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龙图腾网获悉西安电子科技大学申请的专利基于人工智能的动态数据自适应脱敏方法及装置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：CN119128990B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202411586461.1，技术领域涉及：G06F21/62；该发明授权基于人工智能的动态数据自适应脱敏方法及装置是由杜鹏;崔琦;李晖;潘珂设计研发完成，并于2024-11-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于人工智能的动态数据自适应脱敏方法及装置在说明书摘要公布了：本申请实施例提供一种基于人工智能的动态数据自适应脱敏方法及装置，涉及动态数据脱敏技术领域，所述方法包括：基于深度学习模型和自然语言处理技术，标注动态数据中的敏感信息；训练强化学习模型，对动态数据生成动态脱敏策略，以进行数据的脱敏处理；通过图神经网络识别和分类动态数据中的关联关系，并对关联数据进行统一处理；完成对动态数据的脱敏处理，并接收脱敏反馈数据，基于反馈的脱敏数据调整动态脱敏策略；确保脱敏处理的准确性和全面性；自动生成并调整脱敏策略，节省工作量，避免出现疏漏；识别并处理关联数据，保证数据的完整性和一致性；确保脱敏数据在后续的数据分析和机器学习模型训练中的有效性。

本发明授权基于人工智能的动态数据自适应脱敏方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的动态数据自适应脱敏方法，其特征在于，所述方法包括： 基于深度学习模型和自然语言处理技术，标注动态数据中的敏感信息； 训练强化学习模型，对动态数据生成动态脱敏策略，以进行数据的脱敏处理；其中，获取训练数据训练模型，定义强化学习的环境，选择强化学习算法进行训练强化学习模型； 其中，从各种数据源收集训练数据； 若数据类型为结构化数据，通过数据库连接获取表结构和数据内容； 若数据类型为半结构化或非结构化数据，使用相应的解析工具进行解析和提取关键信息； 根据数据类型和业务需求对训练数据进行特征提取；对于图像数据，提取颜色特征、纹理特征和形状特征；对于结构化数据，提取字段名称、数据类型、数据长度和主键外键关系的特征； 其中，定义强化学习的环境，强化学习的环境包括状态空间、动作空间和奖励函数； 状态空间由数据特征和上下文信息组成； 动作空间用于定义脱敏操作，对于数值型数据进行截断、取整、模糊化操作，对于文本型数据进行替换、加密、匿名化操作，对于图像数据进行模糊处理、像素化操作；其中，动作空间的大小根据具体的脱敏操作种类确定； 奖励函数根据脱敏策略的效果和业务需求来定义奖励； 通过图神经网络识别和分类动态数据中的关联关系，并对关联数据进行统一处理；将关联数据存储在一个数据库表或文件中，并建立相应的索引和关联关系； 完成对动态数据的脱敏处理，并接收脱敏反馈数据，基于反馈的脱敏数据调整动态脱敏策略。

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