[发明专利]基于去重算法的高性能数据风险影响面量化评估方法在审
| 申请号： | 202011168235.3 | 申请日： | 2020-10-28 |
| 公开（公告）号： | CN112257072A | 公开（公告）日： | 2021-01-22 |
| 发明（设计）人： | 张腾伟;周顿科 | 申请（专利权）人： | 全知科技（杭州）有限责任公司 |
| 主分类号： | G06F21/57 | 分类号： | G06F21/57;G06F16/215;G06F16/23;G06F16/2455;G06F16/2458 |
| 代理公司： | 杭州奇炬知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 33393 | 代理人： | 贺心韬 |
| 地址： | 310000 浙江省杭州市*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了基于去重算法的高性能数据风险影响面量化评估方法，具体涉及数据安全领域，包括数据预处理模块、数据缓存模块、数据风险模块、数据价值模块和数据更新模块。本发明通过基于loglogcounting、linear counting、adaptivecounting概率计数的大数据去重算法在数据安全风险影响面评估场景中的应用，针对海量主体进行高性能的数据安全风险影响面计算的方法，采用了高性能概率计数算法来实现低成本高性能的数据安全风险影响面度量，采用不同数据类型的加权去重数量统计方法来进行量化评估数据安全风险影响面，可应用于在数据安全行为风险度量的各类场景，实现对风险更全面、高效、客观量化的评估。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 算法 性能 数据 风险 影响 量化 评估 方法 | ||
【主权项】：
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