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龙图腾网获悉深圳红途科技有限公司申请的专利敏感数据共享检测方法、装置、计算机设备及存储介质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：CN114416843B 。

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：202210052716.0，技术领域涉及：G06F16/25；该发明授权敏感数据共享检测方法、装置、计算机设备及存储介质是由莫波;刘新凯设计研发完成，并于2022-01-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本敏感数据共享检测方法、装置、计算机设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明实施例公开了敏感数据共享检测方法、装置、计算机设备及存储介质。方法包括：当应用系统被启动时，加载数据采集插件；通过数据采集插件采集应用系统的所有数据流动的应用接口和应用接口所使用的数据，以得到接口信息；通过词嵌入模型对接口信息提取接口协议特征；根据接口协议特征确定接口协议特征对应的接口类型与应用接口的具体类型的相似分值；判断相似分值是否不小于设定的阈值；若是，则对接口信息进行数据识别；判断识别结果是否是敏感数据；若是，则对接口信息对应的应用接口标记为敏感数据共享接口。通过实施本发明实施例的方法可实现有效地检测到应用系统的共享接口的敏感数据，可对共享接口进行标记，效率高，且准确率高。

本发明授权敏感数据共享检测方法、装置、计算机设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.敏感数据共享检测方法，其特征在于，包括： 当应用系统被启动时，加载数据采集插件； 通过所述数据采集插件采集应用系统的所有数据流动的应用接口和应用接口所使用的数据，以得到接口信息； 通过词嵌入模型对所述接口信息提取接口协议特征； 根据所述接口协议特征确定所述接口协议特征对应的接口类型与应用接口的具体类型的相似分值； 判断所述相似分值是否不小于设定的阈值； 若所述相似分值不小于设定的阈值，则对所述接口信息进行数据识别，以得到识别结果； 判断所述识别结果是否是敏感数据； 若所述识别结果是敏感数据，则对所述接口信息对应的应用接口标记为敏感数据共享接口； 所述词嵌入模型通过若干个应用系统协议作为样本集且采用多GPU并行计算框架对深度学习网络进行训练所得的； 所述词嵌入模型通过若干个应用系统协议作为样本集且采用多GPU并行计算框架对深度学习网络进行训练所得的，包括： 获取若干个应用系统协议，以得到样本集； 对所述样本集进行划分，以得到训练集以及测试集； 构建深度学习网络； 将所述训练集装载到多个GPU节点，以进行梯度求导，得到所有节点的求导结果； 对所有节点的求导结果进行加权平均并更新深度学习网络的网络参数，同步更新所有GPU节点； 判断所述深度学习网络是否收敛； 若所述深度学习网络收敛，则确定所述深度学习网络为词嵌入模型； 若所述深度学习网络未收敛，则执行所述将所述训练集装载到多个GPU节点，以进行梯度求导，得到所有节点的求导结果； 所述接口协议特征包括向其他应用系统传输数据的特征、向其他应用系统提供下载数据的特征、向自身应用系统其他服务传输数据的特征以及读写数据库数据的特征中至少一个； 所述根据所述接口协议特征确定所述接口协议特征对应的接口类型与应用接口的具体类型的相似分值，包括： 根据所述接口协议特征确定所述接口协议特征对应的接口类型； 计算所述接口协议特征对应的接口类型与应用接口的具体类型的相似分值。

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