数据治理敏感数据脱敏方法

本发明涉及信息安全技术领域，尤其涉及数据治理敏感数据脱敏方法，该方法包括：将数据库主键哈希分片并生成语义、统计、拓扑融合的增强向量，经分类模型得到风险形态指纹；在同态加密域拼接指纹与向量计算风险评分，阈值满足时于可信执行环境解密获得高风险特征张量；依据特征张量训练体积神经渲染网络，在矩阵乘积态张量链约束下生成代理记录，并以随机盐联合主键哈希写入代理数据湖；接收查询后构建查询超图计算增量互信息，基于持久同调获取泄露指标，联合风险指纹生成Groth16零知识证明，验证通过扣减隐私预算返回结果，预算不足时输出拉普拉斯噪声扰动的聚合值。本发明兼具高准确脱敏与可验证隐私预算控制。