[发明专利]数据泄露识别方法、装置及设备在审
| 申请号： | 201910935293.5 | 申请日： | 2019-09-29 |
| 公开（公告）号： | CN110717189A | 公开（公告）日： | 2020-01-21 |
| 发明（设计）人： | 袁锦程;许辽萨 | 申请（专利权）人： | 支付宝(杭州)信息技术有限公司 |
| 主分类号： | G06F21/60 | 分类号： | G06F21/60;G06K9/62;G06N20/00 |
| 代理公司： | 11415 北京博思佳知识产权代理有限公司 | 代理人： | 彭路儿 |
| 地址： | 310000 浙江省杭州市*** | 国省代码： | 浙江;33 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本说明书实施例提供一种数据泄露识别方法、装置及设备，该方案获取样本监控对象在使用电子设备过程中产生的样本设备使用数据，获得原始数据集；通过特征工程提取所述原始数据集中数据的特征，获得训练数据集；其中，在进行特征工程中，所述原始数据集中数据的标签通过将该数据与敏感数据进行相似度匹配而确定，所述标签指示所述数据是否属于敏感数据，所述敏感数据为表征发生数据泄露的数据；利用所述训练数据集对机器学习模型进行训练，获得数据泄露识别模型，所述数据泄露识别模型用于对被监控对象进行数据泄露识别。 | ||
| 搜索关键词： | 数据泄露 敏感数据 训练数据集 原始数据 样本 机器学习模型 被监控对象 相似度匹配 原始数据集 装置及设备 标签指示 电子设备 监控对象 设备使用 标签 | ||
【主权项】：
1.一种数据泄露识别方法，包括：/n获取样本监控对象在使用电子设备过程中产生的样本设备使用数据，获得原始数据集；/n通过特征工程提取所述原始数据集中数据的特征，获得训练数据集；其中，在进行特征工程中，所述原始数据集中数据的标签通过将该数据与敏感数据进行相似度匹配而确定，所述标签指示所述数据是否属于敏感数据，所述敏感数据为表征发生数据泄露的数据；/n利用所述训练数据集对机器学习模型进行训练，获得数据泄露识别模型，所述数据泄露识别模型用于对被监控对象进行数据泄露识别。/n
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于支付宝(杭州)信息技术有限公司，未经支付宝(杭州)信息技术有限公司许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/201910935293.5/，转载请声明来源钻瓜专利网。
