摘要
本发明提供基于AI的数据使用行为的敏感数据智能识别与管控方法,涉及数据安全技术领域,包括获取用户数据访问行为参数形成特征数据;通过深度学习模型提取时序关联特征生成异常风险评分;提取待访问数据特征信息计算基础敏感等级值;将风险评分与敏感等级值输入自适应加权融合模型计算综合敏感等级值;据此生成数据安全管控策略并执行记录日志。本发明实现了数据敏感级别的动态化精准评估,提高了安全管控精度和效率。
技术关键词
数据安全管控
时序
深度学习模型
分层策略
特征提取网络
多头注意力机制
数据访问请求
门控循环单元
生成用户
特征融合网络
序列
管控方法
风险
计算机程序指令
多尺度特征
预训练模型
系统为您推荐了相关专利信息
交通流量预测方法
时空融合特征
时序特征
路网结构
语义特征
电力交易市场
风险评估系统
偏差
参数
风险评估模型
聚焦控制方法
生成全景图像
兴趣点
摄像装置
聚焦控制装置
季节性冻土区路基
深度学习模型
风险评估方法
数据融合方法
融合卷积神经网络