[发明专利]一种利用矩阵替换实现数据脱敏的方法

权利要求书

1.一种利用矩阵替换实现数据脱敏的方法，其特征在于，包括：

步骤1：获取待脱敏数据，并确定所述待脱敏数据的数据类型组合，来从组合数据库中调取数据编码策略；

步骤2：按照所述数据编码策略对所述待脱敏数据进行数据编码，构建得到待脱敏矩阵；

步骤3：分析所述待脱敏矩阵中每个待脱敏元素的脱敏系数以及脱敏属性，并按照所述脱敏系数以及脱敏属性，对需替换的元素进行替换，得到脱敏数据；

其中，分析所述待脱敏矩阵中每个待脱敏元素的脱敏系数以及脱敏属性，包括：

获取所述待脱敏矩阵中的每个待脱敏元素的编码信息；

将所述编码信息输入到信息分析模型中，获取得到所述编码信息的编码保护指标；

基于所述编码保护指标，确定对应待脱敏元素的脱敏系数；

同时，对所述编码保护指标进行保护类型划分，分别计算每个划分结果的总类型权重；

筛选总类型权重大于预设权重的最终划分类型，并基于类型-属性数据库，调取得到脱敏属性；

其中，按照所述脱敏系数以及脱敏属性，对需替换的元素进行替换，得到脱敏数据，包括：

基于所述脱敏系数以及脱敏属性，确定对应待脱敏元素的脱敏级别；

筛选所述脱敏级别大于预设级别的第一元素，并对第一元素的位置进行锁定；

按照对应第一元素的脱敏级别，来匹配对应的替换信息进行替换，得到脱敏数据。

2.如权利要求1所述的利用矩阵替换实现数据脱敏的方法，其特征在于，获取待脱敏数据之前，包括：

对输入界面进行第一提取，同时，对输入界面上的输入信息进行第二提取；

根据第一提取结果，确定所述输入界面的隐私输入项，并分别确定每个隐私输入项的预设隐私性；

根据第二提取结果，确定每个隐私输入项的填选准确性；

其中，表示基于第二提取结果确定的对应隐私输入项的输入信息；表示对应隐私输入项的标准信息；表示基于第二提取结果确定的对应隐私输入项的有效信息，且有效信息的信息量小于对应输入信息的信息量；表示针对对应隐私输入项的输入信息的第一参考系数；表示针对对应隐私输入项的有效信息的第二参考系数；表示对应隐私输入项的填选准确性；

基于输入项-隐私性-权重映射表，获取与所述预设隐私性匹配的允许脱敏权重；

基于输入项-准确性-权重映射表，获取与所述填选准确性匹配的允许脱敏权重；

根据预设隐私性以及填选准确性，确定对应隐私输入项的允许脱敏值；

其中，表示对应隐私输入项与预设隐私性相关的允许脱敏权重；表示对应隐私输入项与填选准确性相关的允许脱敏权重；

当所述允许脱敏值大于预设值时，将对应隐私输入项的输入信息作为待定数据；

基于所有待定数据，组合成待脱敏数据。

3.如权利要求1所述的利用矩阵替换实现数据脱敏的方法，其特征在于，获取待脱敏数据，并确定所述待脱敏数据的数据类型组合，包括：

对所述待脱敏数据进行数据聚类分析，获取得到若干子数据；

将每个子数据分别输入到数据判别模型中，获取得到对应子数据匹配的类型类别概率；

筛选最大概率对应的类型作为对应子数据的主要数据类型；

基于所有主要数据类型，构建得到所述待脱敏数据的数据类型组合。

4.如权利要求3所述的利用矩阵替换实现数据脱敏的方法，其特征在于，基于所有主要数据类型，构建得到所述待脱敏数据的数据类型组合，包括：

按照与每个子数据所对应的主要数据类型一致的概率值进行由大到小排列，得到数据集合；

对所述数据集合中的同类型第二数据进行第一标定，确定同类型的分布位置，并统计对应同类型的第一概率值；

统计所述数据集合中所有第二数据的总概率值；

基于第一概率值以及总概率值，确定对应同类型的第一比值，同时，确定每个第二数据的概率值基于总概率值的第三比值；

确定同类型中每个第二数据的概率值基于对应同类型的第一概率值的第二比值；

根据第一比值、第二比值以及第三比值，构建对应每个第二数据的第一数组；

按照所述第一数组，分别向对应的第二数据设置参考标签，构建得到数据类型组合。