使用Text-CNN进行非结构化文本敏感信息检测

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"该论文探讨了利用卷积神经网络(CNN)进行非结构化文本中的敏感信息检测,旨在解决传统方法如敏感词匹配和传统机器学习在复杂敏感信息检测上的局限性。作者于海和郭燕慧来自北京邮电大学网络空间安全学院,他们提出Text-CNN模型以提高检测准确性和效率。" 在当前数字化时代,非结构化文本数据如电子邮件、社交媒体帖子、报告等大量存在,其中可能包含敏感信息,如个人隐私、商业秘密或政府机密。这些信息的泄露可能导致严重后果,因此,有效地检测和防止敏感信息的非授权传播成为信息安全领域的重要课题。 传统的敏感信息检测方法主要包括敏感词匹配和基于规则的系统,这些方法通常依赖预定义的关键词库。然而,这种方法对于复杂和多样化的敏感信息模式识别能力有限,容易漏检或误报。此外,传统的机器学习方法虽然能够处理一定的上下文信息,但在处理长距离依赖和复杂语义理解时表现不佳。 近年来,递归神经网络(RNN)因其在理解和生成序列数据方面的优势,被提出用于敏感信息检测。RNN能够捕捉文本中的上下文信息,但其训练过程可能存在梯度消失或爆炸问题,导致训练效率不高。 针对这些问题,论文提出了使用Text-CNN(卷积神经网络)作为替代方案。CNN以其在图像处理中的卓越表现,被证明在处理文本数据时也能有效地捕获局部特征和全局依赖。Text-CNN通过卷积层和池化层提取文本的特征,能够在保持较高检测准确率的同时,加快模型的训练速度,提高整体检测效率。 关键词:敏感信息,卷积神经网络,非结构化文本,数据泄露防护。这一研究方向不仅有助于改进现有的信息安全策略,而且对开发更智能、更快速的文本分析工具具有重要意义。通过Text-CNN,研究人员和从业人员可以更好地应对非结构化文本中的敏感信息检测挑战,从而增强数据保护和隐私保障。