[发明专利]一种面向数据发布的隐私暴露实时监测方法

说明书

本发明涉及一种面向数据发布的隐私暴露实时监测方法，对用户输入的内容进行记录，字符的比对和判断敏感度，在第一阶段，通过键盘交互界面获得用户输入的内容，对用户输入的内容进行查找匹配，以得到所需关键词，在第二阶段，通过关键词查找数据库，得到对应的敏感级别，并反馈给终端，在第三阶段，用户终端得到服务器返回的结果，执行相应的操作，从而保护用户的隐私信息。本发明通过对用户的输入行为进行监测，综合服务器端数据库中的历史信息，得到对应的安全级别并做出相应的操作，从而在数据发布的阶段对用户信息实现有效的保护。

技术领域

本发明属于信息安全技术及隐私保护技术领域，特别是设计一种面向数据发布的隐私暴露实时监测的方法。

背景技术

随着科技技术的进步，我们的社会正进入数据爆炸的大数据时代，一切以数据说话，数据成为了互联网企业的立身根本，何为大数据？一般意义上,大数据是指无法在可容忍的时间内用传统IT技术和软硬件工具对其进行感知、获取、管理、处理和服务的数据集合。大数据的特点可以总结为4个V,即Volume(体量浩大)、Variety(模态繁多)、Velocity(生成快速)和Value(价值巨大但密度很低)。

大数据在很多方面有着极为重要的影响，在金融业，与传统金融行业相比，大数据金融表现出透明度更强、参与度更高、协作性更好、中间成本更低等一系列优势。

在市场业，通过数据挖掘技术分析市场定位以及消费者的行为，通过集中分析消费者的信息从而得出某些消费群体的规律、需求，并根据这些信息确定相应的市场定位和营销计划。能够降低企业的成本，使其获得更高的利润。

大数据时代中，数据就是一切，通过看似繁杂无序的数据，我们可以得到很多

但是，大数据也存在着很大的隐患，大量的事实证明，未经处理加工的大数据擅自公布将会对用户的隐私产生很大的影响，用户的个人信息和数据将会很容易就被获取，危害用户的财产安全，信息安全乃至人身安全。

人们面临的威胁并不仅限于个人隐私泄漏,还在于基于大数据对人们状态和行为的预测.一个典型的例子是某零售商通过历史记录分析,比家长更早知道其女儿已经怀孕的事实,并向其邮寄相关广告信息.而社交网络分析研究也表明,可以通过其中的群组特性发现用户的属性.例如通过分析用户的Twitter信息,可以发现用户的政治倾向、消费习惯以及喜好的球队等。

因此，本发明的目的是，从源头保护用户的隐私信息，在信息发布阶段对用户隐私信息监测，防止出现不可逆转的影响，从而使得数据收集方无法从中获取到有价值的信息。

发明内容

本发明的目的是为实现隐私保护提供的一种面向数据发布的隐私暴露实时监测的方法。本发明通过对数据源进行分析，综合数据匹配以及机器学习算法进行监督，使数据源中尽量避免存在隐私信息和危害用户信息安全的内容。

本发明公开了一种面向数据发布的隐私暴露实时监测方法，包括：

获取用户输入内容的步骤；

对用户输入内容进行查找匹配并得到所需关键词的步骤：将用户输入内容根据汉字语法特征分解成若干单独的词语，通过模糊匹配和KMP算法相结合，得到相应关键词；

通过关键词查找数据库，并得到对应的敏感级别的步骤：首先判断关键词是否是数据库中存储的关键词，若是，则对明确是关键词的数据得到对应的敏感度数值，该数值存储在数据库中，若不是，则返回不警告信息；若敏感度数值大于预先设定的门限值则判断为危险，提出警告，返回给终端，若不大于该门限值，则返回不警告信息；

用户终端根据反馈得到的敏感度数值执行相应操作的步骤。