一种基于大数据的汽车行业数据风险评估方法及系统

本发明提供一种基于大数据的汽车行业数据风险评估方法及系统，属于数据风险评估技术领域，包括：步骤1：获取与汽车行业相关的各类数据；步骤2：根据数据脱敏技术对各类数据进行预处理，提取不同特征；步骤3：根据不同特征获取问题的复杂度，获取对应的机器学习算法；步骤4：定义数据风险评估指标，结合机器学习算法建立数据风险评估模型，并对模型进行训练；步骤5：根据训练后的模型对数据进行风险评估，制定数据风险管理策略。解决了现有的汽车行业数据风险评估方法数据来源单一，存在一定的偏见，导致评估结果不准确，增加了潜在的汽车安全威胁，同时，无法根据数据特征选择合适的算法，降低了对汽车行业数据的风险评估的可靠性的问题。