【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及信息，尤其涉及一種數據防泄漏體系的搭建方法。
技術介紹
1、在大數據時代，企業和機構往往需要整合和分析來自多個來源的異構數據，以挖掘其中蘊含的潛在價值。然而，不同數據集的組合可能會產生意想不到的敏感信息泄露風險。即使每個單獨的數據集都經過了脫敏處理，看似無關的數據組合仍有可能揭示個人身份、隱私等高度敏感的信息。這就要求在數據融合之前，先識別出哪些數據組合可能產生較高的敏感性，并據此采取相應的保護措施。目前存在的技術矛盾在于，數據融合的價值往往建立在多源異構數據充分結合的基礎之上，但這種組合又可能帶來難以預估的隱私泄露風險。如何在充分發掘數據價值的同時，又能事先識別各種數據組合的敏感性并采取防范措施，是一個亟需解決的問題。這需要深入分析不同行業場景下的數據特點和業務規則，抽象出一套科學的敏感性評估方法，并基于此構建預測模型，以實現對高風險數據組合的提前預警和精準防控。同時，這套方法還要能夠適應數據環境的動態變化，在新數據不斷加入的情況下持續優化預測效果，最終實現數據價值的充分釋放和隱私安全的有力保障。
技術實現思路
1、本專利技術提供了一種數據防泄漏體系的搭建方法，主要包括：
2、獲取來自不同數據源的多個數據集，針對每個數據集進行數據預處理，采用數據挖掘方法進行特征提取，得到多個數據集的敏感度特征，根據預設的敏感度評估標準，篩選出若干個對數據泄露風險具有顯著影響的關鍵特征；
3、針對若干個關鍵特性，構建多源異構數據的敏感度融合模型，通過設置權重參
4、根據主成分特征，構建數據泄漏風險預測模型，采用支持向量機算法對模型進行訓練并得到數據泄漏風險預測模型，將待預測的多源異構數據輸入至風險預測模型中，計算出該數據組合的泄漏風險得分；
5、預設敏感度閾值，判斷泄漏風險得分是否超過預設的敏感度閾值，若超過該閾值，則將該數據組合標記為高度敏感數據，觸發預警機制，根據預設的脫敏規則和加密方法對該數據組合實施脫敏和加密；
6、持續監測不同數據源的數據更新情況，當檢測到新增數據時，自動觸發數據融合和泄漏風險預測流程并獲取新增數據的敏感度特征表示，更新數據泄漏風險預測模型，動態調整數據組合的敏感程度和防護措施；
7、基于業務需求和數據使用場景，制定數據訪問和共享策略，對于泄漏風險低但敏感程度高的數據組合，嚴格限制數據的訪問和流轉，確保數據安全，對于泄漏風險高但敏感程度低的數據組合，根據用戶權限和訪問審批規則，允許授權用戶在一定范圍內使用和分析數據。
8、本專利技術實施例提供的技術方案可以包括以下有益效果：
9、本專利技術公開了一種數據防泄漏體系的搭建方法。該方法通過獲取多個數據集，進行數據預處理和特征提取，識別關鍵敏感度特征。利用關聯分析技術，發現數據集間的潛在關聯，評估組合后的風險。構建敏感度融合模型，對特征進行加權融合和降維，提取主成分特征。基于此構建數據泄漏風險預測模型，計算數據組合的泄漏風險得分。當超過預設閾值時，觸發預警并實施脫敏加密。本專利技術還能持續監測數據更新，動態調整風險預測模型，并根據業務需求制定差異化的數據訪問策略。這種方法能有效識別和防范多源異構數據組合帶來的潛在泄漏風險，提高數據安全性，同時保障數據的合理使用。
本文檔來自技高網...【技術保護點】
1.一種數據防泄漏體系的搭建方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述獲取來自不同數據源的多個數據集，針對每個數據集進行數據預處理，采用數據挖掘方法進行特征提取，得到多個數據集的敏感度特征，根據預設的敏感度評估標準，篩選出若干個對數據泄露風險具有顯著影響的關鍵特征，包括:
3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述對每個數據集的數據類型、結構和內容進行分析,交叉比對不同數據集中的字段和信息，識別存在關聯的數據項，利用關聯規則挖掘或圖形化分析數據關聯分析方法找出不同數據集之間的潛在關聯關系，評估數據集組合后產生的新信息或推斷，識別出潛在風險點，潛在風險點包括個人隱私泄露和敏感信息推斷，包括:
4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述針對若干個關鍵特性，構建多源異構數據的敏感度融合模型，通過設置權重參數，將不同數據源的關鍵特征進行加權融合，得到融合后的目標敏感度特征集合，采用主成分分析法對目標敏感度特征集合進行降維處理，提取出影響數據泄漏風險貢獻度的主成分特征，包括:
5.根據權利要求1所
6.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述預設敏感度閾值，判斷泄漏風險得分是否超過預設的敏感度閾值，若超過該閾值，則將該數據組合標記為高度敏感數據，觸發預警機制，根據預設的脫敏規則和加密方法對該數據組合實施脫敏和加密，包括:
7.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述持續監測不同數據源的數據更新情況，當檢測到新增數據時，自動觸發數據融合和泄漏風險預測流程并獲取新增數據的敏感度特征表示，更新數據泄漏風險預測模型，動態調整數據組合的敏感程度和防護措施，包括:
8.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于業務需求和數據使用場景，制定數據訪問和共享策略，對于泄漏風險低但敏感程度高的數據組合，嚴格限制數據的訪問和流轉，確保數據安全，對于泄漏風險高但敏感程度低的數據組合，根據用戶權限和訪問審批規則，允許授權用戶在一定范圍內使用和分析數據，包括:
...【技術特征摘要】
1.一種數據防泄漏體系的搭建方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述獲取來自不同數據源的多個數據集，針對每個數據集進行數據預處理，采用數據挖掘方法進行特征提取，得到多個數據集的敏感度特征，根據預設的敏感度評估標準，篩選出若干個對數據泄露風險具有顯著影響的關鍵特征，包括:
3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述對每個數據集的數據類型、結構和內容進行分析,交叉比對不同數據集中的字段和信息，識別存在關聯的數據項，利用關聯規則挖掘或圖形化分析數據關聯分析方法找出不同數據集之間的潛在關聯關系，評估數據集組合后產生的新信息或推斷，識別出潛在風險點，潛在風險點包括個人隱私泄露和敏感信息推斷，包括:
4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述針對若干個關鍵特性，構建多源異構數據的敏感度融合模型，通過設置權重參數，將不同數據源的關鍵特征進行加權融合，得到融合后的目標敏感度特征集合，采用主成分分析法對目標敏感度特征集合進行降維處理，提取出影響數據泄漏風險貢獻度的主成分特征，包括:
5.根據權利要求1所述的方...
【專利技術屬性】
技術研發人員：張顯珠，
申請(專利權)人：珠海晞曼科技有限公司，
類型：發明
國別省市：
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