基于大模型的深度隐私泄露检测方法
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基于大模型的深度隐私泄露检测方法
申请号:
CN202511079661
申请日期:
2025-08-04
公开号:
CN120974533A
公开日期:
2025-11-18
类型:
发明专利
摘要
本发明涉及一种基于大模型的深度隐私泄露检测方法,旨在解决传统敏感信息检测的盲区问题,通过上下文感知进行隐私泄露检测,减少误判、多模态数据检测关联性问题等,技术方案包括。数据预处理:文本分词、图像OCR、表格结构化。上下文关联:大模型建立语义关系网。敏感模式检测:匹配隐私规则库识别隐私泄露。风险处置:自动脱敏和高风险内容复核。
技术关键词
隐私泄露检测方法
上下文感知解析
模式检测
高风险
多模态
分词
表格
语义
文本
数据
机制
动态
图像