[发明专利]基于卷积神经网络的敏感文件检测方法在审
| 申请号： | 202010048855.7 | 申请日： | 2020-01-16 |
| 公开（公告）号： | CN111259116A | 公开（公告）日： | 2020-06-09 |
| 发明（设计）人： | 孔令武;田峥;黎曦;关勇 | 申请（专利权）人： | 北京珞安科技有限责任公司 |
| 主分类号： | G06F16/33 | 分类号： | G06F16/33;G06F16/35;G06F40/289;G06F40/30 |
| 代理公司： | 北京汇信合知识产权代理有限公司 11335 | 代理人： | 周文 |
| 地址： | 100083 北京市海淀区*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于卷积神经网络的敏感文件检测方法，步骤如下：1)针对数据集训练出词向量特征；2)将训练好的词向量进行组合得到文档的向量特征；3)将上述向量作为基于卷积神经网络的深度学习的输入特征，并作为方法运行参数一起参与迭代训练过程。通过本发明的技术方案，实现了对国家电力发展战略、国家重大电力项目规划等国家级秘密的国密文件和企业经营数据等涉及企业自身商业秘密的商业文件的敏感信息的过滤，弥补了现有的基于敏感词库检测方法检测效率低、降低漏报率和误报率高的缺点。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 卷积 神经网络 敏感 文件 检测 方法 | ||
【主权项】：
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