1、数据分拆、质换的识别:通过数据合规性检测引擎的条件判断,能够准确识别数据是否进行了分拆、质换等操作,从而保证数据的完整性和真实性。 2、高危字段识别:数据合规性检测引擎可以根据历史违规行业,识别哪些字段是高危的,并将其作为知识库,持续更新和优化,从而能够更好地保护敏感数据。 3、机器学习模式识别:通过机器学习技术,数据合规性检测引擎能够识别哪些字段组合是高危的,从而进行多种模式的识别,提高数据安全防护能力。 4、模糊识别和知识图谱:通过模糊匹配或形成决策树、因果图等知识图谱,数据合规性检测引擎能够更加准确地识别和判断数据的合规性,从而保障数据的安全性和可靠性。

请根据下面这段的话丰富一下安全方向专利大纲:数据合规性检测引擎:下载中心的过滤和判断智能识别敏感级根据数据识别是否进行做了数据分拆、质换条件判断字段两两组合根据历史违规行业哪些字段是高危作为知识库再进一步识别。第一个保护点:多种模式的识别1、字段匹配数据分级的配置表一对一、两两匹配等进行检测2、模式识别根据历史哪几个字段出现是高危基于机器学习3、模糊识别模糊匹配或形成知识图谱可以做成决策树或因果图

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