基于深度学习的跨主体数据安全风险评估的方法和系统

本发明公开了一种基于深度学习的跨主体数据安全风险评估的方法和系统，具体包括：收集不同实体间数据交互的元数据，将元数据和参与实体的信誉信息生成原始数据；利用高级特征构建器对原始数据进行预处理，通过特征提取技术识别并构建与数据安全风险相关的关键特征向量；将关键特征向量输入动态深度学习模型，通过反向传播算法不断学习和优化模型参数；训练好的模型对关键特征向量进行深入分析，输出每次数据交互的安全风险等级和风险概率值；利用策略智能推荐系统自动制定或推荐数据安全防护措施；利用交互式用户操作平台通过Web界面或移动应用程序提交数据交互任务，实时查看所述安全风险等级，或实时获取所述数据安全防护措施。