一种面向结构化数据的动态脱敏方法

本发明公开了一种面向结构化数据的动态脱敏方法，包括：收集并获取用户数据；采用TextCNN文本分类模型对数据进行识别分类，输出每个分类类别概率；基于不同类别概率，采用正则表达式匹配类别概率对应的数据，识别对应数据的类别；根据用户个性化需求，设定不同类别数据的脱敏算法；基于脱敏算法，采用结果集处理的方式，对识别出的敏感数据进行脱敏。本发明结合使用TextCNN文本分类模型和正则表达式，相对传统单一的正则表达式的使用，可极大的减少正则表达式的匹配耗时，减少算力，同时也能提高识别效率，且提高了敏感数据识别的准确性。