[發明專利]基于分布式數據沙盒的個人信息合規的方法和裝置

有效

• 申請號: 202110616687.1
• 申請日: 2021-06-03
• 公開（公告）號: CN113065126B
• 公開（公告）日: 2022-05-27
• 發明（設計）人: 王文宇
• 申請（專利權）人: 北京數安行科技有限公司
• 主分類號: G06F21/53
• 分類號: G06F21/53;G06F21/62
• 代理公司: 蘇州攜智匯佳專利代理事務所(普通合伙) 32278
• 代理人: 溫明霞

1.一種基于分布式數據沙盒的個人信息合規的方法，用于在保證個人信息合規的前提下，讓企業快速的獲得個人信息的價值利用，其特征在于，包括：

通過人工智能技術對大數據進行一級分類，以獲得歸屬于個人信息類的數據，并從所述個人信息類的數據中提取歸屬于個人信息類的數據特征；

通過人工智能分析和分布式數據沙盒對所述個人信息類的數據進行二級分類，以獲得詳細個人信息類的數據特征，包括：通過所述分布式數據沙盒自動探測大數據中所述個人信息類的數據的總體量，依據總體量的量級啟用多個分布式數據沙盒，以同時對大數據中的所述詳細個人信息類的數據特征進行提取；其中，所述分布式數據沙盒是從同一操作系統環境或不同操作系統環境中建立的虛擬的安全計算空間域，所述分布式數據沙盒分為一級分布式數據沙盒和二級分布式數據沙盒，不同的二級分布式數據沙盒的安全空間域之間是互相隔離的，二級分布式數據沙盒可與一級分布式數據沙盒進行數據交換，二級分布式數據沙盒獲得的結果統一提交至一級分布式 數據沙盒，由一級分布式 數據沙盒經過數據匯聚后輸出總結果；

其中，所述個人信息類的數據特征不包含個人信息的原始數據或屬性、僅用于所述分布式數據沙盒進行所述大數據的個人信息的合規分析，除所述分布式數據沙盒以外的組件均無法通過所述個人信息類的數據特征推演出個人信息類的原始數據或屬性；所述分布式數據沙盒所獲得的所有的所述詳細個人信息類的數據特征不包含個人信息的原始數據或屬性、僅用于所述分布式數據沙盒進行個人信息合規處理，除所述分布式數據沙盒以外的組件均無法通過所述詳細個人信息類的數據特征推演出個人信息類的原始數據或屬性；

通過所述分布式數據沙盒所掌握的所述個人信息類的數據特征和所述詳細個人信息類的數據特征，完成所述大數據的個人信息的合規，所述個人信息的合規包括個人信息的分布合規和個人信息的共享計算合規；

所述通過所述分布式數據沙盒所掌握的所述個人信息類的數據特征和詳細個人信息的數據特征，完成所述大數據的個人信息的合規包括：

根據所述個人信息類的數據特征和所述詳細個人信息類的數據特征，獲得所述大數據中個人信息的合規分布基線和個人信息的實際分布，個人信息的實際分布包括所述個人信息類的數據的詳情、合規存儲詳情以及違規存儲詳情；

通過所述分布式數據沙盒，獲得大數據中的個人信息共享計算合規，用戶具有使用大數據中的個人信息進行計算的權限，計算過程在所述分布式數據沙盒中完成，計算完成后，利用基于個人信息的合規分布基線對計算結果進行合規檢查，若檢查結果表明結算結果未涉及個人信息的個體特征，則允許用戶直接從所述分布式數據沙盒中導出計算結果，若檢查結果表明結算結果涉及個人信息的個體特征，則由所述分布式數據沙盒做進一步地人工智能處理，以消除個人信息的個體特征后，從所述分布式數據沙盒中導出新的計算結果；

所述個人信息的合規分布基線是通過對大數據中整體的數據分布進行人工智能分析后自動建立的、用于識別個人信息的違規存儲分布和個人信息的共享計算合規。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述大數據包含多種分類的大數據，所述多種分類的大數據包括結構化數據、半結構化數據以及非結構化數據；所述大數據的形態包括數據流、數據片段以及各種格式的文檔。

3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，

所述詳細個人信息類的數據特征包括以下屬性的個人信息數據特征：標識個人基本屬性的數據特征、標識個人家庭屬性的數據特征、標識個人生物特性的數據特征、標識個人網絡屬性的數據特征、標識個人財產屬性的數據特征以及標識個人社會關系屬性的數據特征；

所述個人信息類的數據特征和所述詳細個人信息類的數據特征，是由人工智能分析獲得的特征、是個人信息的表現、但不可見個人信息的原始數據或屬性。

4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，

所述個人信息類的數據的詳情包括個人信息類的數據總量、所述詳細個人信息類的數據特征的總量以及所述個人信息類的數據與所述詳細個人信息類的數據特征的關聯映射關系。