【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于数据安全，具体涉及一种基于命名实体的敏感数据持续识别方法及系统。
技术介绍
1、伴随互联网技术的快速发展与社会所产生数据量的爆发式增长，人类正逐步进入大数据时代。大数据技术为各行各业创造价值、为民众生活带来便利的同时，也无可避免地提高了数据泄漏的风险。包括用户身份信息、医疗信息等在内的敏感数据一旦泄露，极有可能会给个人用户带来精神损失或经济损失，对企业声誉也会造成严重的负面影响。
2、有效的敏感数据保护措施离不开准确、高效的敏感数据识别技术。目前国内外针对敏感数据识别已经有不少研究。传统的识别方法主要有基于元数据的识别和基于内容的识别，本质上是模式匹配，十分依赖相关人员的经验知识，通过经验指定敏感关键词或者匹配规则，因此这种方式误报率高、漏报率高，现阶段已无法满足业务的要求。而基于机器学习的敏感数据识别可以挖掘敏感数据潜在的特征，识别准确率在模式识别的基础上有一定的提高，但泛化性不够强，在数据量激增的大数据时代存在一定的局限性。近年来随着深度学习的不断发展，凭借着其泛化性强、适应性好的特点，在图像处理、自然语言...
【技术保护点】
1.一种基于命名实体的敏感数据持续识别方法，其特征在于，包括：获取待识别的文本数据，将其输入到训练好的敏感数据持续识别模型中，得到敏感数据识别结果；
2.根据权利要求1所述的一种基于命名实体的敏感数据持续识别方法，其特征在于，对文本数据进行预处理的过程包括：删除文本数据中的特殊字符，得到初始文本数据；对初始文本数据进行编码处理，得到待识别向量。
3.根据权利要求1所述的一种基于命名实体的敏感数据持续识别方法，其特征在于，所述敏感数据持续识别模型包括Bert层、LSTM层、全连接层和CRF层。
4.根据权利要求1所述的一种基于命名实体...
【技术特征摘要】
1.一种基于命名实体的敏感数据持续识别方法，其特征在于，包括：获取待识别的文本数据，将其输入到训练好的敏感数据持续识别模型中，得到敏感数据识别结果；
2.根据权利要求1所述的一种基于命名实体的敏感数据持续识别方法，其特征在于，对文本数据进行预处理的过程包括：删除文本数据中的特殊字符，得到初始文本数据；对初始文本数据进行编码处理，得到待识别向量。
3.根据权利要求1所述的一种基于命名实体的敏感数据持续识别方法，其特征在于，所述敏感数据持续识别模型包括bert层、lstm层、全连接层和c...
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。