[发明专利]基于匿名化分析的大数据隐私保护方法及大数据处理设备

权利要求书

1.基于匿名化分析的大数据隐私保护方法，其特征在于，应用于大数据处理设备，所述方法包括：

从第一数据安全等级的用户行为数据集合中获取具有相同类别的数据描述属性的目标类型数据在所述用户行为数据集合的多个用户行为数据区块中的数据属性标识；

从各用户行为数据区块中分别获取各数据属性标识对应的数据片段，得到多个待处理数据信息；

根据各个第一数据安全等级的待处理数据信息，获取各待处理数据信息中对应的局部隐私标签序列和全局隐私标签序列；所述局部隐私标签序列可以包括所述待处理数据信息中的各个用户数据区块中的数据片段分别对应的局部隐私标签，一个局部隐私标签可对应一个用户数据区块的数据；

基于所述待处理数据信息对应的局部隐私标签序列和全局隐私标签序列之间的序列相关性系数，对所述待处理数据信息对应的隐私数据信息中的局部隐私标签序列和全局隐私标签序列进行匿名化预分析，得到匿名化预分析结果；

根据所述匿名化预分析结果，将匿名化预分析存在异常的全局隐私标签确定为待匹配全局隐私标签，根据所述匿名化预分析结果中无异常的全局隐私标签对应的数据信息与所述待匹配全局隐私标签对应的数据信息之间的信息相关性系数，确定与所述待匹配全局隐私标签相匹配的匿名化需求信息；

根据与所述待匹配全局隐私标签相匹配的匿名化需求信息对所述待匹配全局隐私标签进行匿名化预分析，得到匿名化预分析结果；

根据所述匿名化预分析结果，得到与隐私数据处理规则对应的匿名化处理指示，并根据所述匿名化处理指示对所述隐私数据信息进行匿名化处理得到第二数据安全等级的目标数据信息；

其中，所述目标类型数据在用户行为数据区块中的数据属性标识包括所述目标类型数据的特征点在用户行为数据区块中的数据类型标签、及所述目标类型数据在用户行为数据区块中的类型标签；所述第一数据安全等级和第二数据安全等级是预先设定的针对待处理数据信息的隐私状态信息进行标识的数据等级类型，所述第二数据安全等级高于第一数据安全等级。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述从各用户行为数据区块中分别获取各数据属性标识对应的数据片段，得到多个待处理数据信息包括：

将第一数据安全等级的用户行为数据集合中的每一用户行为数据区块的各数据片段进行向量表示得到第一数据描述矩阵，对各第一数据描述矩阵进行数据属性识别，获得所述用户行为数据集合中各用户行为数据区块中的各数据片段的数据属性标识；

从识别出的各个数据片段的数据属性标识中匹配具有相同类别的数据描述属性的目标类型数据在多个用户行为数据区块中的数据属性标识；

从各用户行为数据区块中分别获取各数据属性标识对应的数据片段，得到多个第一数据安全等级的待处理数据信息。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将第一数据安全等级的用户行为数据集合中的每一用户行为数据区块的各数据片段进行向量表示得到第一数据描述矩阵，对各第一数据描述矩阵进行数据属性识别，获得所述用户行为数据集合中各用户行为数据区块中的各数据片段的数据属性标识，包括：

将所述用户行为数据集合输入至预先训练得到的第一隐私数据识别模型，以由所述第一隐私数据识别模型的特征向量转化层将所述用户行为数据集合中的每一用户行为数据区块进行特征向量转化得到第一数据描述矩阵，并由所述第一隐私数据识别模型的属性提取层对各第一数据描述矩阵进行数据属性识别，得到目标类型数据在用户行为数据集合各用户行为数据区块中的各数据片段的数据属性标识；

所述特征向量转化层用于执行以下至少一种特征向量转化：特征表示映射处理、属性与内容分割处理、属性特征标准化处理，所述特征向量转化层至少包括一个目标属性提取层，所述目标属性提取层的属性提取内核进行数据提取的数据颗粒度为所述用户行为数据区块的数据存储方式的至少一个最小数据区块对应的数据大小。