[发明专利]敏感信息检测方法和装置有效

专利信息
申请号: 201911256390.8 申请日: 2019-12-10
公开(公告)号: CN111061874B 公开(公告)日: 2022-07-08
发明(设计)人: 朱少华;缪庆亮 申请(专利权)人: 思必驰科技股份有限公司
主分类号: G06F16/35 分类号: G06F16/35;G06F16/33;G06F40/289
代理公司: 北京商专永信知识产权代理事务所(普通合伙) 11400 代理人: 黄谦;邓婷婷
地址: 215123 江苏省苏州市苏*** 国省代码: 江苏;32
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摘要:
搜索关键词: 敏感 信息 检测 方法 装置
【权利要求书】:

1.一种敏感信息检测方法,包括:

响应于接收到的待检测文本,对所述待检测文本进行分词处理以得到第一分词序列;

判断所述第一分词序列中的各分词是否能够匹配上白名单中的词;

如果能够匹配上所述白名单中的词,使用与所述白名单中的词对应的预设标记替换所述第一分词序列中与所述白名单中的词匹配的分词以形成第二分词序列,其中,所述白名单中的词均具有对应的预设标记;

判断所述第二分词序列中的各分词是否能够匹配上黑名单中的词;

如果所述第二分词序列中的任一分词能够匹配上所述黑名单中的词,将所述待检测文本确定为敏感信息。

2.根据权利要求1所述的方法,其中,在所述如果所述第二分词序列中的任一分词能够匹配上所述黑名单中的词之后,所述方法还包括:

基于匹配上的所述黑名单中的词的预设类别对所述待检测文本进行分类,其中,所述黑名单中的词具有预设类别。

3.根据权利要求1所述的方法,其中,在判断所述第二分词序列是否能够匹配上黑名单中的词之后,所述方法还包括:

如果所述第二分词序列中的各分词均不能匹配上所述黑名单中的词,将所述待检测文本输入文本分类模型以判断所述待检测文本是否为敏感文本,所述文本分类模型为经过预设文本分类训练的分类模型,所述文本分类模型采用长短时记忆神经网络构建。

4.根据权利要求1所述的方法,其中,在所述判断所述第一分词序列中的各分词是否能够匹配上白名单中的词之后,所述方法还包括:

如果不能够匹配上所述白名单中的词,判断所述第一分词序列中的各分词是否能够匹配上所述黑名单中的词。

5.根据权利要求4所述的方法,其中,在所述如果不能够匹配上所述白名单中的词,判断所述第一分词序列中的各分词是否能够匹配上所述黑名单中的词之后,所述方法还包括:

如果所述第一分词序列中的任一分词能够匹配上所述黑名单中的词,基于匹配上的所述黑名单中的词的预设类别对所述待检测文本进行分类;

如果所述第一分词序列中的各分词均不能匹配上所述黑名单中的词,将所述待检测文本输入文本分类模型以判断所述待检测文本是否为敏感文本,所述文本分类模型为经过预设文本分类训练的分类模型。

6.根据权利要求1-5中任一项所述的方法,其中,所述白名单和所述黑名单为开发者针对所开发的产品定制的白名单和黑名单。

7.一种敏感信息检测装置,包括:

分词模块,配置为响应于接收到的待检测文本,对所述待检测文本进行分词处理以得到第一分词序列;

白名单判断模块,配置为判断所述第一分词序列中的各分词是否能够匹配上白名单中的词;

标记替换模块,配置为如果能够匹配上所述白名单中的词,使用与所述白名单中的词对应的预设标记替换所述第一分词序列中与所述白名单中的词匹配的分词以形成第二分词序列,其中,所述白名单中的词均具有对应的预设标记;

黑名单判断模块,配置为判断所述第二分词序列中的各分词是否能够匹配上黑名单中的词;

敏感信息确定模块,配置为如果所述第二分词序列中的任一分词能够匹配上所述黑名单中的词,将所述待检测文本确定为敏感信息。

8.根据权利要求7所述的装置,其中,所述装置还包括:

分类模块,配置为基于匹配上的所述黑名单中的词的预设类别对所述待检测文本进行分类,其中,所述黑名单中的词具有预设类别。

9.一种电子设备,其包括:至少一个处理器,以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器,其中,所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令,所述指令被所述至少一个处理器执行,以使所述至少一个处理器能够执行权利要求1至6任一项所述方法的步骤。

10.一种存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,所述程序被处理器执行时实现权利要求1至6任一项所述方法的步骤。

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