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龍圖騰網(wǎng)恭喜貴州華誼聯(lián)盛科技有限公司申請(qǐng)的專(zhuān)利基于大模型的數(shù)據(jù)脫敏處理方法及系統(tǒng)獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN119670157B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-16發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專(zhuān)利申請(qǐng)?zhí)?專(zhuān)利號(hào)為：202510194529.X，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F21/62；該發(fā)明授權(quán)基于大模型的數(shù)據(jù)脫敏處理方法及系統(tǒng)是由李強(qiáng);郭東升;楊挺設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-02-21向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專(zhuān)利申請(qǐng)。

本基于大模型的數(shù)據(jù)脫敏處理方法及系統(tǒng)在說(shuō)明書(shū)摘要公布了：本發(fā)明提供一種基于大模型的數(shù)據(jù)脫敏處理方法及系統(tǒng)，通過(guò)獲取示例學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集及示例學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集的目標(biāo)敏感數(shù)據(jù)感知項(xiàng)目；結(jié)合目標(biāo)敏感數(shù)據(jù)感知項(xiàng)目對(duì)示例學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集進(jìn)行敏感數(shù)據(jù)感知操作，得到示例學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集在目標(biāo)敏感數(shù)據(jù)感知項(xiàng)目下的敏感數(shù)據(jù)感知結(jié)果；從示例學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集包含的不少于一個(gè)訓(xùn)練監(jiān)督信息中確定得到對(duì)應(yīng)敏感數(shù)據(jù)感知項(xiàng)目與目標(biāo)敏感數(shù)據(jù)感知項(xiàng)目統(tǒng)一的目標(biāo)訓(xùn)練監(jiān)督信息，從目標(biāo)訓(xùn)練監(jiān)督信息中確定得到示例學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集在目標(biāo)敏感數(shù)據(jù)感知項(xiàng)目下的敏感數(shù)據(jù)注釋結(jié)果；結(jié)合敏感數(shù)據(jù)感知結(jié)果及在目標(biāo)敏感數(shù)據(jù)感知項(xiàng)目下的敏感數(shù)據(jù)注釋結(jié)果對(duì)敏感數(shù)據(jù)感知模型進(jìn)行迭代優(yōu)化。本發(fā)明可以提高模型的訓(xùn)練質(zhì)量，幫助準(zhǔn)確獲取敏感信息進(jìn)行脫敏。

本發(fā)明授權(quán)基于大模型的數(shù)據(jù)脫敏處理方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.一種基于大模型的數(shù)據(jù)脫敏處理方法，其特征在于，包括：獲取示例學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集及所述示例學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集的目標(biāo)敏感數(shù)據(jù)感知項(xiàng)目；所述示例學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集配置有不少于一個(gè)訓(xùn)練監(jiān)督信息，任意一個(gè)訓(xùn)練監(jiān)督信息表示所述示例學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集在相應(yīng)敏感數(shù)據(jù)感知項(xiàng)目下的敏感數(shù)據(jù)注釋結(jié)果；結(jié)合所述目標(biāo)敏感數(shù)據(jù)感知項(xiàng)目對(duì)所述示例學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集進(jìn)行敏感數(shù)據(jù)感知操作，得到所述示例學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集在所述目標(biāo)敏感數(shù)據(jù)感知項(xiàng)目下的敏感數(shù)據(jù)感知結(jié)果；自所述示例學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集配置的不少于一個(gè)訓(xùn)練監(jiān)督信息中確定得到目標(biāo)訓(xùn)練監(jiān)督信息，以及自所述目標(biāo)訓(xùn)練監(jiān)督信息中確定得到所述示例學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集在所述目標(biāo)敏感數(shù)據(jù)感知項(xiàng)目下的敏感數(shù)據(jù)注釋結(jié)果，其中，所述目標(biāo)訓(xùn)練監(jiān)督信息是對(duì)應(yīng)敏感數(shù)據(jù)感知項(xiàng)目與所述目標(biāo)敏感數(shù)據(jù)感知項(xiàng)目統(tǒng)一的訓(xùn)練監(jiān)督信息；結(jié)合所述示例學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集在所述目標(biāo)敏感數(shù)據(jù)感知項(xiàng)目下的敏感數(shù)據(jù)感知結(jié)果，及在所述目標(biāo)敏感數(shù)據(jù)感知項(xiàng)目下的敏感數(shù)據(jù)注釋結(jié)果，對(duì)敏感數(shù)據(jù)感知模型進(jìn)行迭代優(yōu)化；優(yōu)化收斂后的敏感數(shù)據(jù)感知模型用于在相應(yīng)敏感數(shù)據(jù)感知項(xiàng)目下進(jìn)行數(shù)據(jù)的敏感數(shù)據(jù)感知操作，以便對(duì)感知結(jié)果進(jìn)行脫敏操作，其中，所述敏感數(shù)據(jù)感知模型包括隱式表示層以及分類(lèi)感知層；所述隱式表示層用于進(jìn)行數(shù)據(jù)隱式表示；所述分類(lèi)感知層用于對(duì)所述示例學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集進(jìn)行敏感數(shù)據(jù)感知操作，得到相應(yīng)的敏感數(shù)據(jù)感知結(jié)果；獲取擬脫敏數(shù)據(jù)及項(xiàng)目指標(biāo)；所述項(xiàng)目指標(biāo)表示擬脫敏數(shù)據(jù)的敏感數(shù)據(jù)感知項(xiàng)目，及所述敏感數(shù)據(jù)感知項(xiàng)目對(duì)應(yīng)的項(xiàng)目數(shù)目；結(jié)合所述項(xiàng)目指標(biāo)從不少于一個(gè)候備指示數(shù)據(jù)中獲取得到與相應(yīng)項(xiàng)目數(shù)目的敏感數(shù)據(jù)感知項(xiàng)目對(duì)應(yīng)的項(xiàng)目指示數(shù)據(jù)，并結(jié)合所述項(xiàng)目指示數(shù)據(jù)和所述擬脫敏數(shù)據(jù)生成目標(biāo)待處理數(shù)據(jù)；采取優(yōu)化收斂后的敏感數(shù)據(jù)感知模型結(jié)合所述項(xiàng)目指標(biāo)指示的敏感數(shù)據(jù)感知項(xiàng)目，對(duì)所述目標(biāo)待處理數(shù)據(jù)進(jìn)行敏感數(shù)據(jù)感知操作，得到所述目標(biāo)待處理數(shù)據(jù)在所述敏感數(shù)據(jù)感知項(xiàng)目下的敏感數(shù)據(jù)項(xiàng)；基于預(yù)設(shè)的脫敏策略，對(duì)所述敏感數(shù)據(jù)項(xiàng)進(jìn)行脫敏操作。

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