[发明专利]基于人工智能的大数据隐私安全防护方法及系统

权利要求书

1.一种基于人工智能的大数据隐私安全防护方法，其特征在于，所述方法包括：

获取目标应用场景下基于设定时间周期内进用户行为挖掘而得到的用户行为大数据，作为待防护用户行为大数据；

对所述待防护用户行为大数据进行数据语义拆分，得到多个大数据语义分片；

通过预先训练得到的大数据隐私处理AI网络对各所述大数据语义分片进行隐私数据解析，并根据隐私数据解析结果对所述待防护用户行为大数据进行隐私数据防护处理，得到大数据隐私防护处理后的最终用户行为大数据。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述大数据隐私处理AI网络包括行为大数据解析单元、隐私数据解析单元、隐私信息整合分析单元、以及大数据隐私防护单元；

其中，所述通过预先训练得到的大数据隐私处理AI网络对各所述大数据语义分片进行隐私数据解析，并根据隐私数据解析结果对所述待防护用户行为大数据进行隐私数据防护处理，得到大数据隐私防护处理后的最终用户行为大数据，包括：

通过所述行为大数据解析单元，对所述待防护用户行为大数据进行数据解析，得到所述待防护用户行为大数据的行为大数据描述信息；

通过所述隐私数据解析单元，分别对各所述大数据语义分片进行隐私数据解析，得到相应的隐私属性信息；

通过所述隐私信息整合分析单元，对各所述大数据语义分片的隐私属性信息进行整合分析，得到全局隐私属性信息；

通过所述大数据隐私防护单元，基于所述全局隐私属性信息及所述行为大数据描述信息，对所述待防护用户行为大数据进行隐私数据防护处理，得到大数据隐私防护处理后的最终用户行为大数据。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述通过所述大数据隐私处理AI网络的大数据隐私防护单元，基于所述全局隐私属性信息及所述行为大数据描述信息，对所述待防护用户行为大数据进行隐私数据防护处理，得到大数据隐私防护处理后的最终用户行为大数据，包括：

通过所述大数据隐私处理AI网络的大数据隐私防护单元，确定所述行为大数据描述信息与所述全局隐私属性信息之间的信息映射关系；

通过所述大数据隐私处理AI网络的大数据隐私防护单元，基于所述信息映射关系对所述用户行为大数据的各组成部分进行关系编码处理，得到所述大数据隐私防护处理后的最终用户行为大数据。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述隐私数据解析单元包括分别与多个所述大数据语义分片对应的多个数据解析函数； 所述通过所述大数据隐私处理AI网络的隐私数据解析单元，分别对各所述大数据语义分片进行隐私数据解析，得到相应的隐私属性信息，包括：

将各个所述大数据语义分片分别输入一个对应的所述数据解析函数，通过所述数据解析函数对所述大数据语义分片进行隐私数据解析，得到相应的隐私属性信息。

5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述隐私属性信息包括隐私类型标签和属性数据，所述对各所述大数据语义分片的隐私属性信息进行整合分析，得到全局隐私属性信息，包括：

分别对各所述大数据语义分片的隐私属性信息进行隐私类型映射，得到对应各所述隐私属性信息的目标隐私属性信息；其中，各所述目标隐私属性信息的隐私类型标签相同；

对各所述目标隐私属性信息的属性数据进行整合分析，得到整合属性数据；

将所述目标隐私属性信息的隐私类型标签与所述整合属性数据进行数据组合，得到所述全局隐私属性信息；

其中，所述大数据语义分片的数量为Y，所述隐私属性信息的数量为Y，所述对各所述大数据语义分片的隐私属性信息进行整合分析，得到全局隐私属性信息，包括：

将Y个所述隐私属性信息中第n个隐私属性信息与第n+1个隐私属性信息进行整合，得到第n全局隐私属性信息；其中，Y大于等于3，n大于等于1且小于等于Y-1；

将所述第n全局隐私属性信息与第n+2个隐私属性信息进行整合，得到第n+1全局隐私属性信息；

每次执行完上述过程后对n自加1，并当n+2等于Y时，将所述第n+1全局隐私属性信息作为所述全局隐私属性信息。