[发明专利]针对大数据隐私保护的数据处理方法及大数据处理设备

说明书

本发明实施例提供一种针对大数据隐私保护的数据处理方法及大数据处理设备，从第一数据安全等级的用户行为数据集合中获取具有相同类别的数据描述属性的目标类型数据在所述用户行为数据集合的多个用户行为数据区块中的数据属性标识，然后从各用户行为数据区块中分别获取各数据属性标识对应的数据片段，得到多个待处理数据信息，最后将各个第一数据安全等级的待处理数据信息按照预设的隐私数据处理规则进行隐私数据处理得到第二数据安全等级的目标数据信息，如此可以实现针对所述目标数据信息的大数据隐私保护。

技术领域

本发明涉及大数据技术领域，具体而言，涉及一种针对大数据隐私保护的数据处理方法及大数据处理设备。

背景技术

随着计算机科学及信息技术的不断发展，大数据逐渐成为政府、企业、个人等主题争相开发利用的一种高价值资源。随着大数据技术的发展，数据的挖掘、整合、交易显得越来越便利。然而，在大数据的广泛应用的背景下，数据隐私泄露成为各主体关注的重要课题。互联网时代，数字化进一步增加了数据隐私泄露的可能性。因此，在大数据给这个时代带来无限价值的同时，如何有效的避免个场景下的隐私非正常泄露，是目前行业内急需解决的重要技术问题。

发明内容

基于现有设计的不足，本发明实施例提供一种针对大数据隐私保护的数据处理方法，应用于大数据处理设备，包括：

从第一数据安全等级的用户行为数据集合中获取具有相同类别的数据描述属性的目标类型数据在所述用户行为数据集合的多个用户行为数据区块中的数据属性标识，每个所述用户行为数据区块包括针对至少一次用户行为进行数据采集得到的数据内容；

从各用户行为数据区块中分别获取各数据属性标识对应的数据片段，得到多个待处理数据信息；

将各个第一数据安全等级的待处理数据信息按照预设的隐私数据处理规则进行隐私数据处理得到第二数据安全等级的目标数据信息，所述第二数据安全等级用于实现针对所述目标数据信息的大数据隐私保护。

本发明提供的实施例中，所述从第一数据安全等级的用户行为数据集合中获取具有相同类别的数据描述属性的目标类型数据在所述用户行为数据集合的多个用户行为数据区块中的数据属性标识，包括：

将所述用户行为数据集合中每一用户行为数据区块的各数据片段进行向量表示得到第一数据描述矩阵，对各第一数据描述矩阵进行数据属性识别，获得所述用户行为数据集合中各用户行为数据区块中的各数据片段的数据属性标识；

从识别出的各个数据片段的数据属性标识中匹配所述目标类型数据在多个用户行为数据区块中的数据属性标识。

本发明提供的实施例中，将所述用户行为数据集合中每一用户行为数据区块的各数据片段进行向量表示得到第一数据描述矩阵，对各第一数据描述矩阵进行数据属性识别，得到目标类型数据在用户行为数据集合各用户行为数据区块中的各数据片段的数据属性标识，包括：

将所述用户行为数据集合输入至预先训练得到的第一隐私数据识别模型，以由所述第一隐私数据识别模型的特征向量转化层将所述用户行为数据集合中的每一用户行为数据区块进行特征向量转化得到第一数据描述矩阵，并由所述第一隐私数据识别模型的属性提取层对各第一数据描述矩阵进行数据属性识别，得到目标类型数据在用户行为数据集合各用户行为数据区块中的各数据片段的数据属性标识；

所述特征向量转化层用于执行以下至少一种特征向量转化：特征表示映射处理、属性与内容分割处理、属性特征标准化处理，所述特征向量转化层包括目标属性提取层，所述目标属性提取层的属性提取内核进行数据提取的数据颗粒度为所述用户行为数据区块的数据存储方式的至少一个最小数据区块对应的数据大小。

本发明提供的实施例中，所述将所述用户行为数据集合中每一用户行为数据区块的各数据片段进行向量表示得到第一数据描述矩阵，对各第一数据描述矩阵进行数据属性识别，获得所述用户行为数据集合中各用户行为数据区块中的各数据片段的数据属性标识，包括：