身份和意图、以及所述访问者所需求的隐私资源组,包括:在接收到访问者发送的访问请求的情况下,判断所述访问者是否具有访问权;在所述访问者具有所述访问权的情况下,解析所述访问请求,得到所述访问者的身份和意图、以及所述访问者所需求的隐私资源组;在所述访问者不具有所述访问权的情况下,禁止所述访问者获取所述DIKW图谱中的隐私资源。6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述匿名保护机制包括数据匿名保护、信息匿名保护、知识匿名保护和群体匿名保护;所述隐私资源包括数据资源、信息资源、知识资源和群体隐私资源;所述启用预设的...
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