[发明专利]一种智能系统隐私性评估方法及系统

权利要求书

1.一种智能系统隐私性评估方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1、数据准备：根据待评估系统的应用场景进行数据检索，完成候选评估数据集的准备工作；

S2、数据采样：根据待评估系统的工作要求对候选评估数据集进行筛选，并从符合要求的评估样本中选出具有代表性的评估样例M；

S3、语义编辑：确定评估样例M中的隐私信息，并对评估样例M中的隐私信息进行语义提取与编辑，得到变化后的评估样例M^’；

S4、隐私评估：通过评估待评估系统对评估样例M和M^’的推断结果之间的差异性来分析所编辑隐私信息与待评估系统推断精度的关联性，进而对待评估系统的隐私性进行量化评估；

所述步骤S2具体包括：

2.1、数据分布推断：根据数据分布类型对候选评估数据进行划分，并通过待评估系统对每种数据分布中的随机样本进行推断，而后根据推断结果确定符合待评估系统工作要求的数据分布类型；

2.2、代表样例选择：对符合要求的评估样本进行语义表示，并根据评估样本之间的语义相似度进行分类，从各类评估样本中随机选取具有代表性的评估样例M；

所述步骤S3具体包括：

3.1、隐私信息图谱构建：构建通用的隐私信息图谱，并提取评估样例M中的语义特征，而后在抽取出的语义特征与隐私信息图谱上的信息之间求交集，求解所得的交集即为评估样例M上的隐私信息；

3.2、语义提取与再编辑：采用智能编辑算法对评估样例M上的隐私信息进行语义编辑以及数据重建。

2.根据权利要求1所述的一种智能系统隐私性评估方法，其特征在于，所述步骤S1具体包括：

1.1、智能场景理解：通过智能分析技术挖掘提取待评估系统的应用场景和具体功能，并建立模型功能数据库；

1.2、数据按需收集：根据智能场景理解中提取的关键词进行在线数据检索，并根据检索数据与检索关键词之间的相关性对检索数据进行筛选，得到候选评估数据集。

3.根据权利要求1所述的一种智能系统隐私性评估方法，其特征在于，所述步骤S4中利用信息量度量函数来对待评估系统的隐私性进行量化评估。

4.根据权利要求3所述的一种智能系统隐私性评估方法，其特征在于，还包括：根据待评估系统的隐私性评估结果，进一步对语义编辑、数据采样和数据准备过程进行动态优化和调整，由此进行迭代评估，直到评估结果收敛。

5.根据权利要求4所述的一种智能系统隐私性评估方法，其特征在于，所述迭代评估过程中，采用启发式搜索策略动态、分层次地优化指导语义编辑、数据采样和数据准备过程，具体包括隐私信息的语义再编辑、评估样例M的重新选择、数据检索内容的调整，同时持续动态更新隐私性评估结果。