大数据脱敏系统包括哪几个子模块?( )a关键短语识别b命名实体识别c规则匹配d文
时间: 2023-12-21 16:02:18 浏览: 41
大数据脱敏系统包括以下几个子模块:a关键短语识别、b命名实体识别、c规则匹配、d文本模式识别。首先,关键短语识别模块用于识别文本中的关键短语,对其进行分析处理以保护隐私信息。其次,命名实体识别模块用于识别文本中的命名实体,如人名、地名、组织名等,以便对其进行脱敏处理。再次,规则匹配模块能够根据预设的规则对文本进行匹配识别,从而对特定信息进行脱敏。最后,文本模式识别模块能够识别文本中的特定模式,如日期、时间、手机号码等,以便进行脱敏处理。这些子模块共同构成了大数据脱敏系统,能够全面、高效地对大数据中的敏感信息进行脱敏处理,保护用户隐私。
相关问题
(多选题) 数据脱敏的主要原则包括:( ) A 保持原有数据特征 B 保持业务规则的关联性 C 多次脱敏之间的数据一致性 D 保持数据之间的一致性
A、B、C、D都正确。数据脱敏是保护敏感数据不被非授权人员访问的一种技术手段。数据脱敏的主要原则包括:保持原有数据特征,即脱敏后的数据应该与原始数据具有一定的相似性,以保证脱敏后数据的可用性;保持业务规则的关联性,即脱敏后的数据仍然能够满足业务的要求;多次脱敏之间的数据一致性,即对同一份数据进行多次脱敏后,脱敏后的数据应该保持一致;保持数据之间的一致性,即对于同一份数据中的不同字段,应该采用相同的脱敏方法。
批归一化支持数据分布脱敏吗,层归一化呢?
批归一化(Batch Normalization)在神经网络中用于减少内部协变量偏移(Internal Covariate Shift)问题,通过对每个mini-batch的输入数据进行归一化来使得模型更加稳定和训练更快。批归一化可以在一定程度上对数据分布进行脱敏,因为它可以将输入数据归一化到均值为0、方差为1的分布,使得模型对于输入数据的绝对值的变化不再敏感。但是,批归一化并不能完全消除数据分布的影响,因为它仍然保留了输入数据的相对顺序。
层归一化(Layer Normalization)与批归一化类似,但是它是对一个mini-batch中的每个样本的每个特征进行归一化,而不是对所有样本的某个特征进行归一化。层归一化也可以减少内部协变量偏移问题,并且在处理很小的mini-batch时表现更好。与批归一化不同,层归一化对数据分布并没有脱敏的效果,因为它只考虑单个样本内的特征之间的关系。