[发明专利]一种实现数据泄露防护的方法和系统在审
| 申请号： | 201710379190.6 | 申请日： | 2017-05-25 |
| 公开（公告）号： | CN107292193A | 公开（公告）日： | 2017-10-24 |
| 发明（设计）人： | 高学伟;陶亚虎;熊天舒 | 申请（专利权）人： | 北京北信源软件股份有限公司 |
| 主分类号： | G06F21/62 | 分类号： | G06F21/62;G06F17/27;G06F17/30 |
| 代理公司： | 北京东正专利代理事务所(普通合伙)11312 | 代理人： | 刘瑜冬 |
| 地址： | 100081 北京市海淀区中关村*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种实现数据泄露防护的方法和系统，该方法包括对预处理文本数据进行预处理，形成向量数据；将向量数据作为K‑MEDOIDS聚类算法的输入数据并且按照预设规则进行无监督学习，形成聚类模型；通过聚类模型对外发文件进行检查，判断外发文件是否为泄密文件，若是，则不允许外发文件外发，否则，允许外发文件外发。采用了K‑MEDOIDS聚类算法，对预处理文本数据进行无监督学习训练，通过聚类模型对外发文件进行检测，从而解决了传统DLP技术中，基础检测技术中关键词查找较死板的问题、高级检测技术中EDM和IDM在修改文件内容后检测不出来的问题，同时K‑MEDOIDS算法的类别个数不影响聚类结果，比SVM算法灵活，在替换了关键词的情况下也不会影响文件的检测结果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 实现 数据 泄露 防护 方法 系统 | ||
【主权项】：
一种实现数据泄露防护的方法，其特征在于，该方法包括：对预处理文本数据进行预处理，形成向量数据；将向量数据作为K‑MEDOIDS聚类算法的输入数据并且按照预设规则进行无监督学习，形成聚类模型；通过聚类模型对外发文件进行检查，判断外发文件是否为泄密文件，若是，则不允许外发文件外发；否则，允许外发文件外发。
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