(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211158483.9 (22)申请日 2022.09.22 (71)申请人 鲍周艳 地址 650051 云南省昆明市盘龙区拓东路 252号 (72)发明人 鲍周艳　郑蓉菁　 (74)专利代理 机构 北京卓特专利代理事务所 (普通合伙) 11572 专利代理师 段宇 (51)Int.Cl. G06F 21/62(2013.01) G06N 3/04(2006.01) G06F 40/30(2020.01) G06N 5/04(2006.01) (54)发明名称 一种针对云计算空间的数据泄露应对方法 及服务器 (57)摘要 本发明提供一种针对云计算空间的数据泄 露应对方法及服务器， 能够结合数据防泄露处理 指令获取存在数据防泄露需求的云空间存储信 息， 进而结合专家决策系统模型进行个体隐私决 策分析， 也即隐私信息挖掘和识别， 从而得到待 处理个体隐私信息的隐私关键词和可视化隐私 决策窗口， 以结合隐私关键词和可视化隐私决策 窗口对待处理个体隐私信息进行隐私匿名化处 理。 鉴于专家决策系统模型中的多层感知机具有 较强的泛化能力， 因而可 以灵活、 准确地进行隐 私关键词和可视化隐私决策窗口识别， 从而确保 后续隐私匿名化处理的准确性和可靠性， 提高待 处理个体隐私信息的防泄 露能力。 权利要求书3页 说明书16页 附图1页 CN 115455484 A 2022.12.09 CN 115455484 A 1.一种针对云计算空间的数据泄露应对方法， 其特征在于， 所述方法通过云计算服务 器实现， 所述方法包括： 在接收到数据防泄露处理指令时， 基于所述数据防泄露处理指令获取存在数据防泄露 需求的云空间存 储信息； 经由专家决策系统模型对存在数据防泄露需求的云空间存储信息进行个体 隐私决策 分析， 确定出所述存在数据防泄露需求的云空间存储信息中的待处理个体隐私信息的隐私 关键词和可视化隐私决策窗口； 所述专家决策系统模型中包括基于 设定配置规则所配置的 多层感知机； 结合所述隐私关键词以及所述可视化隐私决策窗口， 对所述待处理个体隐私信 息进行 隐私匿名化处 理。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特 征在于， 所述多层感知机通过如下思路配置得到： 获得多个云空间存储信息块； 其中， 每个云空间存储信息块中携带一类隐私关键词的 个体隐私信息， 每 个云空间存 储信息块基于对云空间存 储信息示例进行抽取 所得； 从所述多个云空间存储信息块中挑选K个云空间存储信息块进行信息块组合， 得到完 成组合的新存 储信息； 其中， K为大于 0的整数； 经由所述完成组合的新存 储信息配置所述多层感知机 。 3.根据权利要求2所述的方法， 其特 征在于， 所述获得多个云空间存 储信息块， 包括： 获得多个云空间存 储信息示例； 每一云空间存储信息示例中包括对应于设定隐私关键词的不少于一个个体 隐私信息 识别单元； 基于每一云空间存储信 息示例中的个体隐私信 息识别单元进行信 息块抽取， 得到云空 间存储信息块。 4.根据权利要求3所述的方法， 其特征在于， 所述基于每一云空间存储信 息示例中的个 体隐私信息识别单元进 行信息块抽取， 得到 云空间存储信息块， 包括： 更新云空间存储信息 示例中的个体隐私信息识别单元， 基于更新后的个体隐私信息识别单元进行信息块抽取， 得到云空间存 储信息块。 5.根据权利要求2至4任一项所述的方法， 其特征在于， 所述从所述多个云空间存储信 息块中挑选K个云空间存 储信息块进行信息块组合， 得到 完成组合的新存 储信息， 包括： 获得信息块组合特征， 所述信息块组合特征中包括K个用于进行组合决策的窗口化引 导内容； 依据每一用于进行组合决策的窗口化引导内容的文本内容行约束值和文本内容列约 束值的设定运算结果从所述多个云空间存储信息块中分别挑选与每一用于进行组合决策 的窗口化引导内容对应云空间存储信息块， 并依据所述信息块组合特征中所述K个用于进 行组合决策的窗口化引导内容的分布特征将挑选的K个云空间存储信息块进行信息块组 合， 得到完成组合的新存 储信息。 6.根据权利要求5所述的方法， 其特征在于， 所述依据每一用于进行组合决策的窗口化 引导内容的文本内容行约束值和文本内容列约束值的设定运算结果从所述多个云空间存 储信息块中分别挑选与每一用于进行组合决策的窗口化引导内容对应云空间存储信息块， 包括：权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 115455484 A 2分别确定每一用于进行组合决策的窗口化引导内容的文本内容行约束值和文本内容 列约束值的设定运算结果， 基于所述设定运算结果分别确定每一用于进 行组合决策的窗口 化引导内容的语义向量； 所述语义向量为第一语义向量、 第二语义向量或第三语义向量； 所 述第一语义向量表征用于进行组合决策的窗口化引导内容的文本内容行约束值和文本内 容列约束值的比值不小于第一判定变量不大于第二判定变量； 所述第二语义向量表征用于 进行组合决策 的窗口化引导内容的文本内容行约束值和文本内容列约束值的比值大于所 述第二判定变量； 所述第三语义向量表征用于进 行组合决策的窗口化引导内容的文本内容 行约束值和文本内容列约束值的比值小于所述第一判定变量； 将所述多个云空间存储信 息块依据 所述第一语义向量、 所述第 二语义向量和所述第 三 语义向量进行归纳处理， 获得各自匹配于所述第一语义向量、 所述第二语义向量和所述第 三语义向量的云空间存 储信息块 集合； 分别基于每一用于进行组合决策的窗口化引导内容的语义向量、 从与 所述语义向量对 应的云空间存 储信息块 集合中挑选云空间存 储信息块。 7.根据权利要求5所述的方法， 其特征在于， 所述依据所述信息块组合特征中所述K个 用于进行组合决策的窗口化引导内容的分布特征将挑选的K个云空间存储信息块进行信息 块组合， 得到 完成组合的新存 储信息， 包括： 依据所述信 息块组合特征中所述K个用于进行组合决策的窗口化引导内容的分布特征 确定每一云空间存 储信息块的分布标签； 将存在关联的两个云空间存储信 息块之间的目标窗口化引导内容进行调整， 得到完成 组合的新存 储信息。 8.根据权利要求7所述的方法， 其特征在于， 所述经由所述完成组合的新存储信 息配置 所述多层感知机， 包括： 基于所述多层感知机对所述完成组合的新存储信 息进行处理， 获得所述完成组合的新 存储信息对应的个体信息知识分布， 以及基于所述个体信息知识分布获得所述完成组合的 新存储信息中的每一云空间存储信息块对应的第一专家决策特征； 其中， 一个云空间存储 信息块对应的第一专家决策特征表征所述云空间存储信息块中包含的个体隐私信息分别 属于多个设定隐私关键词的回归分析命中值； 将所述个 体信息知识分布通过 所述多层感知机进行设定操作， 获得设定操作结果； 基于所述设定操作结果得到所述完成组合的新存储信息中的每一云空间存储信息块 对应的第一字符串； 其中， 一个云空间存储信息块对应的第一字符串表征所述云空间存储 信息块中包含的个体隐私信息属于每一备选隐私关键词的可信指数， 其中， 所述备选隐私 关键词为所述完成组合的新存储信息中的K个云空间存储信息块中的个体隐私信息所属隐 私关键词； 基于所述第一专 家决策特征和所述第一字符串改进所述多层感知机的配置变量。 9.根据权利要求8所述的方法， 其特征在于， 所述将所述个体信 息知识分布通过所述多 层感知机进 行设定操作， 获得设定操作结果， 包括： 分别将所述个体信息知识分布中的每一 个体信息知识元素 的知识变量设置为预设变量， 得到每一 目标信息知识分布； 将每一 目标 信息知识分布分别通过所述多层感知机进行设定操作， 获得所述设定操作结果； 所述设定 操作结果表征 所述完成组合的新存 储信息中的每一个 体信息知识元 素的知识变量；权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 115455484 A 3