数据合规性检测引擎：智能识别敏感级，保障数据安全

本专利提供了一种数据合规性检测引擎，用于下载中心的过滤和判断，能够智能识别数据敏感级，并根据数据识别是否进行了数据分拆、质换操作。该引擎利用条件判断（字段两两组合）、历史违规行业分析（哪些字段是高危）构建知识库，进一步识别数据合规性。

核心保护点

第一个保护点：多种模式的识别

字段匹配: 使用数据分级的配置表，进行一对一、两两匹配等检测。
模式识别: 基于机器学习，根据历史数据分析哪几个字段出现是高危，进行模式识别。
模糊识别: 通过模糊匹配或形成知识图谱，进行决策树或因果图等分析。

第二个保护点：具体识别方式，哪些模式是比较新的，有创新性的内容

数据分拆和质换检测: 该专利利用智能算法对数据进行分拆和质换检测，以保障数据的完整性和准确性。检测过程中，通过对数据分级配置表进行一对一、两两匹配等多种方式的识别，判断数据是否经过了分拆和质换等操作。同时，该专利还可以进行模糊识别，根据形成的知识图谱进行决策树或因果图等分析，提高识别的准确性和可靠性。
敏感级别识别: 该专利利用智能算法对数据进行敏感级别识别，以便对数据进行分类管理和处理。通过对数据的历史违规行业进行分析，建立知识库，进一步对数据进行识别，判断其敏感级别。同时，该专利还可以进行模式识别，基于机器学习，对哪些字段出现是高危的进行判断，提高识别的准确性和可靠性。
条件判断: 该专利利用智能算法对数据进行条件判断，以便对数据进行分类管理和处理。通过字段两两组合进行判断，识别数据是否符合特定条件。同时，该专利还可以进行模式识别，基于历史数据进行分析，判断哪些模式是比较新的、有创新性的，提高识别的准确性和可靠性。
多种模式的识别: 该专利利用智能算法对数据进行多种模式的识别，以便对数据进行分类管理和处理。通过字段匹配、数据分级的配置表、模式识别、模糊识别等多种方式进行检测，提高识别的准确性和可靠性。同时，该专利还可以进行模糊匹配或形成知识图谱，进行决策树或因果图等分析，进一步提高识别的准确性和可靠性。

总结

本专利涉及到数据合规性检测引擎，具有多种模式的识别和具体识别方式等创新性内容，可以有效提高数据的安全性、可靠性和准确性，具有较高的实用价值和市场前景。