[发明专利]数据泄露识别方法、装置及设备

说明书

本说明书实施例提供一种数据泄露识别方法、装置及设备，该方案获取样本监控对象在使用电子设备过程中产生的样本设备使用数据，获得原始数据集；通过特征工程提取所述原始数据集中数据的特征，获得训练数据集；其中，在进行特征工程中，所述原始数据集中数据的标签通过将该数据与敏感数据进行相似度匹配而确定，所述标签指示所述数据是否属于敏感数据，所述敏感数据为表征发生数据泄露的数据；利用所述训练数据集对机器学习模型进行训练，获得数据泄露识别模型，所述数据泄露识别模型用于对被监控对象进行数据泄露识别。

技术领域

本说明书实施例涉及数据安全技术领域，尤其涉及数据泄露识别方法、装置及设备。

背景技术

目前，数据安全防护成为各行各业关注的重点，特别是一些大型企业对企业内部文件具有较大安全防护需求，重要数据的泄露可能给企业的生存和发展带来严重危害。基于此，需要提供数据泄露识别方案。

发明内容

为克服相关技术中存在的问题，本说明书实施例提供了数据泄露识别方法、装置及设备。

根据本说明书实施例的第一方面，提供一种数据泄露识别方法，包括：

获取样本监控对象在使用电子设备过程中产生的样本设备使用数据，获得原始数据集；

通过特征工程提取所述原始数据集中数据的特征，获得训练数据集；其中，在进行特征工程中，所述原始数据集中数据的标签通过将该数据与敏感数据进行相似度匹配而确定，所述标签指示所述数据是否属于敏感数据，所述敏感数据为表征发生数据泄露的数据；

利用所述训练数据集对机器学习模型进行训练，获得数据泄露识别模型，所述数据泄露识别模型用于对被监控对象进行数据泄露识别。

根据本说明书实施例的第二方面，提供一种数据泄露识别方法，包括：

获取被监控对象在使用电子设备过程中产生的设备使用数据；

获取所述设备使用数据的目标特征；

将所述设备使用数据的目标特征输入至数据泄露识别模型，利用所述数据泄露识别模型对被监控对象进行数据泄露识别；其中，所述数据泄露识别模型利用训练数据集训练得到，所述训练数据集通过特征工程提取预先获取的原始数据集中数据的特征而获得，所述原始数据集中数据的标签通过将该数据与敏感数据进行相似度匹配而确定，所述标签指示所述数据是否属于敏感数据，所述敏感数据为表征发生数据泄露的数据。

根据本说明书实施例的第三方面，提供一种数据泄露识别装置，所述装置包括：

获取模块，用于：获取样本监控对象在使用电子设备过程中产生的样本设备使用数据，获得原始数据集；

特征工程模块，用于：通过特征工程提取所述原始数据集中数据的特征，获得训练数据集；其中，在进行特征工程中，所述原始数据集中数据的标签通过将该数据与敏感数据进行相似度匹配而确定，所述标签指示所述数据是否属于敏感数据，所述敏感数据为表征发生数据泄露的数据；

训练模块，用于：利用所述训练数据集对机器学习模型进行训练，获得数据泄露识别模型，所述数据泄露识别模型用于对被监控对象进行数据泄露识别。

根据本说明书实施例的第四方面，提供一种数据泄露识别装置，所述装置包括：

数据获取模块，用于：获取被监控对象在使用电子设备过程中产生的设备使用数据；

特征获取模块，用于：获取所述设备使用数据的目标特征；