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龙图腾网获悉奥多比公司申请的专利用于防止敏感数据在线公开的机器学习模型获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114462616B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-08发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202110864458.1，技术领域涉及：G06N20/00；该发明授权用于防止敏感数据在线公开的机器学习模型是由I·梅加;R·奥里比奥;R·伯克;M·萨德设计研发完成，并于2021-07-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本用于防止敏感数据在线公开的机器学习模型在说明书摘要公布了：本公开的实施例涉及用于防止敏感数据在线公开的机器学习模型。系统和方法使用将机器学习模型与内容编辑工具一起使用来防止或减轻敏感数据的无意公开和传播。通过将经训练机器学习模型应用于经由界面的输入字段接收的一组非结构化文本数据，可以标识与私人信息相关联的实体。通过标识实体之间的连接来计算针对文本数据的隐私得分，实体之间的连接根据累积隐私风险对隐私得分做出贡献，隐私得分指示私人信息的潜在暴露。界面被更新为包括将输入字段内的一组非结构化文本数据的目标部分与输入字段内的一组非结构化文本数据的其他部分区分开的指示符，其中对目标部分的修改改变由隐私得分指示的私人信息的潜在暴露。

本发明授权用于防止敏感数据在线公开的机器学习模型在权利要求书中公布了：1.一种计算机实现的方法，包括： 由内容取回子系统检测被录入到图形界面的输入字段中的一组非结构化文本数据的录入； 响应于检测到所述录入并且利用自然语言处理子系统，通过至少将经训练机器学习模型应用于所述输入字段中的所述一组非结构化文本数据，来标识与私人信息相关联的多个实体； 由所述自然语言处理子系统确定针对所标识的所述实体的实体类型；以及 基于所确定的所述实体类型，由评分子系统向图模型中的实体之间的链接分配权重； 由所述评分子系统通过标识所述实体之间的连接来计算针对所述文本数据的隐私得分，所述实体之间的所述连接根据累积隐私风险对所述隐私得分做出贡献，其中所述隐私得分基于所述权重，所述隐私得分指示由所述一组非结构化文本数据对所述私人信息的潜在暴露；以及 由报告子系统将所述图形界面实时更新为包括指示符，所述指示符将所述输入字段内的所述一组非结构化文本数据的目标部分与所述输入字段内的所述一组非结构化文本数据的其他部分区分开，其中对所述目标部分的修改改变由所述隐私得分指示的所述私人信息的所述潜在暴露。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人奥多比公司，其通讯地址为：美国加利福尼亚州；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。