[发明专利]敏感数据发现的方法、装置、计算机设备和介质

权利要求书

1.一种敏感数据发现的方法，其特征在于，包括：

获取结构化数据表中敏感数据的候选关联规则；

根据每个候选关联规则中第一数据在所述结构化数据表中出现的概率，和第二数据出现时第一数据出现的条件概率，获取所述候选关联规则对应的影响度；其中，所述第一数据为第一敏感数据中的数据，所述第一敏感数据为根据正则表达式和/或关键词与所述结构化数据表匹配获取的；

根据所述候选关联规则对应的影响度，确定目标关联规则；

确定所述目标关联规则中的第二数据为第二敏感数据；

确定所述第一敏感数据和所述第二敏感数据的合集为发现的总敏感数据。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述候选关联规则对应的影响度，确定目标关联规则，包括：

若所述候选关联规则对应的影响度大于等于第一预设阈值，则确定所述候选关联规则为目标关联规则。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据每个候选关联规则中第一数据在所述结构化数据表中出现的概率，和第二数据出现时第一数据出现的条件概率，获取所述候选关联规则对应的影响度，包括：

若min_sup＝P(Y)1，且P(Y|X)-P(Y)＝0，则获取(P(Y|X)-P(Y))/(1-P(Y))为候选规则对应的影响度；

若min_sup＝P(Y)1，且P(Y|X)-P(Y)0，则获取(P(Y|X)-P(Y))/P(Y)为候选规则对应的影响度；

若P(Y)＝1，且P(X)＝1，候选关联规则对应的影响度＝1；

若P(Y)＝1，且P(X)1，候选关联规则对应的影响度＝0；

其中，P(Y)为所述第一数据在所述结构化数据表中出现的概率，P(X)为第二数据在所述结构化数据表中出现的概率，P(Y|X)为所述第二数据出现时第一数据出现的条件概率，min_sup为最小支持度阈值，其中，Y为频繁项目集，min_sup＝P(Y)＝1。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

若所述候选关联规则对应的影响度大于第二预设阈值，且小于所述第一预设阈值，则确定所述候选关联规则为无效关联规则；

若所述候选关联规则对应的影响度小于等于所述第二预设阈值，则确定所述候选关联规则为负关联规则。

5.根据权利要求1-4任一项所述的方法，其特征在于，所述获取结构化数据表中敏感数据的候选关联规则，包括：

根据支持度阈值和置信度阈值，使用Apriori算法获取结构化数据表中敏感数据的候选关联规则。

6.一种敏感数据发现的装置，其特征在于，包括：

第一获取模块，用于获取结构化数据表中敏感数据的候选关联规则；

第二获取模块，用于根据每个候选关联规则中第一数据在所述结构化数据表中出现的概率，和第二数据出现时第一数据出现的条件概率，获取所述候选关联规则对应的影响度；其中，所述第一数据为第一敏感数据中的数据，所述第一敏感数据为根据正则表达式和/或关键词与所述结构化数据表匹配获取的；

第一确定模块，用于根据所述候选关联规则对应的影响度，确定目标关联规则；

第二确定模块，用于确定所述目标关联规则中的第二数据为第二敏感数据；

第三确定模块，用于确定所述第一敏感数据和所述第二敏感数据的合集为发现的总敏感数据。

7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述第一确定模块具体用于：

若所述候选关联规则对应的影响度大于等于第一预设阈值，则确定所述候选关联规则为目标关联规则。