[发明专利]基于人工智能的大数据隐私信息解析方法及系统

说明书

本发明实施例提供一种基于人工智能的大数据隐私信息解析方法及系统，在获取用户行为采样数据库后，通过预先确定的隐私信息解析网络对用户行为采样数据库中的用户行为采样数据进行行为描述分析，得到行为数据描述序列，然后，根据行为数据描述序列，将用户行为采样数据作为关系实体生成行为数据关系网络，对用户行为采样数据的初始化隐私属性标识进行优化。最后，通过优化后用户行为采样数据库对预先确定的隐私信息解析网络进行机器学习，并通过机器学习后的隐私信息解析网络对待进行隐私信息解析用户行为数据进行隐私信息解析，得到隐私信息解析结果。如此，可以提升针对用户行为数据进行隐私信息解析的可靠性和精准性。

技术领域

本发明涉及人工智能及大数据安全技术领域，具体而言，涉及一种基于人工智能的大数据隐私信息解析方法及系统。

背景技术

随着移动互联网以及信息技术的快速发展，人们可以随时随地通过手机、电脑等移动设备使用各种网络平台提供的移动互联网络服务。例如，用户可以通过移动设备方便的使用在线购物、订购飞机票和火车票、网络社交、在线互动、在线医疗、在线教育等各种各样的数字化线上服务。在使用线上服务的过程中，会产生大量的与用户行为有关的行为大数据。

此外，在不同的行业或领域中，数据都被共识的看作一种有效的资源，且是具有极大潜在价值的可变现资源。基于此，针对大数据的搜集、挖掘和分析已经成为各行各业以及各领域都重点关注的技术方向。例如，可基于对用户行为大数据的深度分析刻画出不同用户的兴趣爱好得到兴趣画像，基于兴趣画像可以实现信息推送、业务推广、锁定目标用户群体等后端应用，以促进数据的价值体现以及数据资源变现。然而，在实现大数据资源价值体现的过程中，数据安全问题则凸显出来。例如，各平台针对用户行为数据进行搜集应用的过程中，不可避免的会涉及到用户的隐私数据（如用户性别、年龄、账户、密码等）。从核心价值角度来看，大数据的价值体现关键在于数据的分析和利用，但数据分析技术会对用户隐私产生极大的威胁。此外，在大数据时代，杜绝外部数据厂商或平台挖掘相关数据显得非常困难。

为了有效的实现用户行为大数据的隐私信息保护，基于人工智能模型实现隐私数据的解析识别以利于隐私信息防护是目前的一个重要研究方向。然而，发明人经过研究发现，现有常用的人工智能模型可以通过机器自动配置的方式对事先采集的各种行为数据样本的隐私属性信息进行配置，如进行隐私标签或隐私标识信息的自动配置，又或者通过人工的方式进行配置后得到可用于进行人工智能模型训练的训练数据样本，进而对人工智能模型进行训练后以用于进行隐私数据信息的解析和识别。然而，上述方式中，无论采用机器自动配置还是人工配置的方式，都不可能避免的会存在错误配置或者配置不准确的情况，进而导致训练得到的人工智能模型在后期进行隐私数据解析和识别的准确度不高，应用效果较差的问题。

发明内容

为至少部分解决上述问题，一方面，本发明实施例提供一种基于人工智能的大数据隐私信息解析方法，所述方法包括：

获取用户行为采样数据库，所述用户行为采样数据库包括一个或多个被配置初始化隐私属性标识的用户行为采样数据；

通过预先确定的隐私信息解析网络对所述用户行为采样数据库中的用户行为采样数据进行行为描述分析，得到行为数据描述序列；

根据所述行为数据描述序列，将所述用户行为采样数据作为关系实体生成行为数据关系网络；

基于所述行为数据关系网络对所述用户行为采样数据的初始化隐私属性标识进行优化，得到优化后用户行为采样数据库；

通过所述优化后用户行为采样数据库对所述预先确定的隐私信息解析网络进行机器学习，并通过机器学习后的隐私信息解析网络对待进行隐私信息解析用户行为数据进行隐私信息解析，得到隐私信息解析结果。

基于上述方面，在一种可能的实施方式中，所述基于所述行为数据关系网络对所述用户行为采样数据的初始化隐私属性标识进行优化，得到优化后用户行为采样数据库，包括：

将所述用户行为采样数据的初始化隐私属性标识在所述行为数据关系网络的关系实体之间进行关系游走，得到所述用户行为采样数据对应的关系游走后的隐私属性标识信息；