[发明专利]面向数据共享交换的文本数据分类分级模型的建立方法

说明书

本发明公开了一种面向数据共享交换的文本数据分类分级模型的建立方法，包括如下步骤：步骤一、对文本数据进行向量化，形成数据的结构化描述；步骤二、利用BiGRU‑CNN串行混合分类模型对向量化后的数据进行分类；步骤三、对分类数据进行安全等级划分；步骤四、建立数据分级分类模型。与现有技术相比，本发明的积极效果是：以人工智能技术结合人工主观判断进行数据分类，从安全的角度进行数据分级，对不同类别或者级别数据在共享交换过程中进行细粒度保护时提供更加合适精准的安全策略，在提高数据安全防护的同时也提高了数据防护的效率，其处理过程自动化程度高、并且分类结果准确性强。

技术领域

本发明涉及一种面向数据共享交换的文本数据分类分级模型的建立方法。

背景技术

我国目前正在实施信息安全等级保护制度，所提出的“分区域，分重点”保护的思想是解决当前信息安全问题的一种有效手段。当前数据共享交换过程中数据管理比较混乱，对于不同的数据采取相同或相似的保护措施，保护粒度较粗，给数据共享交换安全带来了极大的隐患，一旦一些敏感数据落入居心叵测的人手中将会严重影响企业的利益甚至国家安全。因此，对数据进行细粒度保护是信息安全的一个重要内容，国内外在这方面的研究还很少，美国联邦金融机构检查委员会的指南中提出数据分类是风险评估的一部分，但它没有提供分类和保护方法，我国等级保护相关标准对数据保护要求也较少，从安全的角度对数据进行分类、分级目前无成熟模式可供借鉴。

发明内容

为了克服现有技术的上述缺点，本发明提供了一种面向数据共享交换的文本数据分类分级模型的建立方法，针对于现有数据共享交换过程中存在的细粒度保护需求，主要解决的技术问题如下：

(1)不具备对文本数据进行量化标识形成结构化描述的能力；

(2)对数据的分级没有明确的的量化评价方法；

(3)不具备对文本数据进行自动化分类分级的能力，无法有效的对数据进行差异性保护。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：一种面向数据共享交换的文本数据分类分级模型的建立方法，包括如下步骤：

步骤一、对文本数据进行向量化，形成数据的结构化描述；

步骤二、利用BiGRU-CNN串行混合分类模型对向量化后的数据进行分类；

步骤三、对分类数据进行安全等级划分；

步骤四、建立数据分级分类模型。

与现有技术相比，本发明的积极效果是：

(1)以人工智能技术结合人工主观判断进行数据分类，从安全的角度进行数据分级，对不同类别或者级别数据在共享交换过程中进行细粒度保护时提供更加合适精准的安全策略，在提高数据安全防护的同时也提高了数据防护的效率，其处理过程自动化程度高、并且分类结果准确性强；

(2)可广泛地应用于数据共享交换产品中，依据分类分级模型可以自动化准确地制定不同的安全防控策略，可以对重点数据重点防护。

附图说明

本发明将通过例子并参照附图的方式说明，其中：

图1为本发明的流程图；

图2为BiGRU-CNN串行混合分类模型流程图。

具体实施方式

一种面向数据共享交换的文本数据分类分级模型的建立方法，如图1所示。

包括以下步骤：

1)通过文本向量化技术，将文本数据进行以关键词为主的量化标识，以形成数据的结构化描述；