一种基于深度学习的数据安全分级分类方法
基本信息
申请号 | CN202210223591.3 | 申请日 | - |
公开(公告)号 | CN114692180A | 公开(公告)日 | 2022-07-01 |
申请公布号 | CN114692180A | 申请公布日 | 2022-07-01 |
分类号 | G06F21/60(2013.01)I;G06F16/906(2019.01)I;G06N3/04(2006.01)I;G06N3/08(2006.01)I | 分类 | 计算;推算;计数; |
发明人 | 折宇超;容晓峰;曹子建;杜志强 | 申请(专利权)人 | 西安工业大学 |
代理机构 | 西安新思维专利商标事务所有限公司 | 代理人 | - |
地址 | 710032陕西省西安市未央区学府中路2号 | ||
法律状态 | - |
摘要
摘要 | 本发明提供了一种基于深度学习的数据安全分级分类方法,涉及数据安全分级分类技术领域,包括以下步骤:1:采集业务数据,获取多组安全数据流流向序列组合,并进行分级并标记;2:提取安全数据流流向序列组合特征;3:构建基于深度学习的数据安全分级成熟模型;4:使用数据安全分级模型对该业务信息系统正在发生的内、外数据流进行实时动态的监控,提取完整/不完整的动态的数据信息流序列组进行分类,形成A核心数据、B重要数据、C一般数据的数据安全分级结果,直到这一组操作行为结束。通过本发明提供的方法,可实现业务信息系统数据的自动化分级,实时对具有大量数据类别的海量数据进行实时分级分类场景,提高数据管理员的工作效率。 |
