一种基于多模态与隐写检测的敏感信息检测方法及系统

本发明涉及信息安全技术领域，具体涉及一种基于多模态与隐写检测的敏感信息检测技术及系统，首先通过防格式篡改模块，利用文件头部信息和二进制数据分析，验证文件真实类型，防止格式伪装攻击；敏感数据检测模块采用DistilBERT和LSTM结构，对文本进行预处理，提取文本嵌入，并通过双向LSTM与Attention机制挖掘文本特征，最终精准判定文本是否包含敏感信息；联合内容与文件隐写检测模块融合卷积神经网络与多模态学习，针对不同数据类型采用相应模型进行隐写信息检测，并通过多模态神经网络整合结果，运用多模态反馈和跨模态推理机制提升检测准确性；本发明有效增强了敏感信息检测的准确性、全面性和系统适应性。