[發明專利]數據庫信息處理的方法、裝置、存儲介質及電子設備

有效

• 申請號: 201911329313.0
• 申請日: 2019-12-20
• 公開（公告）號: CN111079185B
• 公開（公告）日: 2022-12-30
• 發明（設計）人: 張蒙;秦文
• 申請（專利權）人: 醫渡云（北京）技術有限公司
• 主分類號: G06F21/62
• 分類號: G06F21/62
• 代理公司: 北京律智知識產權代理有限公司 11438
• 代理人: 孫寶海;袁禮君

1.一種數據庫信息處理的方法，其特征在于，包括：

建立與數據庫的連接；從所述數據庫中提取非系統信息表；從所述非系統信息表中篩選出字符類型以及數值類型的部分，以獲取所述數據庫中的數據表；

按照各敏感數據類型對應的預先設置的各約束信息對所述數據表進行匹配，獲取所述數據表的敏感數據類型；其中，各敏感數據類型對應至少一個約束條件；

基于所述敏感數據類型生成所述數據表對應的敏感信息表；

其中，約束信息至少包括：詞性信息、字段類型信息、百家姓信息、字段名稱信息、字段備注信息、知識沉淀信息、字段長度信息、郵箱格式信息；所述敏感數據類型包括下述中的至少一種：姓名、性別、電話、身份證、郵箱、婚姻狀況；

其中，按照各敏感數據類型對應的預先設置的各約束信息對所述數據表進行匹配，獲取所述數據表的敏感數據類型，包括：

獲取與所述數據表相匹配的各約束信息以及所述各約束信息的權重；確定所述各約束信息所對應的各個敏感數據類型，所述約束信息對應至少一個敏感數據類型；基于所述各約束信息的權重以及所述數據表與所述各約束信息匹配的字段的百分比進行加權計算，獲得所述數據表在各個敏感數據類型的權重值；比較所述數據表在各個敏感數據類型的權重值與所述各個敏感數據類型的權重閾值，確定所述數據表的敏感數據類型；

當所述數據表為多個時，通過并發遍歷的方式，將各個數據表中的數據與約束信息逐一進行匹配。

2.如權利要求1所述的方法，其特征在于，在獲取所述數據庫中的數據表之后，所述方法還包括：

對所述數據表進行采樣，提取采樣數據表；

按照各敏感數據類型對應的預先設置的各約束信息對所述數據表進行匹配，獲取所述數據表的敏感數據類型，包括：

按照敏感數據類型的約束信息對所述采樣數據表進行匹配，獲取所述數據表的敏感數據類型。

3.如權利要求1所述的方法，其特征在于，若所述約束信息中包括知識沉淀信息，獲取與所述數據表相匹配的各約束信息以及所述各約束信息的權重，包括：

判斷所述數據表與歷史數據表的廠商名稱、系統名稱、數據表名稱以及字段名稱是否相同，若相同，所述數據表與所述知識沉淀信息相匹配，并獲取所述知識沉淀信息對應的權重。

4.如權利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述敏感數據類型生成所述數據表對應的敏感信息表之后，所述方法還包括：

將所述數據表中所述敏感信息表對應的字段轉換為加密字符。

5.一種數據庫信息處理的裝置，其特征在于，包括：

數據獲取模塊，配置為建立與數據庫的連接；從所述數據庫中提取非系統信息表；從所述非系統信息表中篩選出字符類型以及數值類型的部分，以獲取所述數據庫中的數據表；

類型獲取模塊，配置為按照各敏感數據類型對應的預先設置的各約束信息對所述數據表進行匹配，獲取與所述約束信息相匹配的敏感數據類型；其中，各敏感數據類型對應至少一個約束條件；

信息生成模塊，配置為基于所述敏感數據類型生成所述數據表對應的敏感信息表；

其中，約束信息至少包括：詞性信息、字段類型信息、百家姓信息、字段名稱信息、字段備注信息、知識沉淀信息、字段長度信息、郵箱格式信息；所述敏感數據類型包括下述中的至少一種：姓名、性別、電話、身份證、郵箱、婚姻狀況；

類型獲取模塊配置為獲取與所述數據表相匹配的各約束信息以及所述各約束信息的權重；確定所述各約束信息所對應的各個敏感數據類型，所述約束信息對應至少一個敏感數據類型；基于所述各約束信息的權重以及所述數據表與所述各約束信息匹配的字段的百分比進行加權計算，獲得所述數據表在各個敏感數據類型的權重值；比較所述數據表在各個敏感數據類型的權重值與所述各個敏感數據類型的權重閾值，確定所述數據表的敏感數據類型；

其中，所述類型獲取模塊還配置為當所述數據表為多個時，通過并發遍歷的方式，將各個數據表中的數據與約束信息逐一進行匹配。

6.一種計算機可讀存儲介質，所述計算機可讀存儲介質存儲有計算機程序，其特征在于，所述計算機程序被處理器執行時實現如權利要求1至4中任一項所述的方法。

7.一種電子設備，其特征在于，包括：

一個或多個處理器；

存儲裝置，用于存儲一個或多個程序；

當所述一個或多個程序被所述一個或多個處理器執行，使得所述一個或多個處理器實現如權利要求1-4中任一項所述的方法。