[发明专利]一种数据集隐私程度度量方法

权利要求书

1.一种数据集隐私程度度量方法，其特征在于，包括以下重要步骤：

S1：数据集合；

S2：建立字段隐私程度模型；

S3：字段隐私程度识别；

S4：经过标识的数据集合；

S5：数据隐私处理和评分。

2.根据权利要求1所述的一种数据集隐私程度度量方法，其特征在于，所述S1收集大量数据，并初步分类，然后进行集合。

3.根据权利要求1所述的一种数据集隐私程度度量方法，其特征在于，所述S2中数据提供方维护一份字段库，收集了各个数据集中会出现的字段名称，并根据字段的隐私程度定义每个字段名称的动态隐私程度分数；根据每个字段的评分有一个动态的等级分类，建立字段隐私程度模型。

4.根据权利要求1所述的一种数据集隐私程度度量方法，其特征在于，所述S3中字段隐私程度识别装置，该装置的输入是“数据集合”以及“字段隐私程度模型”，经过装置时，首先根据模型对字段进行评分，最后根据评分对字段进行分级：高、中、低，并输出经过标识的数据集合。

5.根据权利要求4所述的一种数据集隐私程度度量方法，其特征在于，所述分级的高包含姓名、身份证号码、手机号码；分级的中包含住址和性别，分级的低包含编号。

6.根据权利要求1所述的一种数据集隐私程度度量方法，其特征在于，所述S4中经过标识的数据再次集合，S5中。

7.根据权利要求1所述的一种数据集隐私程度度量方法，其特征在于，所述S5中利用数据隐私处理和评分装置进行处理和评分，该装置的输入是“经过标识的数据集合”以及“字段保护策略”，装置根据策略对相应标识的字段做隐私处理，同时计算数据集合的隐私保护程度评分公式如下：

最终输出“经过隐私处理的数据集合”以及“数据集合的隐私保护程度评分。

8.根据权利要求1所述的一种数据集隐私程度度量方法，其特征在于，所述字段做隐私处理的方式包含：对称加密(AES、SM4)、Hash函数、数字签名、数字证书、访问控制、同态加密。