[发明专利]敏感数据共享检测方法、装置、计算机设备及存储介质

权利要求书

1.敏感数据共享检测方法，其特征在于，包括：

当应用系统被启动时，加载数据采集插件；

通过所述数据采集插件采集应用系统的所有数据流动的应用接口和应用接口所使用的数据，以得到接口信息；

通过词嵌入模型对所述接口信息提取接口协议特征；

根据所述接口协议特征确定所述接口协议特征对应的接口类型与应用接口的具体类型的相似分值；

判断所述相似分值是否不小于设定的阈值；

若所述相似分值不小于设定的阈值，则对所述接口信息进行数据识别，以得到识别结果；

判断所述识别结果是否是敏感数据；

若所述识别结果是敏感数据，则对所述接口信息对应的应用接口标记为敏感数据共享接口。

2.根据权利要求1所述的敏感数据共享检测方法，其特征在于，所述词嵌入模型通过若干个应用系统协议作为样本集且采用多GPU并行计算框架对深度学习网络进行训练所得的。

3.根据权利要求2所述的敏感数据共享检测方法，其特征在于，所述词嵌入模型通过若干个应用系统协议作为样本集且采用多GPU并行计算框架对深度学习网络进行训练所得的，包括：

获取若干个应用系统协议，以得到样本集；

对所述样本集进行划分，以得到训练集以及测试集；

构建深度学习网络；

将所述训练集装载到多个GPU节点，以进行梯度求导，得到所有节点的求导结果；

对所有节点的求导结果进行加权平均并更新深度学习网络的网络参数，同步更新所有GPU节点；

判断所述深度学习网络是否收敛；

若所述深度学习网络收敛，则确定所述深度学习网络为词嵌入模型；

若所述深度学习网络未收敛，则执行所述将所述训练集装载到多个GPU节点，以进行梯度求导，得到所有节点的求导结果。

4.根据权利要求1所述的敏感数据共享检测方法，其特征在于，所述接口协议特征包括向其他应用系统传输数据的特征、向其他应用系统提供下载数据的特征、向自身应用系统其他服务传输数据的特征以及读写数据库数据的特征中至少一个。

5.根据权利要求4所述的敏感数据共享检测方法，其特征在于，所述根据所述接口协议特征确定所述接口协议特征对应的接口类型与应用接口的具体类型的相似分值，包括：

根据所述接口协议特征确定所述接口协议特征对应的接口类型；

计算所述接口协议特征对应的接口类型与应用接口的具体类型的相似分值。

6.根据权利要求1所述的敏感数据共享检测方法，其特征在于，所述敏感数据包括身份证、手机号码、家庭地址、电子邮箱、车牌号、银行账号、社保号、公积金号码、年销售额、年度计划销售额、市场份额、市场区域分布中至少一个。

7.敏感数据共享检测装置，其特征在于，包括：

加载单元，用于当应用系统被启动时，加载数据采集插件；

采集单元，用于通过所述数据采集插件采集应用系统的所有数据流动的应用接口和应用接口所使用的数据，以得到接口信息；

提取单元，用于通过词嵌入模型对所述接口信息提取接口协议特征；

分值计算单元，用于根据所述接口协议特征确定所述接口协议特征对应的接口类型与应用接口的具体类型的相似分值；

分值判断单元，用于判断所述相似分值是否不小于设定的阈值；

数据识别单元，用于若所述相似分值不小于设定的阈值，则对所述接口信息进行数据识别，以得到识别结果；

数据判断单元，用于判断所述识别结果是否是敏感数据；

标记单元，用于若所述识别结果是敏感数据，则对所述接口信息对应的应用接口标记为敏感数据共享接口。

8.根据权利要求7所述的敏感数据共享检测装置，其特征在于，还包括模型生成单元，用于通过若干个应用系统协议作为样本集且采用多GPU并行计算框架对深度学习网络进行训练，以得到词嵌入模型。