一种基于神经网络的敏感日志识别及脱敏方法及相关设备

本申请公开了一种基于神经网络的敏感日志识别及脱敏方法及相关设备。在上述方法中，首先采集交易系统中的实时日志数据；根据实时日志数据和敏感日志识别模型，获得实时日志数据中敏感数据的起始位置和对应的敏感数据类别，所述敏感日志识别模型为训练完成的卷积神经网络模型；再根据敏感数据的起始位置和对应的敏感数据类别，识别出实时日志数据中的敏感数据；最后对敏感数据进行脱敏，实现实时日志数据的脱敏。在此过程中，基于一维卷积神经网络的敏感日志模型可以将自动收集实时日志文件进行识别，即输出的日志中的相关敏感数据，从而将日志进行脱敏，其中利用敏感日志模型不仅可以提高识别效率，还可以提高识别准确度。