【技术实现步骤摘要】
本申请属于信息安全，尤其涉及一种个性化隐私政策生成方法、系统设备及介质。
技术介绍
1、在现代数字化时代，隐私保护成为用户和企业共同关注的焦点。现有技术中，建立了如gdpr、ccpa等的法规框架和标准，为隐私保护提供了基本指导，这些法规的普遍应用涵盖了多个方面，包括但不限于对隐私政策文本的深入分析、企业合规性的严格检查，以及针对用户数据访问与处理的权限控制，从而全面加强了对个人隐私的保护力度。
2、然而，用户在隐私偏好上的个性化表现多维复杂，比如，一位金融服务用户可能对交易数据的保密性要求极高，而一个社交媒体用户可能更关注个人信息的不被滥用。此外，金融和电商等不同行业对用户数据的处理有着不同的法律要求，大型企业和中小企业在数据处理和隐私保护的资源投入上也存在着显著差异。在效果方面，隐私政策往往文本繁杂，用户难以充分理解其含义，导致隐私保护措施的实际效果打折。在用户体验方面，用户往往需要阅读长篇的隐私政策，造成用户体验不佳。在安全性方面，隐私政策的执行监管不足，可能导致数据泄露或滥用。
技术实现思路
1、本申请实施例提供了一种个性化隐私政策生成方法、系统设备及介质，可以解决上述现有技术问题的至少之一。
2、第一方面，本申请实施例提供了一种个性化隐私政策生成方法，包括：
3、将用户隐私偏好数据与预设隐私政策模板进行匹配，生成隐私政策草稿；
4、对所述隐私政策草稿中的每一条款进行评分，获得隐私政策文本；
5、基于法规数据库，采用
6、基于用户隐私偏好数据、隐私政策文本和合规性评估报告，建立隐私设置交互界面，所述隐私设置交互界面用于图形化展示与隐私设置相关的各项数据权限的选项以及提供与隐私设置相关的反馈信息。
7、进一步的，所述将用户隐私偏好数据与预设隐私政策模板进行匹配，生成隐私政策草稿，包括：
8、获取用户的隐私偏好数据，通过分析所述隐私偏好数据，获得用户对应的隐私偏好画像；
9、建立隐私政策生成模型，所述隐私政策生成模型用于根据所述隐私偏好画像生成预设隐私政策模板；
10、采用自然语言处理技术对所述隐私偏好数据进行语义分析和关键词提取，获得用户的隐私需求关键词；
11、将所述隐私需求关键词和所述预设隐私政策模板进行匹配，生成隐私政策草稿。
12、进一步的，所述建立隐私政策生成模型，包括：
13、获取不同用户对各项数据权限的敏感程度评分，获得隐私数据源；
14、对所述隐私数据源进行预处理，获得不同用户的隐私信息，建立不同用户群体的隐私偏好画像；
15、获取现有隐私政策文本，对所述现有隐私政策文本进行预处理，获得训练数据集；
16、基于transformer架构，构建预训练模型，采用fine-tuning技术，将所述训练数据集输入所述预训练模型进行训练，生成隐私政策生成模型；
17、将不同用户群体的隐私偏好画像输入所述隐私政策生成模型进行分布式训练，生成多个隐私政策模板。
18、进一步的，所述对所述隐私政策草稿中的每一条款进行评分，获得隐私政策文本，包括：
19、采用深度学习算法对隐私政策草稿进行优化，获得隐私政策初稿；
20、采用图遍历算法检索隐私法规数据库，标记所述隐私法规数据库中与所述隐私政策初稿相关的法规条款；
21、采用专家分析法，基于标记的法规条款，对所述隐私政策初稿的每一条款进行评分，获得隐私政策文本。
22、进一步的，所述基于法规数据库，采用自然语言处理方法，将所述法规数据库转化为规则引擎，根据所述规则引擎对所述隐私政策文本进行动态合规性检查，生成合规性评估报告，包括：
23、动态获取法规数据库中的法规文本，通过自然语言技术对所述法规文本进行预处理，获得关键性数据库，所述关键性数据库为隐私法规数据库；
24、采用关键词提取算法，识别所述关键性数据库中的隐私法规术语；
25、采用语义分析工具，分析所述隐私法规术语在所述关键性数据库中的具体语境和相关性，获得所述隐私法规术语的语义理解规则；
26、基于所述语义理解规则，构建逻辑推理规则，基于所述逻辑推理规则，设计规则引擎；
27、基于所述规则引擎，对隐私政策文本进行合规性检查，生成合规性评估报告。
28、进一步的，所述基于用户隐私偏好数据、隐私政策文本和合规性评估报告，建立隐私设置交互界面，所述隐私设置交互界面用于图形化展示与隐私设置相关的各项数据权限的选项以及提供与隐私设置相关的反馈信息，包括：
29、采用可视化元素，直观展示与隐私设置相关的各项数据权限的选项；
30、获取用户的隐私设置信息，根据所述隐私设置信息提供及时的反馈信息，所述反馈信息用于解释当前所述隐私设置所带来的影响和风险。
31、进一步的，上述一种个性化隐私政策生成方法还包括：
32、采用无监督学习算法，建立正常数据访问模式；
33、实时监控用户的数据访问行为，检测偏离所述正常数据访问模式的异常行为，拦截未授权的异常行为，对所述异常行为进行多维度风险评分，获得风险报告；
34、通过所述风险报告，提示用户是否进行隐私设置更新；
35、获得用户对隐私设置的更新设置，根据所述更新设置重新生成隐私政策文本。
36、第二方面，本申请实施例提供了一种个性化隐私政策生成系统，包括：
37、隐私政策草稿生成模型：用于将用户隐私偏好数据与预设隐私政策模板进行匹配，生成隐私政策草稿；
38、隐私政策文本生成模块：用于对所述隐私政策草稿中的每一条款进行评分，获得隐私政策文本；
39、动态合规性检查模块：用于基于法规数据库，采用自然语言处理方法，将所述法规数据库转化为规则引擎，根据所述规则引擎对所述隐私政策文本进行动态合规性检查，生成合规性评估报告；
40、交互界面设置模块：用于基于用户隐私偏好数据、隐私政策文本和合规性评估报告，建立隐私设置交互界面，所述隐私设置交互界面用于图形化展示与隐私设置相关的各项数据权限的选项以及提供与隐私设置相关的反馈信息。
41、第三方面，本申请实施例提供了一种终端设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述个性化隐私政策生成方法。
42、第四方面，本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，包括所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述所述个性化隐私政策生成方法。
43、本申请实施例与现有技术相比存在的有益效果是：
44、本申请中，通本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种个性化隐私政策生成方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将用户隐私偏好数据与预设隐私政策模板进行匹配，生成隐私政策草稿，包括：
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述建立隐私政策生成模型，包括：
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述隐私政策草稿中的每一条款进行评分，获得隐私政策文本，包括：
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于法规数据库，采用自然语言处理方法，将所述法规数据库转化为规则引擎，根据所述规则引擎对所述隐私政策文本进行动态合规性检查，生成合规性评估报告，包括：
6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于用户隐私偏好数据、隐私政策文本和合规性评估报告，建立隐私设置交互界面，所述隐私设置交互界面用于图形化展示与隐私设置相关的各项数据权限的选项以及提供与隐私设置相关的反馈信息，包括：
7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
8.一种个性化隐私政策生成系统，其特征在于，包括：
9.一种终端
10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述的方法。
...【技术特征摘要】
1.一种个性化隐私政策生成方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将用户隐私偏好数据与预设隐私政策模板进行匹配，生成隐私政策草稿，包括：
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述建立隐私政策生成模型，包括：
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述隐私政策草稿中的每一条款进行评分，获得隐私政策文本，包括：
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于法规数据库，采用自然语言处理方法，将所述法规数据库转化为规则引擎，根据所述规则引擎对所述隐私政策文本进行动态合规性检查，生成合规性评估报告，包括：
6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于用户...
【专利技术属性】
技术研发人员：周桂麟，徐治钦，
申请(专利权)人：广州三七极梦网络技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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