【技术实现步骤摘要】
本申请涉及数据处理领域，并且更具体地，涉及一种基于5g网络的数据加密传输方法及系统。
技术介绍
1、随着信息技术的飞速发展和电子交易的普及，网络空间中的数据量呈现爆炸式增长，这为用户带来了极大便利的同时，也带来了数据安全与隐私保护的挑战。特别是电信网络诈骗等新型违法犯罪活动的快速上升，对个人隐私和财产安全构成了严重威胁。在打击治理电信网络新型违法犯罪方面，各级政府和相关机构已经采取了一系列措施。
2、然而，随着犯罪手段的不断翻新和隐蔽，仅仅依靠传统的监管和打击手段已经难以应对当前复杂多变的网络犯罪环境。特别是面对海量的用户个人数据，如何快速、准确地识别出其中的敏感信息，切断其传播渠道，成为了一个亟待解决的问题。传统的敏感信息识别方法主要依赖于人工审核或简单的关键词匹配，这些方法不仅效率低下，而且容易遗漏或误判敏感信息。特别是在处理大规模数据时，这种方法几乎无法胜任。因此，开发一种高效、准确的敏感信息分类识别算法，对于保护用户隐私和数据安全具有重要意义。
3、综上所述，亟待一种敏感信息分类识别技术，能够自动化地从海量用户个人数据中识别出敏感信息，并对其进行细粒度的分类识别。这不仅有助于提高敏感信息识别的效率和准确性，还能够为后续的数据加密传输和隐私保护提供有力支持。
技术实现思路
1、有鉴于此，本申请提供一种基于5g网络的数据加密传输方法及系统。
2、根据本申请实施例的一个方面，提供了一种基于5g网络的数据加密传输方法，应用于敏感信息分类识别算法，
3、其中，所述敏感信息分类识别算法的训练过程包括：获取用户个人数据训练样例和所述用户个人数据训练样例的敏感信息先验标记，所述敏感信息先验标记包括二分类先验标记和多分类先验标记，所述二分类先验标记表示所述用户个人数据训练样例是否具有敏感信息，所述多分类先验标记表示所述用户个人数据训练样例在所述二分类先验标记下对应的数据信息类别；通过所述敏感信息分类识别算法中的敏感信息二分类组件对所述用户个人数据训练样例进行分类识别，得到所述用户个人数据训练样例的预估二分类结果，所述预估二分类结果表示所述用户个人数据训练样例是否具有敏感信息；通过所述敏感信息分类识别算法中的敏感信息多分类组件对所述用户个人数据训练样例进行分类识别，得到所述用户个人数据训练样例的预估分类，所述预估分类为所述用户个人数据训练样例的数据信息类别；依据所述二分类先验标记和所述预估二分类结果之间的二分类差异，以及所述多分类先验标记和所述预估分类之间的多分类差异，对所述敏感信息分类识别算法进行调优，得到调优后的敏感信息分类识别算法。
4、根据本申请实施例的另一方面，提供了一种计算机系统，包括：处理器；以及存储器，其中所述存储器中存储有计算机程序，所述计算机程序在由所述处理器运行时，使得所述处理器执行如上所述的方法。
5、本申请的有益效果至少包括：本申请基于敏感信息分类识别算法中的敏感信息二分类组件和敏感信息多分类组件对用户个人数据训练样例进行处理，在用户个人数据训练样例是否具有敏感信息，以及用户个人数据训练样例的数据信息类别两个方面对用户个人数据训练样例进行了分类识别，增加了对用户个人数据训练样例进行识别的维度，对用户个人数据训练样例中的信息进行了更细粒度识别，提高了针对数据信息类别的识别能力，用户隐私保护更加精确。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种基于5G网络的数据加密传输方法，其特征在于，应用于敏感信息分类识别算法，所述敏感信息分类识别算法包括敏感信息二分类组件和敏感信息多分类组件，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过所述敏感信息分类识别算法中的敏感信息多分类组件对所述用户个人数据训练样例进行分类识别，得到所述用户个人数据训练样例的预估分类，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述敏感信息二分类组件包括表征信息抽取层和分类层；
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述依据所述二分类先验标记和所述预估二分类结果之间的二分类差异，以及所述多分类先验标记和所述预估分类之间的多分类差异，对所述敏感信息分类识别算法进行调优，得到调优后的敏感信息分类识别算法，包括：
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述对所述二分类先验标记和所述预估二分类结果的差异赋予第一损失影响系数，确定所述
8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
10.一种计算机系统，其特征在于，包括：
...【技术特征摘要】
1.一种基于5g网络的数据加密传输方法，其特征在于，应用于敏感信息分类识别算法，所述敏感信息分类识别算法包括敏感信息二分类组件和敏感信息多分类组件，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过所述敏感信息分类识别算法中的敏感信息多分类组件对所述用户个人数据训练样例进行分类识别，得到所述用户个人数据训练样例的预估分类，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述敏感信息二分类组件包括表征信息抽取层和分类层；
6.根据权利要求1所述的方...
【专利技术属性】
技术研发人员：黄军，周强，温莎莎，
申请(专利权)人：四川法加加数字科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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