[发明专利]基于宽度学习的移动业务数据脱敏规则生成方法在审
| 申请号： | 202110299218.1 | 申请日： | 2021-03-21 |
| 公开（公告）号： | CN112989414A | 公开（公告）日： | 2021-06-18 |
| 发明（设计）人： | 陈玉玲;辛阳 | 申请（专利权）人： | 贵州大学 |
| 主分类号： | G06F21/62 | 分类号： | G06F21/62;G06F21/60;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 550025 贵州省*** | 国省代码： | 贵州;52 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于宽度学习的移动业务数据脱敏方法，该方法用于解决对现有移动通信网络中敏感信息的脱敏规则的生成方法，本发明的实施流程包括：首先实现移动业务数据集中多模态数据的预处理工作，然后实现敏感数据的自动识别及评级，以及敏感数据的属性信息分析；接着根据敏感数据的基础属性信息，定制相应基础属性信息的数据脱敏规则；而后基于宽度学习的移动业务数据脱敏规则生成方法，实现根据移动业务数据的属性信息生成相应的脱敏规则。采用本发明的方法，能够充分利用和处理多源异构信息，完成敏感数据的自动识别以及数据敏感度的自动衡量，针对移动通信网络中数据海量现象，采用宽度学习网络模型，其最大的优点就是利用增量学习方式大大减少了因海量数据而带来的计算量过大的问题，加快学习收敛过程，使得预测结果更加精确、高效。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 宽度 学习 移动 业务 数据 规则 生成 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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