数据合规性检测引擎专利申请大纲：多模式识别与创新识别方式

专利申请大纲

一、技术领域 本专利涉及数据安全领域，特别是数据合规性检测引擎的技术。

二、背景技术 目前，在数据安全领域，随着互联网和大数据技术的发展，数据泄露和数据安全问题日益严重。为了保护用户的数据安全，各种数据合规性检测引擎应运而生。然而，现有的数据合规性检测引擎存在一些问题：过滤和判断不够准确、不能智能识别敏感级别、不能根据历史违规行业判断高危字段等。因此，需要提供一种新型的数据合规性检测引擎来解决这些问题。

三、发明内容 本发明提供了一种数据合规性检测引擎，其具有以下两个保护点：

第一个保护点：多种模式的识别 本发明的数据合规性检测引擎通过多种模式的识别来提高过滤和判断的准确性，包括：

1. 字段匹配：通过数据分级的配置表，进行一对一、两两匹配等方式的检测。
2. 模式识别：根据历史违规行业，识别哪几个字段出现是高危，基于机器学习进行模式识别。
3. 模糊识别：通过模糊匹配或形成知识图谱，可以做成决策树或因果图等方式的模糊识别。

第二个保护点：具体识别方式，哪些模式是比较新的，有创新性的 本发明的数据合规性检测引擎提供了具体识别方式，包括：

1. 下载中心的过滤和判断；
2. 智能识别敏感级别；
3. 根据数据识别是否进行了数据分拆、质换；
4. 条件判断（字段两两组合）；
5. 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。

四、具体实施方式 本发明的实施方式可以通过软件程序实现，包括对数据进行过滤和判断、智能识别敏感级别、根据数据识别是否进行了数据分拆、质换、条件判断（字段两两组合）等，同时建立知识库，根据历史违规行业识别高危字段，进行模式识别和模糊识别等识别方式。

五、权利要求 本发明的权利要求如下：

1. 一种数据合规性检测引擎，其特征在于包括多种模式的识别，具有识别方式的创新性。
2. 权利要求1所述的数据合规性检测引擎，其特征在于具体识别方式包括下载中心的过滤和判断、智能识别敏感级别、根据数据识别是否进行了数据分拆、质换、条件判断（字段两两组合）等，同时建立知识库，根据历史违规行业识别高危字段，进行模式识别和模糊识别等识别方式。

六、附图说明 本发明的附图如下： （略）