一种基于机器学习的自动数据安全分级方法

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一种基于机器学习的自动数据安全分级方法
申请号:CN202511167962
申请日期:2025-08-20
公开号:CN120670590B
公开日期:2025-11-07
类型:发明专利
摘要
本申请涉及一种基于机器学习的自动数据安全分级方法,包括:从预设知识库中获取数据元标签和场景标签的文本描述,生成组合文本并通过文本嵌入模型映射为语义向量,构建初始语义向量集合;根据初始语义向量集合结合标注数据,采用回归模型训练生成初步安全评分集合;针对初步安全评分集合计算评分值与整数值的差值,标记模糊条目并构建模糊条目集合;对模糊条目集合进行优先级排序,提取特征数据进行比对分析,生成特征匹配报告;根据所述特征匹配报告调整评分值,构建中间安全评分集合;对中间安全评分集合进行二次比对,保留模糊标记状态,构建最终需复核条目集合;根据最终需复核条目集合生成结构化预测数据报告并存储。
技术关键词
语义向量 数据安全 条目 梯度提升机 模糊阈值 报告 支持向量机算法 SVM分类器 标签 算法校验 线性插值法 中文文本 误差控制 生成特征 标记 场景 滑动窗口 偏差
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