[发明专利]多维度细粒度分级分类管理系统及方法、数据访问方法在审

专利信息
申请号: 202111574317.2 申请日: 2021-12-21
公开(公告)号: CN114254350A 公开(公告)日: 2022-03-29
发明(设计)人: 刘亮亮;杜渂;王聚全;索涛;刘冉东;何之栋;梁铮;刘琦;周吉;李帅帅;侯俊丞;穆青 申请(专利权)人: 迪爱斯信息技术股份有限公司
主分类号: G06F21/60 分类号: G06F21/60;G06F21/62;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
代理公司: 上海硕力知识产权代理事务所(普通合伙) 31251 代理人: 杨用玲
地址: 200233 上海*** 国省代码: 上海;31
权利要求书: 查看更多 说明书: 查看更多
摘要:
搜索关键词: 多维 细粒度 分级 分类 管理 系统 方法 数据 访问
【权利要求书】:

1.一种面向数据服务的多维度细粒度分级分类管理系统,其特征在于,包括:

元数据管理模块,用于对待管理的数据资源按照相应的类别属性进行管理;

数据分类管理模块,用于将所述元数据管理模块管理的数据资源按照预设类别进行分类存放;

数据分级管理模块,用于基于所述数据分类管理模块和数据分级管理模块对数据资源的存放对不同用户进行标识,限定其访问数据的权限;

用户标识服务模块,用于基于所述数据分类管理模块和数据分级管理模块对元数据资源的存放对不同用户进行标识,限定其访问数据类别或级别的权限。

2.如权利要求1所述的面向数据服务的多维度细粒度分级分类管理系统,其特征在于,所述元数据管理模块还用于对待管理的数据资源按照相应的类别属性进行唯一编码,以对相应的元数据资源定义元数据信息;或

所述数据分级管理模块还用于通过预先设定的标识符对不同的分类类别进行唯一标识;

所述数据分级管理模块还用于通过预先设定的标识符对不同的敏感级别进行唯一标识。

3.如权利要求1或2所述的面向数据服务的多维度细粒度分级分类管理系统,其特征在于,

所述多维度细粒度分级分类管理系统还包括数据分类模块,用于根据预训练的分类模型对所述元数据管理模块管理的数据资源进行分类;所述数据分类管理模块基于所述数据分类模块的分类结果对元数据资源进行分类存放;或

所述多维度细粒度分级分类管理系统还包括数据分级模块,用于根据预训练的分级模型对所述元数据管理模块管理的数据资源进行文本分析生成分级结果;所述数据分类管理模块基于所述数据分级模块的分级结果对元数据资源进行分级存放。

4.如权利要求1或2所述的面向数据服务的多维度细粒度分级分类管理系统,其特征在于,在所述数据分类管理模块中,按照多维度和/或多层级的方式对元数据资源进行分类存放,其中,存放维度包括数据获取方式、数据资源种类、字段分类及字段关系分类;多层级存放为同一维度下按照多个层级的方式进行存放;或,在所述数据分级管理模块中,按照多层级的方式对元数据资源进行分级存放。

5.如权利要求1或2所述的面向数据服务的多维度细粒度分级分类管理系统,其特征在于,所述多维度细粒度分级分类管理系统还包括数据权限控制模块,用于获取访问目标数据的请求并从中获取用户标识信息及访问数据的分级分类标识信息;并将其与所述用户标识服务模块的标识信息进行匹配,若匹配成功,对该用户放行,对目标数据进行访问。

6.一种面向数据服务的多维度细粒度分级分类管理方法,其特征在于,包括:

获取待管理的数据资源;

根据类别属性对所述元数据资源进行管理;

根据预设类别对所述元数据资源进行分类存放;

根据预设级别对所述元数据资源进行分级存放;所述预设级别为元数据的敏感级别;

基于所述元数据资源的存放对不同用户进行标识,限定其访问数据类别或级别的权限。

7.如权利要求6所述的面向数据服务的多维度细粒度分级分类管理方法,其特征在于,

根据类别属性对所述元数据资源进行管理中,包括:根据类别属性对所述元数据资源进行唯一编码,以对相应的元数据资源定义元数据信息;或

根据预设类别对所述元数据资源进行分类存放中,包括:根据预先设定的标识符对不同的分类类别进行唯一标识;或

根据预设级别对所述元数据资源进行分级存放中,包括:根据预先设定的标识符对不同的敏感级别进行唯一标识。

8.如权利要求6所述的面向数据服务的多维度细粒度分级分类管理方法,其特征在于,

根据预设类别对所述元数据资源进行分类存放中,包括:

根据预训练的分类模型对元数据资源进行分类;

根据预先设定的标识符对不同的分类类别进行唯一标识;或

根据预设级别对所述元数据资源进行分级存放中,包括:

根据预训练的分级模型对元数据资源进行文本分析;

根据预先设定的标识符对不同的敏感级别进行唯一标识。

下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。

该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于迪爱斯信息技术股份有限公司,未经迪爱斯信息技术股份有限公司许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服

本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/202111574317.2/1.html,转载请声明来源钻瓜专利网。

×

专利文献下载

说明:

1、专利原文基于中国国家知识产权局专利说明书;

2、支持发明专利 、实用新型专利、外观设计专利(升级中);

3、专利数据每周两次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、内容包括专利技术的结构示意图流程工艺图技术构造图

5、已全新升级为极速版,下载速度显著提升!欢迎使用!

请您登陆后,进行下载,点击【登陆】 【注册】

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top